使用ChatGPT插件实现增强的API交互_chatgpt 浏览器插件调用api-优快云博客

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在AI应用的不断发展中，作为开发者我们常面临的问题是：如何让我们的智能助手实现与第三方服务的无缝集成？OpenAI的ChatGPT插件正是解决这一问题的强大工具。它使ChatGPT能够通过开发者定义的API与外部应用程序交互，大幅扩展了ChatGPT的功能。本文将详细讲解如何使用ChatGPT检索插件来增强ChatGPT的能力。

技术背景介绍

OpenAI插件的主要作用是允许ChatGPT访问第三方应用程序的API，通过检索和操作数据实现更复杂的任务，例如实时信息获取、知识库文档检索等。这篇文章我们将重点探讨如何利用ChatGPT检索插件结合LangChain框架来实现这些功能。

核心原理解析

ChatGPT检索插件的工作原理主要围绕两步：数据加载和数据转换。这两个步骤使得ChatGPT能够理解和利用外部数据，实现类似搜索和执行指令的高级功能。

数据加载：使用LangChain的DocumentLoader从CSV等文件中加载数据。
数据转换：将载入的数据转换为ChatGPT检索插件所需的JSON格式，以便于后续的API调用。

代码实现演示

下面我们通过一个完整的代码示例来演示如何使用ChatGPT检索插件。

数据加载

我们首先使用LangChain的CSVLoader来加载CSV文件中的数据：

from langchain_community.document_loaders import CSVLoader
from langchain_core.documents import Document

loader = CSVLoader(
    file_path="../../document_loaders/examples/example_data/mlb_teams_2012.csv"
)
data = loader.load()

数据转换

将载入的Document数据转换成插件所需的JSON格式。

import json
from typing import List

def write_json(path: str, documents: List[Document]) -> None:
    results = [{"text": doc.page_content} for doc in documents]
    with open(path, "w") as f:
        json.dump(results, f, indent=2)

write_json("foo.json", data)

使用ChatGPT检索插件

配置和使用ChatGPT插件：

import openai
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your-api-key'  # 使用实际API Key

from langchain_community.retrievers import ChatGPTPluginRetriever

# 初始化检索插件
retriever = ChatGPTPluginRetriever(url="https://yunwu.ai", bearer_token="your-bearer-token")

# 调用插件执行查询
documents = retriever.invoke("alice's phone number")

应用场景分析

ChatGPT检索插件适用于多个场景，包括但不限于：

实时数据获取：如获取股票、天气、新闻等动态信息。
知识库管理：通过文档检索和分析提供决策支持。
自动化操作：如预定服务、下单处理等自动化流程。

实践建议

API密钥管理：确保API Key和Bearer Token的安全性，不在代码中直接暴露。
数据格式规范：根据插件要求准备数据，确保格式正确以提高检索效果。
测试与验证：在生产环境应用前，请充分测试各类数据和接口的集成效果。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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