也許所有智慧聊天機器人都是下圖這種實作想法？
先透過程式碼（不限語言）去取得聊天內容，其次把聊天內容傳給AI後台，最後把拿到的AI回复，原路傳給聊天介面。
在這個過程中，問題的困難有：
如何取得聊天內容；
如何呼叫AI回覆；
如何正確的自動回覆。
在開發的過程中你會發現，其中最後一項：如何正確每一次對話是最難的。
下載PyOfficeRobot
pip install PyOfficeRobot
1行程式碼，實作微信機器人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個參數：
who='程式設計師'：必填，你想要智慧回覆的人；
api_key='你的api_key'：必填，你自己的ChatGPT
#其實在方法內部還有一系列參數，不過我們的專案主要給小白使用，我都給填了預設值，如果你是專業開發，可以參考下面的說明，去修改一下。 （來自OpenAI官網）
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
)以上是用一行Python程式碼實現ChatGPT與微信機器人的連結：的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
