這篇文章主要介紹了python中如何做一個連體機器人的代碼，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

pip install openai

import openai# 替換為您的API密鑰openai.api_key = "your-api-key"

import openai

# 配置API密鑰
openai.api_key = "your-api-key"

# 準備輸入消息
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一個 AI 助手，會回答用戶關(guān)于技術(shù)的問題。"},
    {"role": "user", "content": "請解釋一下什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？"}, # 在content鍵對應(yīng)的值中輸入問題文本。
]

# 調(diào)用 openai.ChatCompletion.create 函數(shù)與 GPT 進行交互
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",               # 使用 GPT-3.5 模型
    messages=messages,           # 輸入消息列表
    max_tokens=100,              # 限制回復(fù)的最大長度
    temperature=0.7,             # 控制回復(fù)的隨機性
    top_p=0.9,                   # 控制回復(fù)時的令牌采樣策略
    n=1,                         # 生成的獨立回復(fù)數(shù)量
    stop_sequences=["\n"],       # 回復(fù)停止生成的字符串列表
)

# 輸出生成的回復(fù)
generated_reply = response.choices[0].message['content']
print("AI Assistant: ", generated_reply)

import openai

# 配置API密鑰
openai.api_key = "your-api-key"

def chat_with_gpt(messages):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        max_tokens=1000,
        temperature=0.5,
    )
    resp_content = response['choices'][0]['message']['content']
    return resp_content

# 初始化消息列表
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是我的編程顧問。"},
    {"role": "user", "content": "你好，ChatGPT！請問你能幫我回答一些問題嗎？"}
]

# 進行多輪對話
while True:
    response = chat_with_gpt(messages)
    print(f"ChatGPT: {response}")

    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "退出", "再見"]:
        print("ChatGPT: 再見！期待下次與您交流。")
        break
    messages.append({"role": "user", "content": user_input}) # 添加ChatGPT需要上下文聊天記錄。

ChatGPT: 當然，我很樂意回答你的問題！請問你有什么需要幫助的？
User: 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？
ChatGPT: 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)是兩個密切相關(guān)的領(lǐng)域，但是它們有一些不同之處。

機器學(xué)習(xí)是一種人工智能的分支，它使用算法和統(tǒng)計模型來讓計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是指給計算機提供帶有標簽的數(shù)據(jù)，讓它從中學(xué)習(xí)，例如分類和回歸問題。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指給計算機提供沒有標簽的數(shù)據(jù)，讓它去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，例如聚類和降維問題。強化學(xué)習(xí)是指讓計算機在與環(huán)境互動的過程中學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為，例如游戲和機器人控制。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和模式。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由多個層次組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每一層都可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，并將其傳遞給下一層。深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于各種任務(wù)，例如圖像識別、自然語言處理和語音識別。

因此，機器學(xué)習(xí)是一個更廣泛的概念，而深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行學(xué)習(xí)。
User: 如果我的訓(xùn)練樣本非常大，哪種方式更適合我？
ChatGPT: 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)都是人工智能領(lǐng)域中的分支，它們有一些相同之處，但也有一些區(qū)別。

機器學(xué)習(xí)是一種通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來完成特定任務(wù)的方法。它可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標簽，以便為新數(shù)據(jù)提供正確的標簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標簽，而是通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)則是介于兩者之間，它使用帶標簽的數(shù)據(jù)和未標記的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征。深度學(xué)習(xí)可以自動學(xué)習(xí)特征，而不需要手動選擇或提取特征。它可以用于許多任務(wù)，如圖像分類、語音識別和自然語言處理等。

如果訓(xùn)練樣本非常大，深度學(xué)習(xí)可能更適合。深度學(xué)習(xí)模型可以處理大量的數(shù)據(jù)，并且可以自動學(xué)習(xí)特征，從而減少了手動特征提取的工作量。此外，深度學(xué)習(xí)模型可以使用GPU等硬件加速訓(xùn)練，從而加快訓(xùn)練速度。但是，深度學(xué)習(xí)模型通常需要更多的計算資源和更長的訓(xùn) 練時間，因此需要考慮計算成本和時間成本。如果數(shù)據(jù)集較小或任務(wù)較簡單，則機器學(xué)習(xí)可能更適合。
User:

前言

如何使用ChatGPT API

近年來，人工智能（AI）的發(fā)展日新月異，而聊天機器人（Chatbot）則是AI領(lǐng)域的明星應(yīng)用之一。

今天，我們將深入淺出地介紹如何使用ChatGPT API，構(gòu)建屬于自己的智能聊天機器人的基礎(chǔ)python簡單代碼動畫。

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一、準備工作

1. 注冊O(shè)penAI賬戶 要使用ChatGPT API，首先需要在OpenAI官網(wǎng)（https://www.openai.com）上注冊一個賬戶。

