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這篇文章主要介紹“怎么用一行Python代碼實現ChatGPT與微信機器人連接”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“怎么用一行Python代碼實現ChatGPT與微信機器人連接”文章能幫助大家解決問題。
也許所有智能聊天機器人都是下圖這種實現思路?
首先通過代碼(不限語言)去獲取聊天內容,其次把聊天內容傳給AI后臺,最后把拿到的AI回復,原路傳給聊天界面。
在這個過程中,問題的難點有:
如何獲取聊天內容;
如何調用AI回復;
如何正確的自動回復。
在開發的過程中你會發現,其中最后一項:如何正確每一次對話是最難的。
下載PyOfficeRobot
pip install PyOfficeRobot
1行代碼,實現微信機器人 + 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個參數:
who='程序員':必填,你想智能回復的人;
api_key='你的api_key':必填,你自己的ChatGPT
其實在方法內部還有一系列參數,不過我們的項目主要給小白使用,我都給填了默認值,如果你是專業開發,可以參考下面的說明,去修改一下。
completions = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=max_tokens, # 生成結果時的最大 tokens 數。平均一個漢字是 2 個 tokens,text-davinci-003 最多是 4000 個 tokens,也就是 2000 個漢字左右 n=n, stop=stop, temperature=temperature, # 控制結果的隨機性,如果希望結果更有差異性 0.9,或者希望有固定結果可以嘗試 0.0 top_p=top_p, # 一個可用于代替 temperature 的參數,對應機器學習中 nucleus sampling,如果設置 0.1 意味著只考慮構成前 10% 概率質量的 tokens frequency_penalty=frequency_penalty, # 控制字符的重復度,取值為 -2.0 ~ 2.0 之間的數字 presence_penalty=presence_penalty # 控制主題的重復度,取值為 -2.0 ~ 2.0 之間的數字 )
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