Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan analisis sejarah perbualan

Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan analisis sejarah perbualan

Pengenalan:

Pembangunan kecerdasan buatan telah membawa penemuan besar kepada pemprosesan bahasa semula jadi. Model ChatGPT OpenAI ialah model penjanaan bahasa yang berkuasa yang mampu menjana respons teks yang koheren dan munasabah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan analisis sejarah perbualan, dan memberikan contoh kod khusus.

1. Persediaan persekitaran
   Pertama, pastikan anda telah memasang persekitaran Python dan perpustakaan yang diperlukan, termasuk openai, numpy, dll. Ia boleh dipasang menggunakan arahan pip.
2. Dapatkan kunci API
   Sebelum menggunakan ChatGPT, anda perlu pergi ke laman web OpenAI untuk memohon kunci API. Selepas anda memperoleh kunci, simpan di tempat yang selamat.
3. Sambung ke API
   Dalam kod Python, gunakan kaedah openai.ChatCompletion.create() pustaka OpenAI untuk menyambung ke API. Masukkan kunci dan sejarah perbualan sebagai parameter. openai.ChatCompletion.create()方法连接API。将密钥和对话历史作为参数传入。

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. 解析回复
   API返回一个回复对象，其中的回复历史可以通过response['choices'][0]['message']['content']来获取。

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

通过上述代码，即可将ChatGPT生成的回复打印输出。

5. 对话历史分析
   对话历史分析旨在了解对话中的不同角色，并根据上下文做出更全面的回复。在Python中，可以使用以下代码来实现这个目标：

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?"}
    ]
)

上述代码中，我们使用几个变量（role、role_history、other_historyrrreee

Parse reply

API mengembalikan objek balasan, sejarah balasan yang boleh dihantar respons['choices'][0]['message'][ 'kandungan '] untuk diperolehi.

Dengan kod di atas, anda boleh mencetak respons yang dijana oleh ChatGPT.

Analisis Sejarah Perbualan

Analisis Sejarah Perbualan direka untuk memahami pelakon yang berbeza dalam perbualan dan memberikan respons yang lebih komprehensif berdasarkan konteks. Dalam Python, anda boleh menggunakan kod berikut untuk mencapai matlamat ini: 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan analisis sejarah perbualan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!