完成注冊并登錄后，通過（https://platform.openai.com/account）申請API密鑰（API Key）。

1. 安裝相關(guān)依賴 在本地環(huán)境中安裝Python和OpenAI Python庫。使用以下命令安裝：

pip install openai

二、使用OpenAI API

1. 導(dǎo)入庫和設(shè)置API密鑰

在Python腳本中，導(dǎo)入OpenAI庫并設(shè)置API密鑰：

import openai# 替換為您的API密鑰openai.api_key = "your-api-key"

1. 調(diào)用API

現(xiàn)在可以調(diào)用openai模塊中的ChatCompletion類來與ChatGPT進行交互。

示例代碼：

import openai

# 配置API密鑰
openai.api_key = "your-api-key"

# 準備輸入消息
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一個 AI 助手，會回答用戶關(guān)于技術(shù)的問題。"},
    {"role": "user", "content": "請解釋一下什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？"}, # 在content鍵對應(yīng)的值中輸入問題文本。
]

# 調(diào)用 openai.ChatCompletion.create 函數(shù)與 GPT 進行交互
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",               # 使用 GPT-3.5 模型
    messages=messages,           # 輸入消息列表
    max_tokens=100,              # 限制回復(fù)的最大長度
    temperature=0.7,             # 控制回復(fù)的隨機性
    top_p=0.9,                   # 控制回復(fù)時的令牌采樣策略
    n=1,                         # 生成的獨立回復(fù)數(shù)量
    stop_sequences=["\n"],       # 回復(fù)停止生成的字符串列表
)

# 輸出生成的回復(fù)
generated_reply = response.choices[0].message['content']
print("AI Assistant: ", generated_reply)

openai.ChatCompletion.create 函數(shù)用于與 OpenAI 的 ChatGPT 模型進行交互，生成基于輸入消息的回復(fù)。

這個函數(shù)接受多個參數(shù)，下面是其中一些關(guān)鍵參數(shù)及其作用的簡要解釋：

1. model (字符串): 這個參數(shù)指定了你希望使用的預(yù)訓(xùn)練模型。在這種情況下，你應(yīng)該使用 GPT-3.5 模型，例如 "gpt-3.5-turbo" 或者其他可用的 GPT-3 模型變種。
2. messages (列表): 這個參數(shù)接受一個包含消息對象的列表。每個消息對象都包含一個 role（字符串，可以是 "system"、"user" 或 "assistant"）以及相應(yīng)的 content（字符串，表示實際消息文本）。這些消息按順序構(gòu)成了與模型的對話歷史，通常以一個系統(tǒng)消息開始，然后是用戶和助手的互動消息。

• system 消息有助于設(shè)置助手的行為。在上面的例子中，助手被指示 “你是一個得力的助手”。
• user 消息有助于指導(dǎo)助手。就是用戶說的話，向助手提的問題。
• assistant 消息有助于存儲先前的回復(fù)。這是為了持續(xù)對話，提供會話的上下文。

1. max_tokens (整數(shù)，可選): 這個參數(shù)用于限制生成回復(fù)的最大長度。其值表示生成回復(fù)中的最大令牌（token）數(shù)量。如果設(shè)置得太小，可能導(dǎo)致生成的回復(fù)被截斷。
2. temperature (浮點數(shù)，可選): 這個參數(shù)用于控制生成回復(fù)時的隨機性。較高的值（如 1.0）會使生成的回復(fù)更隨機和多樣化，而較低的值（如 0.1）會讓回復(fù)更確定和一致。一般情況下，較低的值更適合生成連貫、一致的回復(fù)，而較高的值則有助于激發(fā)創(chuàng)意思維。
3. top_p (浮點數(shù)，可選): 這個參數(shù)用于控制生成回復(fù)時的令牌采樣策略。它表示生成回復(fù)時，應(yīng)考慮的最高概率的令牌的累積概率。較高的值（如 0.9）會考慮更多可能的令牌，而較低的值（如 0.5）會使采樣范圍更窄。調(diào)整此參數(shù)可以影響生成文本的多樣性和質(zhì)量。
4. n (整數(shù)，可選): 這個參數(shù)用于指定要生成的獨立回復(fù)的數(shù)量。例如，如果你想要從模型獲得多個不同的回復(fù)，可以將 n 設(shè)置為大于 1 的值。請注意，生成多個回復(fù)可能會增加 API 請求的計算時間和成本。
5. stop_sequences (列表，可選): 這個參數(shù)用于指定一個字符串列表，當生成的回復(fù)遇到這些字符串中的任何一個時，回復(fù)將停止生成。這可以用來設(shè)置自定義的生成邊界，以避免生成過長或無關(guān)的回復(fù)信息。

三、多輪對話示例

以下代碼展示了如何實現(xiàn)與ChatGPT的多輪對話：

import openai

# 配置API密鑰
openai.api_key = "your-api-key"

def chat_with_gpt(messages):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        max_tokens=1000,
        temperature=0.5,
    )
    resp_content = response['choices'][0]['message']['content']
    return resp_content

