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准备工作
首先，您需要安装OpenAI Python包，可以运行以下命令进行安装：
pip install openai
然后，您需要在OpenAI的官方网站上注册一个账号，并获取API密钥。
引入必要的库
在Python代码中，您需要引入必要的库和模块，以便与ChatGPT API进行交互。使用以下代码来导入openai库：
import openai
设置API密钥
将您在OpenAI网站上获得的API密钥设置为一个环境变量，或直接将其复制到代码中。使用以下代码设置API密钥：
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
步骤4：发起对话 在发起对话之前，您需要定义一些对话的参数，如对话历史、模型ID等。以下是一个简单的示例：
def create_chat_session(message):
model = "gpt-3.5-turbo"
max_tokens = 100
if "chat_history" not in globals():
global chat_history
chat_history = []
chat_input = {
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
}
user_input = {
"role": "user",
"content": message
}
chat_history.append(chat_input)
chat_history.append(user_input)
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=chat_history,
max_tokens=max_tokens
)
reply = response.choices[].message.content
chat_input = {
"role": "assistant",
"content": reply
}
chat_history.append(chat_input)
return reply
message = "你好"
response = create_chat_session(message)
print(response)
在上述代码中，我们定义了一个create_chat_session函数来处理对话。我们使用openai.ChatCompletion.create方法发起聊天对话，并根据返回的回复更新对话历史。
Role角色
细心的同学可能已经发现，给ChatGPT发送消息的时候，参数message是个数组，数组里每个dict有role这个字段。
role目前有3个取值：
-
user。表示提交prompt的一方。
-
assistant。表示给出completion响应的一方，实际上就是ChatGPT本身。
-
system。message里role为system，是为了让ChatGPT在对话过程中设定自己的行为，
测试对话
您可以通过调用create_chat_session函数并传入用户的消息来测试对话。例如：
message = "你好"
response = create_chat_session(message)
print(response)
这样，聊天代理就会向用户返回回复。
通过上述步骤，您可以使用ChatGPT API来实现上下文对话。请注意，根据API使用情况，您可能需要处理API配额和计费等问题。
测试网站
http://ai1.douresources/
版权声明：本文标题：手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dongtai/1729101641a1186662.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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