chatgpt的插件使用_Chatgpt国内智能Ai研究中心

chatgpt的插件使用

luotuoemo • 2023年10月30日下午6:31 • ChatGPT新闻动态 • 阅读 897

ChatGPT插件是一种允许用户扩展ChatGPT模型的功能的机制。插件可以添加特定的能力或定制选项，以满足用户的特定需求。以下是使用ChatGPT插件的一般步骤：

安装OpenAI Python库：确保你已经安装了最新版本的openai库。
导入所需的模块：在你的Python脚本中导入所需的模块，通常是openai和openai.ChatCompletion.create()。
创建一个对话：使用messages参数创建一个对话列表，其中包含与ChatGPT的历史消息。
调用ChatGPT：使用openai.ChatCompletion.create()函数调用ChatGPT，并传递对话列表以及其他可选参数，如model（模型ID，默认为”gpt-3.5-turbo”）和temperature（温度值，控制生成响应的随机性）。
处理响应：从ChatGPT的响应中提取生成的回复，并根据需要进行后续处理或分析。

下面是一个使用ChatGPT插件的示例代码：

import openai

# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 创建对话列表
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]

# 调用ChatGPT插件
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=messages
)

# 提取生成的回复
reply = response['choices'][0]['message']['content']

# 输出回复
print(reply)

请注意，插件的具体用法可能因OpenAI发布的新版本而有所变化。因此，在使用插件之前，请阅读官方文档或示例代码，以了解最新的用法和配置选项。

ChatGPT插件是用于在ChatGPT模型中扩展其功能的工具库。插件允许您添加自定义行为、修改模型回复的方式，并与模型进行更多的交互。

以下是使用ChatGPT插件的一般步骤：

安装OpenAI的gpt-3.5-turbo包，并导入必要的库和模块。

!pip install openai
import openai
import json
import numpy as np

在OpenAI平台上创建一个ChatGPT模型，并获取模型的API密钥。
定义一个插件类，该类将用于自定义模型的行为。插件需要实现generate_response方法，该方法使用输入消息生成模型的回复。您可以自定义回复的生成方式，例如添加特定的前缀或后缀，过滤一些回复等。

class MyChatPlugin:
    def __init__(self):
        pass

    def generate_response(self, message):
        # 自定义生成回复的逻辑
        # message是输入的消息
        # 返回生成的回复
        pass

创建一个ChatGPT插件实例，并设置模型的API密钥和插件类。

plugin = MyChatPlugin()
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

定义一个函数来与ChatGPT模型进行交互。该函数将使用插件的generate_response方法生成模型的回复。

def chat_with_model(message):
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-003',  # ChatGPT模型的引擎
        prompt=message,
        plugins=plugin
    )
    
    return response.choices[0].text.strip()