用Python实现自动向ChatGPT(GPT3.5)提问并获取回答 v2.0

 需要API_KEY,自行官网申请

参数说明:

  • prompt: 输入给定的文本或问题,用于生成对应的自然语言处理模型的输出。对于对话模型,通常将prompt设置为上一个对话回复的内容或是用户输入的问题。

  • max_tokens: 定义请求生成的文本的最大长度。这通常是一个整数,表示生成文本的单词数或标记数。在生成过程中,模型将根据指定的上下文和最大标记数生成文本。

  • n: 定义要生成的文本片段的数量。通常情况下,如果您只需要一个文本回复,则将此参数设置为1即可。

  • stop: 一组标记,用于表示请求生成的文本结束的位置。例如,在生成问题答案时,您可以设置stop为"?",以确保生成的答案以问号结束。

  • temperature: 控制模型在生成文本时的创造性程度。较高的温度值将产生更加创新和多样化的文本,而较低的温度值将生成更加保守和稳定的文本。

  • presence_penalty: 控制生成文本的多样性程度。通过增加presence_penalty,您可以减少生成的文本中重复的词或短语。

  • frequency_penalty: 控制生成文本中使用罕见词语的频率。通过增加frequency_penalty,您可以减少生成的文本中使用罕见词语的数量。

  • best_of: 定义要生成多少个文本片段,然后从中选择最佳的一个作为输出。通常情况下,如果您只需要一个文本回复,则将此参数设置为1即可。

  • engine: 指定要使用的预训练模型的引擎名称。例如,"davinci"引擎是OpenAI API提供的一种强大的语言模型。

  • model: 指定要使用的预训练模型的名称。例如,"text-davinci-002"是一个用于对话的预训练模型。

#-*- coding:utf-8 -*-



import openai

openai.api_key = "你的API_KEY"

# print(openai.Model.list())

def ask_gpt(prompt):



    completions = openai.Completion.create(



        # engine="davinci",

        prompt=prompt,

        max_tokens=1024,

        n=1,

        stop=None,

        temperature=0.8,

        presence_penalty=0.5,

        frequency_penalty=0.5,

        # best_of=1,

        model="text-davinci-003",

    )



    message = completions.choices[0].text.strip()



    return message




prompt = """

xxx{word}xxx

""".format(word = "xxx")



# print(prompt)

answer = ask_gpt(prompt)

print(answer)

