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也许所有智能聊天机器人都是下图这种实现思路?
首先通过代码(不限语言)去获取聊天内容,其次把聊天内容传给AI后台,最后把拿到的AI回复,原路传给聊天界面。
在这个过程中,问题的难点有:
如何获取聊天内容;
如何调用AI回复;
如何正确的自动回复。
在开发的过程中你会发现,其中最后一项:如何正确每一次对话是最难的。
下载PyOfficeRobot
pip install PyOfficeRobot
1行代码,实现微信机器人 + ChatGPT
import PyOfficeRobot PyOfficeRobot.chat.chat_by_gpt(who='程序员', api_key='你的api_key')
上面只列出了2个参数:
who='程序员':必填,你想智能回复的人;
api_key='你的api_key':必填,你自己的ChatGPT
其实在方法内部还有一系列参数,不过我们的项目主要给小白使用,我都给填了默认值,如果你是专业开发,可以参考下面的说明,去修改一下。
completions = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=max_tokens, # 生成结果时的最大 tokens 数。平均一个汉字是 2 个 tokens,text-davinci-003 最多是 4000 个 tokens,也就是 2000 个汉字左右 n=n, stop=stop, temperature=temperature, # 控制结果的随机性,如果希望结果更有差异性 0.9,或者希望有固定结果可以尝试 0.0 top_p=top_p, # 一个可用于代替 temperature 的参数,对应机器学习中 nucleus sampling,如果设置 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的 tokens frequency_penalty=frequency_penalty, # 控制字符的重复度,取值为 -2.0 ~ 2.0 之间的数字 presence_penalty=presence_penalty # 控制主题的重复度,取值为 -2.0 ~ 2.0 之间的数字 )
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