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Python3.10怎么接入ChatGPT實現逐句回答流式返回

發布時間:2023-04-13 09:47:56 來源:億速云 閱讀:296 作者:iii 欄目:開發技術

Python3.10怎么接入ChatGPT實現逐句回答流式返回

引言

隨著人工智能技術的飛速發展,自然語言處理(NLP)領域取得了顯著的進步。Open的ChatGPT作為一款強大的語言模型,已經在多個領域展現了其卓越的能力。本文將詳細介紹如何在Python3.10環境中接入ChatGPT,并實現逐句回答的流式返回功能。

1. 環境準備

在開始之前,我們需要確保我們的開發環境已經準備好。以下是所需的工具和庫:

  • Python 3.10
  • Open API密鑰
  • openai Python庫
  • requests庫(可選,用于流式請求)

1.1 安裝Python3.10

首先,確保你的系統中已經安裝了Python3.10。你可以通過以下命令檢查Python版本:

python3.10 --version

如果尚未安裝,可以從Python官方網站下載并安裝。

1.2 安裝所需的Python庫

接下來,我們需要安裝openai庫。你可以使用pip進行安裝:

pip install openai

如果你計劃使用requests庫來處理流式請求,也可以一并安裝:

pip install requests

1.3 獲取Open API密鑰

要使用ChatGPT,你需要一個Open API密鑰。你可以通過訪問Open官網注冊并獲取API密鑰。

2. 接入ChatGPT

2.1 初始化Open客戶端

首先,我們需要初始化Open客戶端。將你的API密鑰設置為環境變量,或者在代碼中直接使用。

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

2.2 發送請求并獲取響應

接下來,我們可以使用openai.Completion.create方法發送請求并獲取ChatGPT的響應。

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="你好,ChatGPT!",
  max_tokens=50
)

print(response.choices[0].text.strip())

2.3 處理流式返回

為了實現逐句回答的流式返回,我們需要使用stream=True參數。這將使API返回一個生成器,我們可以逐塊讀取響應。

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="你好,ChatGPT!",
  max_tokens=50,
  stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].text.strip(), end='', flush=True)

2.4 使用requests庫處理流式請求

如果你更喜歡使用requests庫來處理流式請求,可以使用以下代碼:

import requests

headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': f'Bearer {openai.api_key}'
}

data = {
    'model': 'text-davinci-003',
    'prompt': '你好,ChatGPT!',
    'max_tokens': 50,
    'stream': True
}

response = requests.post(
    'https://api.openai.com/v1/completions',
    headers=headers,
    json=data,
    stream=True
)

for line in response.iter_lines():
    if line:
        print(line.decode('utf-8'))

3. 實現逐句回答的流式返回

3.1 逐句處理響應

為了實現逐句回答的流式返回,我們需要逐塊讀取響應,并在每個句子結束時進行處理。以下是一個示例代碼:

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="你好,ChatGPT!",
  max_tokens=50,
  stream=True
)

buffer = ""
for chunk in response:
    text = chunk.choices[0].text.strip()
    buffer += text
    if text.endswith(('.', '!', '?')):
        print(buffer)
        buffer = ""

3.2 處理長文本

對于較長的文本,我們可能需要更復雜的邏輯來處理句子邊界。以下是一個更健壯的實現:

import openai
import re

openai.api_key = 'your-api-key'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="你好,ChatGPT!",
  max_tokens=100,
  stream=True
)

buffer = ""
sentence_endings = re.compile(r'(?<=[.!?])\s+')

for chunk in response:
    text = chunk.choices[0].text.strip()
    buffer += text
    sentences = sentence_endings.split(buffer)
    if len(sentences) > 1:
        for sentence in sentences[:-1]:
            print(sentence)
        buffer = sentences[-1]

if buffer:
    print(buffer)

4. 優化與擴展

4.1 異步處理

為了提高性能,我們可以使用異步編程來處理流式請求。以下是一個使用aiohttp庫的示例:

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_response():
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {openai.api_key}'
    }

    data = {
        'model': 'text-davinci-003',
        'prompt': '你好,ChatGPT!',
        'max_tokens': 50,
        'stream': True
    }

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(
            'https://api.openai.com/v1/completions',
            headers=headers,
            json=data
        ) as response:
            async for line in response.content:
                print(line.decode('utf-8'))

asyncio.run(fetch_response())

4.2 錯誤處理

在實際應用中,我們需要處理可能出現的錯誤,例如網絡問題或API限制。以下是一個簡單的錯誤處理示例:

import openai
import time

openai.api_key = 'your-api-key'

def get_response():
    try:
        response = openai.Completion.create(
          engine="text-davinci-003",
          prompt="你好,ChatGPT!",
          max_tokens=50,
          stream=True
        )
        return response
    except openai.error.RateLimitError:
        print("Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
        time.sleep(60)
        return get_response()
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        return None

response = get_response()
if response:
    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].text.strip(), end='', flush=True)

5. 總結

通過本文的介紹,我們學習了如何在Python3.10環境中接入ChatGPT,并實現逐句回答的流式返回功能。我們從環境準備開始,逐步介紹了如何初始化Open客戶端、發送請求、處理流式返回,并最終實現了逐句回答的功能。此外,我們還探討了異步處理和錯誤處理的優化方法。

希望本文能幫助你更好地理解和使用ChatGPT,并在實際項目中發揮其強大的能力。如果你有任何問題或建議,歡迎在評論區留言討論。

6. 參考資料


注意:本文中的代碼示例僅供參考,實際使用時請根據具體需求進行調整。確保在使用Open API時遵守相關使用條款和隱私政策。

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