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今天小編給大家分享一下怎么用一行Python代碼實(shí)現(xiàn)ChatGPT接入微信機(jī)器人的相關(guān)知識點(diǎn),內(nèi)容詳細(xì),邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。
也許所有智能聊天機(jī)器人都是下圖這種實(shí)現(xiàn)思路?
首先通過代碼(不限語言)去獲取聊天內(nèi)容,其次把聊天內(nèi)容傳給AI后臺,最后把拿到的AI回復(fù),原路傳給聊天界面。
在這個(gè)過程中,問題的難點(diǎn)有:
如何獲取聊天內(nèi)容;
如何調(diào)用AI回復(fù);
如何正確的自動(dòng)回復(fù)。
在開發(fā)的過程中你會發(fā)現(xiàn),其中最后一項(xiàng):如何正確每一次對話是最難的。
下載PyOfficeRobot
pip install PyOfficeRobot
1行代碼,實(shí)現(xiàn)微信機(jī)器人 + ChatGPT
import PyOfficeRobot PyOfficeRobot.chat.chat_by_gpt(who='程序員', api_key='你的api_key')
上面只列出了2個(gè)參數(shù):
who='程序員':必填,你想智能回復(fù)的人;
api_key='你的api_key':必填,你自己的ChatGPT
其實(shí)在方法內(nèi)部還有一系列參數(shù),不過我們的項(xiàng)目主要給小白使用,我都給填了默認(rèn)值,如果你是專業(yè)開發(fā),可以參考下面的說明,去修改一下。(來自O(shè)penAI官網(wǎng))
completions = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=max_tokens, # 生成結(jié)果時(shí)的最大 tokens 數(shù)。平均一個(gè)漢字是 2 個(gè) tokens,text-davinci-003 最多是 4000 個(gè) tokens,也就是 2000 個(gè)漢字左右 n=n, stop=stop, temperature=temperature, # 控制結(jié)果的隨機(jī)性,如果希望結(jié)果更有差異性 0.9,或者希望有固定結(jié)果可以嘗試 0.0 top_p=top_p, # 一個(gè)可用于代替 temperature 的參數(shù),對應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中 nucleus sampling,如果設(shè)置 0.1 意味著只考慮構(gòu)成前 10% 概率質(zhì)量的 tokens frequency_penalty=frequency_penalty, # 控制字符的重復(fù)度,取值為 -2.0 ~ 2.0 之間的數(shù)字 presence_penalty=presence_penalty # 控制主題的重復(fù)度,取值為 -2.0 ~ 2.0 之間的數(shù)字 )
以上就是“怎么用一行Python代碼實(shí)現(xiàn)ChatGPT接入微信機(jī)器人”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲,小編每天都會為大家更新不同的知識,如果還想學(xué)習(xí)更多的知識,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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