Technische Analyse von ChatGPT PHP: So verwenden Sie vorab trainierte Modelle, um intelligente Chat-Anwendungen zu erstellen

ChatGPT PHP-Technologieanalyse: Wie man vorab trainierte Modelle verwendet, um intelligente Chat-Anwendungen zu erstellen

Im heutigen Informationszeitalter sind intelligente Chat-Anwendungen zu einem unverzichtbaren Bestandteil des täglichen Lebens und der Geschäftsfelder geworden. Intelligente Chat-Anwendungen können Benutzern dabei helfen, in natürlicher Sprache zu kommunizieren und in Echtzeit Antworten auf Fragen und Vorschläge zu geben. Das kürzlich geöffnete ChatGPT-Projekt bietet uns eine effektive Möglichkeit, intelligente Chat-Anwendungen zu erstellen. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie die Programmiersprache PHP in Kombination mit einem vorab trainierten Modell zum Erstellen einer intelligenten Chat-Anwendung verwendet wird, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Zuerst müssen wir verstehen, was ChatGPT ist und wie es funktioniert. ChatGPT ist ein von OpenAI entwickeltes vorab trainiertes Modell, das auf einem umfangreichen Korpus basiert und die Fähigkeit besitzt, menschliche Sprache zu verstehen und aussagekräftige Antworten zu generieren. Mit ChatGPT können wir es in unsere Anwendung integrieren und daraus einen intelligenten Chatbot machen.

Als nächstes werfen wir einen Blick auf die Verwendung von ChatGPT in PHP. Zuerst müssen wir das von OpenAI offiziell bereitgestellte Python-Paket installieren und eine virtuelle Python-Umgebung erstellen. Führen Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile aus:

python -m venv chatgpt-env
source chatgpt-env/bin/activate
pip install openai

Nach der Installation aller erforderlichen Abhängigkeitspakete müssen wir den API-Schlüssel von OpenAI erhalten. Registrieren Sie sich auf der offiziellen OpenAI-Website und erhalten Sie Ihren API-Schlüssel. Speichern Sie den Schlüssel zur späteren Verwendung in einer Datei mit dem Namen openai_key.txt. openai_key.txt的文件中，以备后用。

下一步，我们将使用PHP来调用Python代码。在PHP中，我们可以使用shell_exec函数执行在命令行中运行的Python脚本。首先，我们创建一个PHP文件，命名为chatgpt.php，然后我们编写以下代码：

<?php
$text = $_GET['text'];

// 调用Python代码
$result = shell_exec("python chatgpt.py "$text"");

// 输出回复信息
echo $result;
?>

在上述代码中，我们使用shell_exec函数调用了一个名为chatgpt.py的Python脚本，并传入用户输入的文本信息作为参数。然后，我们将Python脚本返回的结果作为回复信息输出。

接下来，我们编写Python脚本chatgpt.py，用于与ChatGPT进行交互。以下是示例代码：

import openai

# 读取API密钥
with open('openai_key.txt', 'r') as file:
    api_key = file.read().replace('
', '')

# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = api_key

# 聊天模型ID
model_id = 'gpt-3.5-turbo'

# 获取用户输入的文本
input_text = input()

# 发送请求给ChatGPT模型
response = openai.Completion.create(
    engine=model_id,
    prompt=input_text,
    max_tokens=50
)

# 提取回复
reply = response.choices[0].text.strip()

# 输出回复
print(reply)

在上述代码中，我们首先读取之前保存的API密钥，然后设置OpenAI的API密钥。然后，我们定义了使用的ChatGPT模型的ID，即gpt-3.5-turbo。接下来，我们从用户输入中获取文本，并将其作为prompt传递给ChatGPT模型。最后，我们从模型返回的结果中提取回复，并将其打印出来。

这样，我们就可以在PHP中通过执行shell_exec("python chatgpt.py "$text"")

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