Python openai 模块:实战案例

Python openai 模块:实战案例

openai 模块是一个强大的工具,使得 Python 程序员能够轻松访问 OpenAI 提供的 API,尤其是在自然语言处理和对话生成方面。用户可以利用此模块借助 OpenAI 的技术,将复杂的人工智能功能集成到自己的应用中。当前版本的 openai 模块适配 Python 3.7 及以上版本,更高版本的 Python 用户同样可以使用此模块。

应用场景方面,openai 模块主要用于实施自然语言处理(NLP),如文本生成、对话系统以及内容摘要等。它的广泛适用性使得它可以应用于聊天机器人、内容创作助手、客户服务自动化等多个领域。无论是想要开发交互式的聊天程序,还是需要自动生成报道摘要,这个模块都能大显身手。

安装 openai 模块非常简单,它并不是 Python 的内置模块,需要通过 pip 进行安装。您只需在终端中输入以下命令即可完成安装:

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pip install openai

用法举例

1. 基于提示生成文本

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import openai  # 导入openai模块

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

# 发起请求,生成文本
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", # 使用的模型
messages=[{"role": "user", "content": "请写一首关于春天的诗"}] # 用户提示
)

# 输出结果
print(response['choices'][0]['message']['content']) # 提取生成的文本

在这个示例中,我们使用 openai 模块生成一首关于春天的诗。通过设置 API 密钥,调用 ChatCompletion,并传入用户的提示内容,模块返回生成的文本并打印出来。

2. 创建对话系统

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import openai  # 导入openai模块

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

# 对话历史记录
messages = [{"role": "system", "content": "你是一个友好的助手。"}]

# 与用户对话
while True:
user_input = input("你: ") # 等待用户输入
messages.append({"role": "user", "content": user_input}) # 保存用户输入

response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", # 使用的模型
messages=messages # 传递对话历史
)

assistant_reply = response['choices'][0]['message']['content'] # 获取助手回复
messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_reply}) # 保存助手回复
print("助手: " + assistant_reply) # 输出助手回复

上面的示例展示了如何创建一个简单的对话系统。用户的每一次输入都会被记录,并与历史对话结合,以便生成合适的回复,实现与用户的连续对话。

3. 生成内容摘要

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import openai  # 导入openai模块

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

# 要摘要的内容
text_to_summarize = """在这个快速变化的世界中,科技正在不断进步。人工智能、区块链和生物技术等领域的创新促进了社会的全面发展。"""

# 申请生成摘要
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", # 使用的模型
messages=[
{"role": "user", "content": f"请为以下内容生成摘要: {text_to_summarize}"}
]
)

# 输出生成的摘要
print(response['choices'][0]['message']['content']) # 提取并打印摘要

在这个例子中,我们向 openai 模块请求内容的摘要,通过提供要摘要的文本,模块返回一个简洁的概述,方便用户快速理解重要信息。

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