「ChatGPT」Python调用API实现令人惊艳的多轮对话（最新版 |
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💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要： 各位小伙伴们你们好呀。它来啦！它来啦！它带着众望走来啦！在上一期「ChatGPT」十分钟学会如何在本地调用API_KEY（最新版 | 附源码）中，我们学会了在本地如何使用Python代码调用ChatGPT的API接口。不过上一期的代码只能实现单轮调用，也就是说——不能实现多轮对话，ChatGPT无法理解我们的上下文。这期教程，就让我们一起来实现多轮对话吧！拿起键盘跟我练，一路火光带闪电！ 🤟每日一言： 你可以遗憾，但是你绝对不能后悔。遗憾证明你努力过了，只是力有不逮。而后悔，只能说明你当时没努力过。 目录前言准备工作 Python环境安装 安装openai库 安装easygui库 获取API_KEYPython代码讲解 第三方库的引入 类Chat的定义 花销和token计算函数 主体运行函数定义 项目运行效果演示完整源码写在最后的话前言各位小伙伴们你们好呀。它来啦！它来啦！它带着众望走来啦！在上一期「ChatGPT」十分钟学会如何在本地调用API_KEY（最新版 | 附源码）中，我们学会了在本地如何使用Python代码调用ChatGPT的API接口。不过上一期的代码只能实现单轮调用，也就是说——不能实现多轮对话，ChatGPT无法理解我们的上下文。这期教程，就让我们一起来实现多轮对话吧！拿起键盘跟我练，一路火光带闪电！ 准备工作在正式开始教程之前，首先我们需要完成如下的准备工作: 魔法（电脑能够正常登录Google官网） Python环境 open ai库 Chatgpt的API_KEYPS：在学习过程中遇到任何问题，请关注公众号ThundersArk点击菜单栏中的联系我，添加我的个人微信。 Python环境安装Python环境的安装市面上已经有大把的教程了，博主在此不再赘述，最好安装Python的最新3.10版本！ 安装openai库在CMD命令行中，输入如下代码安装open ai库： pip install openaiPS：在安装openai库的过程中可能会产生如下报错： 该报错可能是由于如下问题导致： 没有对open ai库给予信任 pip版本过高我们可以通过在pip install openai后面加上软件源并对该存储库给予信任，或者是降低我们的pip版本，CMD中的代码如下： 加上软件源对该存储库给予信任 pip install openai -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com降低pip版本到20.2 python -m pip install pip==20.2 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.comPS：如果上述解决方案还是不能解决安装报错问题，请联系博主 安装easygui库在CMD命令行中，输入如下代码安装open ai库： pip install easyguiPS：如果上述安装不能成功，那么可以加上对软件源的信任！如下所示： pip install easygui -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.comPS：如果上述解决方案还是不能解决安装报错问题，请联系博主 获取API_KEY（一）首先，访问Chatgpt官网登录账号 PS：登录成功后，登录之后，点击右上角“Personal”，展开菜单，找到“View API keys” （二）进入页面后，点击“Create new secret key”按钮，来创建API_KEY。之后复制你的key，记住它！！！单个key只会显示一次！ PS：你可以创建多个key，但是多个key是共享总的金额。 Python代码讲解下面将对代码进行逐段分析，觉得麻烦的小伙伴们可以直接跳过这一步到最后的完整源码，获取完整源码噢！ 我将全部代码分为了以下五个部分： 第三方库的引入 类Chat的定义 花销和token计算函数 主体运行函数实现 项目运行 第三方库的引入在最开头我们要引入我们本项目中要使用到的第三方库 openai库：用于调用ChatGPT接口 easygui：用于控制对话次数import openai import easygui as g 类Chat的定义在这段代码中我们定义了一个Chat类，用于实现打印我们的对话并且计算每次调用ChatGPT的花销（钱和token），在后面，我们要将这个Chat类进行实例化！ PS：注意啦！这里要将YOUR_API_KEY替换为你自己的API_KEY，两边的单引号不要去掉，请注意！ class Chat: def __init__(self,conversation_list=[]) -> None: # 初始化对话列表，可以加入一个key为system的字典，有助于形成更加个性化的回答 # self.conversation_list = [{'role':'system','content':'你是一个非常友善的助手'}] self.conversation_list = [] # 初始化对话列表 self.costs_list = [] # 初始化聊天开销列表 # 打印对话 def show_conversation(self,msg_list): for msg in msg_list[-2:]: if msg['role'] == 'user': # 如果是用户的话 #print(f"\U0001f47b: {msg['content']}\n") pass else: # 如果是机器人的话 message = msg['content'] print(f"\U0001f47D: {message}\n") print() # 调用chatgpt，并计算开销 def ask(self,prompt): self.conversation_list.append({"role":"user","content":prompt}) openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=self.conversation_list) answer = response.choices[0].message['content'] # 下面这一步是把chatGPT的回答也添加到对话列表中，这样下一次问问题的时候就能形成上下文了 self.conversation_list.append({"role":"assistant","content":answer}) self.show_conversation(self.conversation_list) 人民币花费 = total_counts(response) self.costs_list.append(人民币花费) print() 花销和token计算函数在这段代码中我们定义了一个total_counts函数，用于在多轮对话结束后计算所有对话一共消耗的钱和token(字数)，上面Chat实现的计算是每一次对话的花销，而这里定义的函数则是用于将Chat类中计算的每一次花销最后进行了一个加总！ def total_counts(response): #计算本次任务花了多少钱和多少tokens： tokens_nums = int(response['usage']['total_tokens']) #计算一下token的消耗 price = 0.002/1000 #根据openai的美元报价算出的token美元单价 人民币花费 = '{:.5f}'.format(price * tokens_nums * 7.5) 合计内容 = f'本次对话共消耗了{tokens_nums}个token，花了{人民币花费}元（人民币）' print(合计内容) return float(人民币花费) 主体运行函数定义这是我们项目的主体运行函数，在开头我们要先进行对话次数的限制，记住不要输入太多，否则可能导致调用失败（怕不稳定)； PS：其次是调用次数过多，咱的钱包也顶不住呀！！ def main(): talk = Chat() print() count = 0 count_limit = eval(input("你想要对话的次数是多少呢？\n(请输入数字即可)")) while count |
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