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本地示例代码路径：
cd /D/Workspace/Python/openai-api-test
首先你需要有一个 openai 账号，如何注册我就不多说了，网上教程很多，而且很详细，添加通过后请直接描述你的问题+问题截图。
访问下面页面，登录 openai 账号后，创建一个 api keys。
# api keys 创建页面
https://platform.openai/account/api-keys
接下来很简单了，安装 openai 官方的 Python SDK，这里需要注意的是得安装最新版本 openai，官方推荐的是 0.27.0 版本。
pip install openai==0.27.0
直接上请求代码：
import openai
import json
# 目前需要设置代理才可以访问 api
os.environ["HTTP_PROXY"] = "自己的代理地址"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "自己的代理地址"
def get_api_key():
# 可以自己根据自己实际情况实现
# 以我为例子，我是存在一个 openai_key 文件里，json 格式
'''
{"api": "你的 api keys"}
'''
openai_key_file = './envs/openai_key'
with open(openai_key_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
openai_key = json.loads(f.read())
return openai_key['api']
openai.api_key = get_api_key()
q = "用python实现：提示手动输入3个不同的3位数区间，输入结束后计算这3个区间的交集，并输出结果区间"
rsp = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "一个有10年Python开发经验的资深算法工程师"},
{"role": "user", "content": q}
]
)
复制代码
代码解析：
-
get_api_key() 函数是我自己写的一个从文件读取 api keys 的方法，我是存在一个 openai_key 文件里，json 格式，你可以改成你自己的获取方法，甚至可以直接写到代码里（虽然不推荐，但确实最简单）。
-
q 是请求的问题
-
rsp 是发送请求后返回结果
-
openai.ChatCompletion.create 中参数
-
model 是使用的模型名称，是一个字符串，用最新模型直接设置成
gpt-3.5-turbo即可 -
messages 是请求的文本内容，是一个列表，列表里每个元素类型是字典，具体含义如下表：
-
参数 参数值 含义 role system 可以设置机器人人设 role assistant 表示是机器人回复内容 role user 表示是用户提问内容 content q 问题内容
-
-
程序运行返回内容，从响应回复内容我们可以看到，回复内容是一个 json 字符串， 我们可以通过以下方法直接获取相关信息：
print(rsp.get('choices')[0]['message']['content']) print(rsp.get('choices')[0]['message']['role']) print(rsp.get('usage')['total_tokens'])
返回消息内容
rsp.get("choices")[0]["message"]["content"]
角色
rsp.get("choices")[0]["message"]["role"]
问题+回答总长度
rsp.get("usage")["total_tokens"]
其他信息也可以通过类似方法获取。
本文标签： 课件 python OpenAI api ChatGpt
版权声明：本文标题：【课件】Python调用OpenAI API实现ChatGPT对话 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.freenas.com.cn/jishu/1724528350h756734.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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