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在Django项目中引入NLP库,特别是使用ChatGPT API或文心一言来生成更自然的文本。首先,我得回忆一下Django的基本结构,确保自己正确理解如何集成第三方API。 首先,用户的问题是关于Django引入NLP库。可能的情况是,他们正在开发一个Web应用,希望在后端处理自然语言生成,比如自动回复、内容生成等。需要分步骤讲解,可能包括安装库、配置API密钥、编写视图函数、处理请求和响应等。 接下来,我需要考虑使用ChatGPT API和文心一言(ERNIE Bot)的具体步骤。这两个API都是通过HTTP请求调用的,所以可能需要使用Python的requests库或者官方提供的SDK。要确保用户知道如何安全地存储API密钥,比如使用环境变量,而不是硬编码在代码中。 对于Django项目,通常的结构是有一个视图(View)处理HTTP请求,所以需要在视图中调用NLP服务。可能需要创建一个表单让用户输入文本,然后发送到后端处理,再调用API生成结果,最后返回给前端展示。 另外,需要注意异步处理的问题,因为API调用可能会有延迟。如果用户需要高性能,可能需要使用Celery等任务队列来异步处理请求,但用户的问题中没有提到,可能暂时不需要涉及,但可以稍微提一下。 然后,我需要编写示例代码,展示如何在视图中调用这两个API。比如,使用requests.post发送请求到OpenAI的接口,或者百度文心一言的接口,处理返回的JSON数据。同时,要处理可能的错误,比如网络问题、API限制等。 还要提醒用户关于安全性和性能的问题,比如限制API调用频率,防止滥用,以及缓存结果等优化措施。此外,可能需要处理用户数据的隐私问题,确保符合相关法律法规。 最后,总结步骤,让用户能够按照清晰的流程操作:安装依赖、配置密钥、编写视图、设置URL路由、测试功能等。同时,给出参考链接,方便用户查阅官方文档。</think>在 Django 项目中引入 NLP 库(如 ChatGPT API 或百度文心一言)生成自然文本,可通过以下步骤实现--- ### **一、基础准备** 1. **创建 Django 项目** ```bash django-admin startproject myproject cd myproject python manage.py startapp nlp_app ``` 2. **安装依赖库** ```bash pip install requests # 用于发送 HTTP 请求 pip install openai # 官方 OpenAI SDK(可选) ``` --- ### **二、集成 ChatGPT API** #### 1. **获取 API 密钥** - 注册 [OpenAI 账号](https://platform.openai.com/) → 创建 API Key。 #### 2. **配置密钥(推荐环境变量)** - 在 `.env` 文件中: ```ini OPENAI_API_KEY=your_api_key_here ``` - 使用 `python-dotenv` 加载环境变量: ```python # settings.py from dotenv import load_dotenv load_dotenv() ``` #### 3. **编写视图调用 API** ```python # nlp_app/views.py import os import openai from django.http import JsonResponse openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") def generate_text(request): prompt = request.GET.get(&#39;prompt&#39;, &#39;&#39;) try: response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) result = response.choices[0].message[&#39;content&#39;] return JsonResponse({"result": result}) except Exception as e: return JsonResponse({"error": str(e)}, status=500) ``` --- ### **三、集成百度文心一言(ERNIE Bot)** #### 1. **获取 API 权限** - 登录 [百度智能云](https://cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop) → 创建应用 → 获取 `API Key` 和 `Secret Key`。 #### 2. **配置密钥** ```ini # .env BAIDU_API_KEY=your_api_key BAIDU_SECRET_KEY=your_secret_key ``` #### 3. **编写视图调用 API** ```python # nlp_app/views.py import requests import os from django.http import JsonResponse def get_baidu_token(): API_KEY = os.getenv("BAIDU_API_KEY") SECRET_KEY = os.getenv("BAIDU_SECRET_KEY") token_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = { &#39;grant_type&#39;: &#39;client_credentials&#39;, &#39;client_id&#39;: API_KEY, &#39;client_secret&#39;: SECRET_KEY } response = requests.get(token_url, params=params).json() return response.get(&#39;access_token&#39;, &#39;&#39;) def ernie_generate(request): prompt = request.GET.get(&#39;prompt&#39;, &#39;&#39;) token = get_baidu_token() url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={token}" headers = {&#39;Content-Type&#39;: &#39;application/json&#39;} data = { "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "temperature": 0.7 } try: response = requests.post(url, json=data, headers=headers).json() return JsonResponse(response) except Exception as e: return JsonResponse({"error": str(e)}, status=500) ``` --- ### **四、配置 URL 路由** ```python # myproject/urls.py from django.urls import path from nlp_app import views urlpatterns = [ path(&#39;chatgpt/&#39;, views.generate_text), path(&#39;ernie/&#39;, views.ernie_generate), ] ``` --- ### **五、前端调用示例** ```html <!-- 在模板中通过 AJAX 调用 --> <input type="text" id="input_text"> <button onclick="generate()">生成</button> <script> function generate() { const prompt = document.getElementById(&#39;input_text&#39;).value; fetch(`/chatgpt/?prompt=${prompt}`) .then(response => response.json()) .then(data => console.log(data.result)); } </script> ``` --- ### **六、注意事项** 1. **安全性** - 通过环境变量管理密钥,避免硬编码。 - 对用户输入做过滤,防止注入攻击。 2. **性能优化** - 使用缓存(如 Django 的 `cache` 模块)存储常用结果。 - 对高频请求考虑异步处理(Celery + Redis)。 3. **错误处理** - 捕获 API 调用异常(如超时、额度不足)。 - 返回友好的错误提示给前端。 --- 通过以上步骤,你可以在 Django 中快速集成主流 NLP 服务生成自然文本。建议参考官方文档调整参数(如 `temperature` 控制生成随机性)。
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