原标题: 相关内容素材。
导读:
1. 引入ChatGPT模型并加载预训练好的权重。```import openai# 设置OpenAI API密钥openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'...
1. 引入ChatGPT模型并加载预训练好的权重。
```
import openai
# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
# 加载ChatGPT模型
model = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个虚拟助手"},
]
)
2. 然后定义一个方法来处理用户输入并获取回复:
def get_chat_response(user_input):
# 向模型发送用户输入和之前的消息历史记录
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个虚拟助手"},
{"role": "user", "content": user_input}
]
)
# 获取模型返回的回复内容
reply = response.choices[0].message.content
return reply
3. 接下来,在循环中接收用户输入并调用`get_chat_response`方法获取回复:
while True:
user_input = input("用户输入: ")
chat_reply = get_chat_response(user_input)
print("ChatGPT回复: ", chat_reply)
通过以上代码,我们可以实现一个简单的对话系统。
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