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如何用Python调用Chat-GPT 打造属于自己的聊天机器人

发布于：2023-05-22 09:01:22 来自：建筑结构/ANSYS [复制转发]

近日水哥用GPT的情况比较多，相信在官网用过GPT的同学都会遇到这种情况，当次数用多了后会出现下面这种情形：

出现这个问题，水哥估摸着也是因为官网用的人太多，人家服务器也有限，所以才会出现这种情况，要解决这个问题，只有不断刷新，然后在重新使用，如果网速不好，或者代理的Ip污染度较高，还需要重复性的做人工验证，当频繁使用的时候，非常不友好。

有没有一种可以解决这种情况的方法呢？

这个时候就需要调用Openai提供的API来解决了。事实上，很多人已经通过调用API来实现诸多功能了，比如很多微信小程序提供的AI聊天，无非也就是后台调用API来做，今天水哥就和大家说说怎么用Python调用OpenAI提供的API，给自己做一款聊天机器人（其中踩了很多坑，含泪分享给大家...）

1、前提条件

1）在OpenAI官网上有账号，如果没有，去注册一个，具体流程参考下面这篇文章；

试试ChatGpt与ANSYS

2）能科学上网，具体不阐述，本公众号官网FSCAE.COM上面有方法；

3）懂一点Python的知识。

2、申请OpenAI的API

进入OpenAI官网，点击右上角Manage Account，然后点击左下角的User中的API keys, 点击Create New secret key即可，注意一定要及时复制保存，因为生成后，后续不可在具体查看了。

3、安装Openai提供的Python函数包

打开python编辑器例如水哥用的Pycharm，或者直接cmd命令窗口也行，输入下面的命令安装。

pip install openai

4、接下来调用API，根据官方的代码，一般常规步骤如下：

import osimport openaiopenai.api_key = 'Your API Key'prompt='你的问题内容'model='text-davinci-003'temperature = 0.7max_tokens = 3000response = openai.Completion.create( engine=model, prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens )print(response.choices[0].text)

水哥简单说说上面每个参数的含义，其实在官网中都有解释，想要具体了解的同学可去官网查看。

1）openai.api_key

这个参数要求输入的是你自己的API，也即我们在前面步骤获取的

2）prompt

这个参数输入你的问题，如果你的问题需要多行，那么需要用换行符进行，如下所示：

prompt='下面的APDL代码是否正确 \n Et,1,beam188 \n Mp,ex,1,2.0e5'

3）model

model代表的是语言模型，根据官网列出的前面简称，可自行更换，目前官网最新模型是GPT-4，不过需要申请使用，还没开放，大家可用的目前最新模型是GPT-3.5，在官网里面也列出了每个模型，如下所示箭头就是前面代码里面用的模型：

4）temperature

控制结果的随机性，如果希望结果更有创意可以尝试 0.9，或者希望有固定结果可以尝试 0.0

5) max_tokens

tokens 可理解成每次生成的文本长度控制参数，但1个token并不等于1个字母或者一个单词，这里这是语言模型的计数单位，根据官网解释，4000个tokens等于的单词数大约为3000英文单词，同学们可根据这个简单换算下即可。

官网还提供了其他参数的解释，由于我们在实际运用过程中保持默认即可，这里便不再过多介绍。

好了，接下来就是避坑指南了。。。。

当水哥信心慢慢的复制上面代码运行时，迎面而来的不是GPT的回答，而是一大推的红色错误.....

很多情况下都是这种错误，网络连接错误，或者说无法连接的OpenAI的服务器.....看着挺难受的....

经过不断尝试，最终找到了下面的解决方法，不一定通用，至少对水哥而言，问题是解决了。

step1: 降低 urllib3的版本至 1.25.11， urllib3主要控制python网络传输协议，水哥的版本是1.26.14，这个版本有些许问题，故而先卸载新版，然后在安装旧版：

pip uninstall urllib3pip install urllib3==1.25.11

step2: 如果上述操作之后还不行，那就是你的代理端口的问题，因为如果你要连接到openai，你都是需要梯子的，所以系统默认的端口就不行了，必须要用梯子的端口，这里每个梯子查看的方式不一样，如果是用的水哥推荐的，可在这个位置找到端口号。

step3: 在前面代码中加入下面修改端口的代码，其中33210换为你自己的端口代码，前面的IP地址不换。

proxies = {'http': "http://127.0.0.1:33210",'https': "http://127.0.0.1:33210"}openai.proxy = proxies

经过上述调整后，终于能运行了，来看看效果：

问题1：ANSYS和ABAQUS哪个好学一点？

回答如下：咳咳，GPT都认为ANSYS好学一点呢，大家还不积极一点？

问题2：ansys workbench如何进行ACT开发

回答如下：

问题3：

帮我用英文翻译下下面这段话：

沙漏(hourglass)模式是一种非物理的零能变形模式，产生零应变和应力。沙漏模式仅发生在缩减积分(单积分点)体、壳和厚壳单元上。是单元刚度矩阵中秩不足导致的，而这些是由于积分点不足导致的。沙漏模式导致一种在数学上是稳定的、但在物理上无法实现的状态。他们通常没有刚度，变形呈现锯齿形网格

回答如下：（翻译质量还不错的哦，个人感觉至少比百度翻译好吧）

当然如果你觉得每次都要在python界面去调整变量的数值比较麻烦，那么则可增加下面代码，通过读入本文里面的内容，来完成输入，我们每次只需要将文本里面的内容重新更新下即可，同时还可将数据用文本写出来，这样方便我们打开文本进行复制操作。

读入文本如下：

file=open('Input.txt',encoding='utf-8',errors='ingore')prompt=file.read()print(prompt)

写入结果文件如下：

output=Chat(prompt)fileout=open('Output.txt','w',encoding='utf-8')fileout.write(output)fileout.close()

效果如下所示：

在Input.txt中输入

在Output.txt中查看结果

上面用的模型是text-davinci-003，这个模型适用于根据指定内容生成本文，如果你是要进行类似对话的模型gpt-3.5-turbo，则需要通过下面的格式进行调用。

不过这种方式的人数较多，系统反应较慢，建议非高峰期时在使用。大量的文本操作还是建议用 text-davinci-003。

model = "gpt-3.5-turbo"messages = [{'role': 'system', 'content': '这是一个测试'}]# 在 messages 中加入 `用户(user)` 角色提出第 1 个问题messages.append({'role': 'user', 'content': '用APDL写一个悬臂梁的代码'})# 调用接口response = openai.ChatCompletion.create( model='gpt-3.5-turbo', messages=messages,)# 在 messages 中加入 `助手(assistant)` 的回答messages.append({'role': response['choices'][0]['message']['role'],'content': response['choices'][0]['message']['content'],})# 在 messages 中加入 `用户(user)` 角色提出第 2 个问题messages.append({'role': 'user', 'content': '检查上述代码中是否错误，如果有请修改'})# 调用接口response = openai.ChatCompletion.create( model='gpt-3.5-turbo', messages=messages,)# 在 messages 中加入 `助手(assistant)` 的回答messages.append({'role': response['choices'][0]['message']['role'],'content': response['choices'][0]['message']['content'],})# 查看整个对话print(messages)

当然，上述API的方式并不是免费的，在后台有一个根据token来计费的，具体计费规则同学们可通过官网查看，如下所示，用户前三个月有一个18美元的免费额度。

不过这都不是问题, 到额度了可以换个账户继续薅羊毛或者开通付费版本也都是ok的~