# 初始化消息列表
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是我的編程顧問。"},
    {"role": "user", "content": "你好，ChatGPT！請問你能幫我回答一些問題嗎？"}
]

# 進行多輪對話
while True:
    response = chat_with_gpt(messages)
    print(f"ChatGPT: {response}")

    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "退出", "再見"]:
        print("ChatGPT: 再見！期待下次與您交流。")
        break
    messages.append({"role": "user", "content": user_input}) # 添加ChatGPT需要上下文聊天記錄。

在上面的代碼中，使用一個while循環(huán)實現(xiàn)多輪對話。

每次循環(huán)中，先調(diào)用chat_with_gpt函數(shù)獲取ChatGPT的回答，并將回答輸出。

然后，獲取用戶輸入的下一句話，并將其添加到messages列表中。

如果用戶輸入"exit"、"退出"或"再見"，循環(huán)將終止，對話結(jié)束。

代碼運行效果：

ChatGPT: 當然，我很樂意回答你的問題！請問你有什么需要幫助的？
User: 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？
ChatGPT: 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)是兩個密切相關(guān)的領(lǐng)域，但是它們有一些不同之處。

機器學(xué)習(xí)是一種人工智能的分支，它使用算法和統(tǒng)計模型來讓計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是指給計算機提供帶有標簽的數(shù)據(jù)，讓它從中學(xué)習(xí)，例如分類和回歸問題。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指給計算機提供沒有標簽的數(shù)據(jù)，讓它去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，例如聚類和降維問題。強化學(xué)習(xí)是指讓計算機在與環(huán)境互動的過程中學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為，例如游戲和機器人控制。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和模式。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由多個層次組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每一層都可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，并將其傳遞給下一層。深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于各種任務(wù)，例如圖像識別、自然語言處理和語音識別。

因此，機器學(xué)習(xí)是一個更廣泛的概念，而深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行學(xué)習(xí)。
User: 如果我的訓(xùn)練樣本非常大，哪種方式更適合我？
ChatGPT: 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)都是人工智能領(lǐng)域中的分支，它們有一些相同之處，但也有一些區(qū)別。

機器學(xué)習(xí)是一種通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來完成特定任務(wù)的方法。它可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標簽，以便為新數(shù)據(jù)提供正確的標簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標簽，而是通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)則是介于兩者之間，它使用帶標簽的數(shù)據(jù)和未標記的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征。深度學(xué)習(xí)可以自動學(xué)習(xí)特征，而不需要手動選擇或提取特征。它可以用于許多任務(wù)，如圖像分類、語音識別和自然語言處理等。

如果訓(xùn)練樣本非常大，深度學(xué)習(xí)可能更適合。深度學(xué)習(xí)模型可以處理大量的數(shù)據(jù)，并且可以自動學(xué)習(xí)特征，從而減少了手動特征提取的工作量。此外，深度學(xué)習(xí)模型可以使用GPU等硬件加速訓(xùn)練，從而加快訓(xùn)練速度。但是，深度學(xué)習(xí)模型通常需要更多的計算資源和更長的訓(xùn) 練時間，因此需要考慮計算成本和時間成本。如果數(shù)據(jù)集較小或任務(wù)較簡單，則機器學(xué)習(xí)可能更適合。
User:

四、最后

通過以上的學(xué)習(xí)，相信你已經(jīng)學(xué)會了如何使用Openai的API與GPT進行多輪對話。

當然，實際應(yīng)用中，還可能需要根據(jù)需求調(diào)整參數(shù)、處理更復(fù)雜的場景。

此外，每次調(diào)用Openai的API并不是免費的。在進行API請求時，Openai會根據(jù)您的賬戶余額自動扣除相應(yīng)數(shù)量的Token。

以下是我整理的一些提升程序員自身能力的資料，都已經(jīng)整理并打包好了。

Python入門全套學(xué)習(xí)資料附帶源碼：

學(xué)習(xí)編程前準備

全套軟件安裝包

附帶完整的安裝包的安裝視頻教程資源（新手大禮包已備好）

整套零基礎(chǔ)入門視頻+課件筆記

??實戰(zhàn)案例??

光學(xué)理論是沒用的，要學(xué)會跟著一起敲，要動手實操，才能將自己的所學(xué)運用到實際當中去，這時候可以搞點實戰(zhàn)案例來學(xué)習(xí)。

總結(jié)

好啦，這就是今天的內(nèi)容，入門知識點資料免費發(fā)送的哈，想要的小伙伴兒不要錯過，帶你直

接彎道超車，少走一大波彎路，準備好了嘛？！我們要開始學(xué)習(xí)一項編程技術(shù)啦！

（沒有哪個小白跟著小編是不能學(xué)會編程的。如果有，就教到你學(xué)會為止~）

資料領(lǐng)取

上述這份完整版的Python全套學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN官方，朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼輸入“領(lǐng)取資料” 即可領(lǐng)取

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到了這里，關(guān)于python能做機器人嗎,python怎么做機器人的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！