ChatGPT と Python を使用して会話履歴分析を実装する方法

ChatGPT と Python を使用して会話履歴分析を実装する方法

はじめに:

人工知能の開発により、自然言語処理に大きな進歩がもたらされました。 。 OpenAI の ChatGPT モデルは、一貫性のある合理的なテキスト応答を生成できる強力な言語生成モデルです。この記事では、ChatGPT と Python を使用して会話履歴分析を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。

1. 環境の準備
   まず、Python 環境がインストールされていることと、openai、numpy などの必要なライブラリがインストールされていることを確認します。 pipコマンドを使用してインストールできます。
2. API キーの取得
   ChatGPT を使用する前に、OpenAI Web サイトにアクセスして API キーを申請する必要があります。キーを取得したら、安全な場所に保管してください。
3. API への接続
   Python コードでは、OpenAI ライブラリの openai.ChatCompletion.create() メソッドを使用して API に接続します。キーと会話履歴をパラメータとして渡します。

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]
)

4. Parse Reply
   API は返信オブジェクトを返します。その返信履歴を渡すことができます。 response['choices'][0]['message'][ 'content '] を取得します。

reply = response['choices'][0]['message']['content']
print(reply)

上記のコードを通じて、ChatGPT によって生成された応答を出力できます。

5. 会話履歴分析
   会話履歴分析は、会話内のさまざまな登場人物を理解し、コンテキストに基づいてより包括的な応答を提供するように設計されています。 Python では、次のコードを使用してこの目標を達成できます:

role = 'assistant'  # 需要分析的角色

role_history = [message['content'] for message in history if message['role'] == role]
other_history = [message['content'] for message in history if message['role'] != role]

role_prompt = "
".join(role_history)
other_prompt = "
".join(other_history)

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": role, "content": role_prompt},
        {"role": "user", "content": other_prompt},
        {"role": "user", "content": "What is your opinion?"}
    ]
)

上記のコードでは、いくつかの変数 (role、role_history、 other_history) 会話履歴を分析対象キャラクターとその他のキャラクターの 2 つの部分に分割します。 2 つの部分をそれぞれトリガー ステートメントとして API に渡すと、より包括的な応答が得られます。

結論:

ChatGPTとPythonを使えば、会話履歴解析機能を簡単に実装できます。会話履歴の内容や役割を適切に調整することで、より正確で的を絞った回答を得ることができます。このテクノロジーは、インテリジェントな顧客サービスや仮想アシスタントなどのシナリオで重要な役割を果たすことができます。

言語生成モデルとして、ChatGPT には、生成されたコンテンツが不正確で偏っている可能性があるなど、依然としていくつかの潜在的な問題があることに注意してください。実際のアプリケーションでは、生成された応答が期待と倫理ガイドラインを確実に満たすように、対応する調整とフィルタリングが必要です。

以上がChatGPT と Python を使用して会話履歴分析を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。