揭开ChatGPT面纱(1):准备工作(搭建开发环境运行OpenAI Demo)

文章目录

  • 序言:探索人工智能的新篇章
  • 一、搭建开发环境
  • 二、编写并运行demo
    • 1.代码
    • 2.解析
    • 3.执行结果

本博客的gitlab仓库:地址,本博客对应01文件夹。


序言:探索人工智能的新篇章

随着人工智能技术的飞速发展,ChatGPT作为其中的佼佼者,已经逐渐从实验室走向了公众视野。它不仅仅是一个简单的聊天机器人,而是代表了自然语言处理(NLP)领域的前沿技术。在ChatGPT的帮助下,我们能够实现更自然、更智能的人机交互,这无疑为开发者和普通用户带来了全新的体验和可能性。

然而,对于许多初学者和爱好者来说,如何开始接触和使用ChatGPT,可能是一个令人望而却步的问题。从注册账号到搭建开发环境,再到利用线上平台如Google Colab进行实践,每一步都充满了挑战。本系列博客文章的目的就是揭开ChatGPT的神秘面纱,带你一步步走进这个充满魔力的AI世界。

在《揭开ChatGPT面纱(一):准备工作》中,我将从最基础的步骤开始,包括如何搭建一个适合的开发环境,以及如何编写一个OpenAI的Demo来快速体验ChatGPT的强大功能。

  • 获取OpenAI的API Key:

在国内想要注册OpenAI是比较困难的,有的网站声称可以提供海外虚拟信用卡和海外手机号,这是不靠谱的,后续注册好了也可能会在使用过程中被封号,因此我找了第三方(TB)来获得API Key。总之,这个步骤请自行解决。

一、搭建开发环境

首先,确保你已经在电脑上安装了conda,以下命令均是使用的conda创建的虚拟环境。

  • 创建虚拟环境:
conda create -n openaidemo python==3.10
# 激活
conda activate openaidemo
  • 安装所需依赖:
pip install openai==1.6.1

二、编写并运行demo

我编写了一个可以和gpt3.5进行单词对话的demo,代码如下:

1.代码

from openai import OpenAI
import httpx
import json# 读取配置,在上传gitlab时配置文件ignore了
with open('../config/openai.json') as config_file:config = json.load(config_file)# 根据你自己的情况更改代理地址(如果你开了VPN就不用配这个)和API key
client = OpenAI(base_url=config['base_url'],api_key=config['key'],http_client=httpx.Client(base_url=config['base_url'],follow_redirects=True,),
)def get_response(input):completion = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": input}])message = completion.choices[0].message.contentreturn messageif __name__ == "__main__":user_input = input("我:")generated_text = get_response(user_input)print(f"AI:{generated_text}")

2.解析

这段代码使用了openai库和httpx库,目的是创建一个客户端来与一个自定义的OpenAI API服务进行交互,并使用该服务生成文本。下面是逐行解析:

  1. from openai import OpenAI:从openai库中导入OpenAI类。

  2. import httpx:导入httpx库,这个库用于发送HTTP请求。

  3. client = OpenAI(...):创建一个OpenAI类的实例,配置了自定义的API基础URL和API密钥。这个实例将用于与OpenAI API服务进行交互。

  4. base_url="https://...":设置API的基础URL,这个URL指向一个第三方服务(代理)。

  5. api_key="sk-...":设置用于认证的API密钥。

  6. http_client=httpx.Client(...):在创建OpenAI实例时,传递一个httpx.Client实例作为http_client参数。这个httpx.Client实例也被设置了相同的基础URL,并配置为跟随HTTP重定向。

  7. follow_redirects=True:配置httpx.Client实例在发送请求时跟随HTTP重定向。

  8. def get_response(input)::定义一个函数get_response,它接受一个字符串参数input,这个字符串将作为输入提示传递给模型。

  9. completion = client.chat.completions.create(...):调用clientchat.completions.create方法来生成文本。传递的参数包括模型名称和消息列表。

  10. model="gpt-3.5-turbo":指定使用的模型是gpt-3.5-turbo

  11. messages=[...]:定义一个消息列表,包含两个字典,分别代表系统消息和用户输入。

  12. {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}:系统消息,告诉模型扮演一个有帮助的助手角色。

  13. {"role": "user", "content": input}:用户消息,内容是函数参数input的值。

  14. message = completion.choices[0].message.content:从生成的完成结果中获取第一个选择的消息内容。

  15. return message:返回获取的消息内容。

  16. user_input = input("我:"):如果作为主程序运行,从标准输入读取用户输入。

  17. generated_text = get_response(user_input):使用用户输入调用get_response函数来生成文本。

  18. print(f"AI:{generated_text}"):打印出由AI生成的文本。

3.执行结果

在这里插入图片描述

至此,demo就成功地运行起来了。


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