如何在Python中使用ChatGPT API？
ChatGPT及其必然的应用。日复一日，我们周围的一切似乎都在通过使用不同人工智能和机器学习技术的多个人工智能模型以及使用 Python 的聊天机器人而变得自动化，聊天 GPT 的用途及其有用的应用程序之一我们今天将讨论。因此，在讨论其应用程序之前，让我们先了解一下 Chat GPT 是什么。
ChatGPT由OpenAI开发。它是一个基于GPT-3.5架构的大型语言模型。它是一种人工智能聊天机器人，可以接受用户的输入并生成类似于人类的解决方案。ChatGPT 是训练有素的人工智能，在大型 数据集上进行训练，使用该训练它可以执行各种任务。它旨在模拟与人类的对话，使其成为客户服务、个人助理和其他需要自然语言处理的应用程序的宝贵工具。聊天 GPT有多种，例如内容 创建、客户服务、协助和自动化。
如何通过 Python 使用 ChatGPT API？
在这里，我们将看到在 Python 中使用 ChatGPT API 所需的所有步骤。使用 ChatGPT API，我们可以使用 Python 代码来使用 ChatGPT的功能，这意味着我们不需要去 ChatGPT 的网站提出任何问题。
步骤1：
在OpenAI上创建帐户并登录。
步骤2：
登录后，单击右上角的“个人”，然后单击“查看 API 密钥”，如下图所示。
查看 API 密钥
步骤 3：
执行步骤 2 后，将打开一个 API 密钥页面，我们可以看到“创建新密钥”按钮，单击该按钮将生成一个密钥，复制该密钥并将其保存在记事本或其他任何地方，因为它是必需的在接下来的步骤中。
已生成 API 密钥
第 4 步：
现在，打开任何代码编辑器或在线笔记本，例如Google Colab或Jupyter Notebook。在这里，我们使用Google Colab笔记本并使用以下命令在 Python 中安装Open Ai库。
pip install -q openai如果您使用任何其他代码编辑器，您可以通过在终端或命令提示符中执行以下命令来安装 Python 中的openai库。
pip install openai步骤 5：
导入openai库并将 密钥存储在我们在步骤 3 中生成的变量中，如下所示。
import openai
openai.my_api_key = 'YOUR_API_KEYS'
步骤 6：
为 ChatGPT API 设置上下文，用于告诉 API 应该使用 JSON 文件执行什么操作。在这里，我们将角色定义为一个系统，因为我们正在为用户创建这个角色，而这个 ChatGPT 是一个系统，也定义了内容。
Python:
messages = [ {"role": "system", "content": "You are a intelligent assistant."} ]
第 7 步：
这是其余的代码
- 我们使用无限 while 循环，以便我们可以重复与 ChatGPT API 聊天，而无需一次又一次执行代码。
- 在第二行中，我们从用户那里获取输入并将其存储在变量“message”中。
- 如果用户输入任何问题，那么我们只需输入 if 条件并制作 JSON 文件并将其附加到我们在步骤 6 中创建的 JSON 文件中，然后使用 openai.ChatCompletion.create() 生成聊天
- 将答案存储在变量“reply”中，并使用print()函数打印该回复。
while True:
message = input("User : ")
if message:
messages.append(
{"role": "user", "content": message},
)
chat = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", messages=messages
)
reply = chat.choices[0].message.content
print(f"ChatGPT: {reply}")
messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
以下是完整的实现：
import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEYS'
messages = [ {"role": "system", "content":
"You are a intelligent assistant."} ]
while True:
message = input("User : ")
if message:
messages.append(
{"role": "user", "content": message},
)
chat = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", messages=messages
)
reply = chat.choices[0].message.content
print(f"ChatGPT: {reply}")
messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
输出：
运行上述代码后，我们必须输入任何查询，如下所示，输出查询是“What is geeks for geeks”、“Which is best DSA course on gfg”，我们从 ChatGPT 获取输出并作为 while 循环是无限的，它再次要求用户输入。
ChatGPT 输出：
我们还可以检查 OpenAI (Chatgpt) 的输出，它与我们的 Python 代码输出相同。
聊天 GPT 输出