TG Bot接入OpenAI API，用命令行也能与AI对话 |
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TG Bot接入OpenAI API，用命令行也能与AI对话
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前言 我所遇到的问题相信大家也都遇到了，有时候与chatGPT对话时经常出现1小时内请求过多的情况，心情不好就不跟你聊了。 于是我为了测试text模型到底怎么样，有没有大家说的那么神奇，我与GPT的交互陷入了一个死循环。原因是我想让它帮我写用tg bot接入OpenAI，然后用和bot交互，你猜怎么着，GPT模型不支持API调用，目前只能用post请求，这就把GPT给难坏了，4小时这代码也没写明白，一个劲儿说我请求次数太多！最后我给它一个60分吧，感觉嗷，用AI取代程序员还有待时日。 本文内容一共分为两个部分，第一部分是在一台linux服务器，直接用python命令行的方式与最新的模型 Davinci-003交互；第二部分是与已经接入API的telegram bot交互，实现的方法也很简单，主要命令和代码如下： 第一部分首先我们需要在服务器上安装pip和openai库： apt update apt install pip vim -y pip install openai然后，需要申请OpenAI的api，在这里申请：https://platform.openai.com/account/api-keys顺便说一下，申请api需要先绑定信用卡，不支持中国卡，哇咔咔！推荐使用：https://iweec.com/709.html绑卡后两个月送$18，随便造；参考费用是750个单词算1000tokens，费用$0.02。为了测试不超标，我把消费限制在每月最多$1。设置限额的方法就是在 https://platform.openai.com/account/billing/limits 看条件设置吧！ 然后，就是在vps上创建 main.py,内容如下： import openai openai.api_key = "这里是你申请到的API-key" def chat_with_gpt3(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=104, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) message = response.choices[0].text return message def main(): while True: message = input("You: ") response_message = chat_with_gpt3(message) print(f"Bot: {response_message}") if __name__ == "__main__": main()最后执行 python3 chat.py，即可实现交互问答： 首先还是要申请OpenAI的apikey，方法上面说了；然后这个vps也必须是海外的嗷，因为我们要用bot； apt update apt install pip vim -y pip install openai aiogram下一步就是新建main.py，内容如下： import openai from aiogram import Bot, types from aiogram.dispatcher import Dispatcher from aiogram.utils import executor token = '这里是你的bot token' openai.api_key = '这里是你的api-key' bot = Bot(token) dp = Dispatcher(bot) @dp.message_handler() async def send(message : types.Message): response = openai.Completion.create( model="text-davinci-003", prompt=message.text, temperature=0.9, max_tokens=1000, top_p=1.0, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.6, stop=["You:"] ) await message.answer(response['choices'][0]['text']) executor.start_polling(dp, skip_updates=True)最后，就是执行 python3 main.py，提示：Updates were skipped successfully.就可以到你的bot当中，跟他聊一下！
切记：不要暴露API和token！！ 我在上面用例当中引用的text-davinci-003模型，虽然快，但是有点傻： |
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