esp32上使用chatGPT做一些有意思的事情

将ChatGPT与ESP32进行结合,可以在物联网应用方面做出更有意思的事情,如聊天机器人、语音助手和自然语言界面。下面,我将在ESP32中使用ChatGPT API。

为了让ESP32从ChatGPT获得响应,我们需要进行以下步骤:

1、在OpenAI网站上注册,并在ESP32上安装必要的库。
2、在OpenAI API上创建一个新项目并生成一个API密钥。
3、使用API密钥来验证对OpenAI API的请求。
4、使用HTTP请求向OpenAI API发送文本输入,接收JSON格式的响应。
5、解析响应并使用它来控制ESP32微控制器

下面我将在ESP32上对以上步骤进行实现:

1、    首先,我们需要包括必要的库,以便ESP32通过Wi-Fi通信,提出HTTP请求,并解析JSON数据。

#include <WiFi.h>
#include <HTTPClient.h>
#include <ArduinoJson.h>

2、定义ESP32将要连接的Wi-Fi网络的网络凭证,以及OpenAI API的API密钥。

const char* ssid     = "your_SSID";
const char* password = "your_PASSWORD";
const char* apiKey = "your_API_KEY";

3、定义setup()函数是ESP32连接到Wi-Fi网络并向OpenAI API发送HTTP POST请求的地方。

void setup() {
    //
}

4、在setup()函数中,我们将首先初始化串行端口。

### ESP32 集成到 ChatGPT 项目的实现方法 为了将ESP32设备集成至ChatGPT项目中,需构建一个能够使两者交互的桥梁。通常情况下,这涉及到创建服务器端逻辑来处理来自ESP32的数据请求,并通过API接口与ChatGPT通信。 #### 创建Web服务器以接收数据并转发给ChatGPT API 首先,在ESP32上部署HTTP客户端代码用于发送传感器读数或其他信息到指定URL。此过程可以通过Arduino IDE完成编写和上传固件[^1]: ```cpp #include <WiFi.h> #include <HTTPClient.h> const char* ssid = "your_SSID"; const char* password = "your_PASSWORD"; void setup() { Serial.begin(115200); WiFi.begin(ssid, password); while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(1000); Serial.println("Connecting to WiFi.."); } Serial.println("Connected to the Wi-Fi network"); } void loop() { HTTPClient http; String serverPath = "http://example.com/api"; // 替换成实际路径 http.begin(serverPath.c_str()); int httpResponseCode = http.GET(); if (httpResponseCode>0) { String response = http.getString(); Serial.println(httpResponseCode); Serial.println(response); } else { Serial.print("Error on sending GET: "); Serial.println(httpResponseCode); } http.end(); delay(60000); // 每分钟一次查询 } ``` 上述代码展示了如何配置ESP32连接Wi-Fi网络并向特定网址发起GET请求。对于更复杂的场景,则可能需要POST方式提交JSON格式的消息体携带更多参数。 接着,在服务器端设置RESTful服务监听这些传入请求并将它们转换为适合调用OpenAI提供的官方ChatGPT API的形式。Python Flask框架非常适合用来快速搭建这样的中间层应用: ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests app = Flask(__name__) @app.route('/api', methods=['GET']) def handle_request(): data_from_esp32 = request.args.get('data') chatgpt_response = call_chatgpt_api(data_from_esp32) return jsonify({"response":chatgpt_response}) def call_chatgpt_api(message): url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions' headers = {'Authorization': f'Bearer YOUR_API_KEY'} payload = {"prompt": message,"max_tokens":50} r = requests.post(url,json=payload,headers=headers) result=r.json() return result['choices'][0]['text'] if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=80) ``` 这段脚本定义了一个简单的Flask应用程序,该程序接受来自ESP32的GET请求作为输入,并向ChatGPT发出相应的提示以获取回复。请注意替换`YOUR_API_KEY`为您自己的OpenAI API密钥。 最后一步是在ESP32侧调整目标URL指向新建立的服务地址,从而形成完整的闭环系统。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

充电君

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值