Guide de développement du plug-in ChatGPT Python : ajout de fonctionnalités de compréhension du langage naturel

Guide de développement du plug-in Python ChatGPT : pour ajouter la fonction de compréhension du langage naturel, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
ChatGPT est un modèle de génération de langage naturel puissant, mais il présente un inconvénient, c'est-à-dire le manque de capacité de compréhension du langage naturel. Dans cet article, nous partagerons un guide pour développer un plugin Python pour ChatGPT afin d'ajouter des capacités de compréhension du langage naturel. Nous explorerons comment y parvenir à l’aide d’exemples de code.

Première étape : installer la bibliothèque Python ChatGPT
Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque Python ChatGPT d'OpenAI afin de l'utiliser dans notre projet. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer :

pip install openai

Étape 2 : Préparer les données d'entraînement
Pour que ChatGPT ait la capacité de comprendre le langage naturel, nous devons lui fournir suffisamment de données d'entraînement. Ces données de formation doivent être annotées afin que nos modèles puissent apprendre à comprendre et répondre à différents types de questions.

Un exemple pourrait ressembler à ceci :

[
  {
    "input": "天气预报",
    "output": "今天的天气晴朗，温度在25°C左右。"
  },
  {
    "input": "最近有什么好电影推荐吗",
    "output": "《触不可及》是一部非常好的法国电影。"
  },
  ...
]

Étape 3 : Entraîner le modèle de compréhension du langage naturel
Maintenant que les données d'entraînement sont prêtes, nous devons ensuite entraîner un modèle de compréhension du langage naturel. Nous pouvons utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que la classification de texte ou l'annotation de séquences, pour entraîner ce modèle.

Ce qui suit est un exemple de code pour la classification de texte à l'aide de scikit-learn :

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载训练数据
data = [
  {
    "input": "天气预报",
    "output": "今天的天气晴朗，温度在25°C左右。"
  },
  {
    "input": "最近有什么好电影推荐吗",
    "output": "《触不可及》是一部非常好的法国电影。"
  },
  ...
]

# 准备文本和标签
texts = [item['input'] for item in data]
labels = [item['output'] for item in data]

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)

Étape 4 : Utiliser le modèle de compréhension du langage naturel
Après avoir terminé la formation du modèle de compréhension du langage naturel, nous pouvons l'utiliser dans le plug-in ChatGPT pour permettre à ChatGPT de comprendre les entrées des utilisateurs.

Ce qui suit est un exemple de code utilisant un modèle de compréhension du langage naturel :

import openai

# 设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 设置ChatGPT插件的配置
configuration = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 100,
    "n": 1,
    "stop": None,
    "logprobs": 0   
}

# 自然语言理解函数
def understand_input(user_input):
    # 使用自然语言理解模型预测输入的语义标签
    label = clf.predict(vectorizer.transform([user_input]))[0]
    
    # 构建ChatGPT格式的输入
    input_text = f"{label}: {user_input}"
    
    # 调用ChatGPT生成理解后的回答
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=input_text,
        **configuration
    )
    
    # 提取ChatGPT生成的回答
    reply = response.choices[0].text.strip().split(':')[1].strip()
    
    return reply

# 用户输入示例
user_input = "天气预报"

# 使用自然语言理解函数获取回答
reply = understand_input(user_input)

# 输出回答
print(reply)

Cet exemple de code montre comment utiliser un modèle de compréhension du langage naturel pour prédire les balises sémantiques de l'entrée et l'intégrer dans le format d'entrée du plugin ChatGPT. Ensuite, nous utilisons ChatGPT pour extraire la partie réponse de la réponse générée et la générer.

Conclusion :
Dans cet article, nous avons partagé un guide pour développer un plugin ChatGPT Python pour ajouter des capacités de compréhension du langage naturel. Nous discutons des moyens d'atteindre cet objectif à l'aide d'exemples de code et fournissons un exemple de code pour former un modèle de compréhension du langage naturel à l'aide de scikit-learn. De plus, nous montrons comment intégrer un modèle de compréhension du langage naturel avec le plug-in ChatGPT pour extraire les balises sémantiques des entrées de l'utilisateur et générer des réponses. Espérons que ce guide vous aidera à développer des plugins ChatGPT plus intelligents.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!