ChatGPT 與 GPT-3 的區別

在開始編碼之前，了解 ChatGPT 和 GPT-3 模型之間的區別非常重要：

  1. 設計目的：ChatGPT 是 OpenAI 專為基于聊天的交互設計的新模型系列，而 GPT-3 是一個更大的模型，適用于各種文本生成任務。
  2. 輸入格式：ChatGPT 使用一種稱為聊天標記語言（ChatML）的新格式，能夠更好地理解對話上下文；而 GPT-3 使用非結構化文本表示為一系列“令牌”。
  3. 價格與性能：ChatGPT API 的價格為 $0.0010 每 1k 令牌（輸入），比 GPT-3.5 型號便宜 10 倍。此外，OpenAI 還推出了一個名為 gpt-3-turbo 的新模型，速度更快且成本更低。

這些特性使得 ChatGPT 成為構建支持請求聊天機器人的理想選擇。

獲取 OpenAI API 憑據

在開始編碼之前，您需要獲取 OpenAI API 的憑據：

  1. 訪問 OpenAI 平臺 并登錄。
  2. 點擊頭像，選擇 查看 API 密鑰。
  3. 創建一個新的 API 密鑰并妥善保存。

準備常見問題數據

為了構建一個常見問題解答機器人，您需要準備一組問題和答案作為輸入數據。以下是實現步驟：

  1. 安裝或升級 OpenAI 庫：
    確保您已安裝最新版本的 OpenAI Python 客戶端庫：

    pipinstallopenai--upgrade

  2. 定義常見問題數據：
    使用 Python 字典創建一個包含問題和答案的列表。例如：

    faq_data = [
{"question": "如何重置密碼？", "answer": "您可以通過點擊登錄頁面上的“忘記密碼”鏈接來重置密碼。"},
{"question": "支持的支付方式有哪些？", "answer": "我們支持信用卡、[PayPal](http://www.dlbhg.com/provider/uid20240613602217d0d761) 和銀行轉賬。"}
]

  3. 創建消息對象：
    遍歷 faq_data 列表，為每個問題和答案創建一個包含 role 和 content 鍵的消息對象。例如：

    message_object = [
{"role": "system", "content": "你是一個幫助用戶解答常見問題的助手。"}
]
for faq in faq_data:
message_object.append({"role": "user", "content": faq["question"]})
message_object.append({"role": "assistant", "content": faq["answer"]})

測試聊天機器人服務

創建好消息對象后，您可以使用以下代碼調用 ChatGPT API 并測試聊天機器人服務：

  1. 調用 ChatGPT API：
    使用 openai.ChatCompletion.create 方法發送請求：

    
importopenai

response=openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=message_object
)

2. **提取模型回復**：

 從響應中提取生成的內容：

 ```python

[reply](http://www.dlbhg.com/provider/uid20240801763521e49577)=response.choices[0].message["content"]

print(reply)

通過以上步驟，您可以輕松構建一個能夠理解自然語言并回答常見問題的聊天機器人服務。

常見問題與故障排除

  1. InvalidRequestError: 此模型的最大上下文長度為 4096 個令牌：

  2. Python 客戶端庫版本過低：

  3. 多回合對話支持：

總結

通過本文的介紹，您可以快速上手 ChatGPT API 并構建一個簡單的聊天機器人服務。以下是關鍵步驟的總結：

  1. 獲取 OpenAI API 憑據。
  2. 準備常見問題數據并創建消息對象。
  3. 調用 ChatGPT API 并測試服務。
  4. 處理常見問題并優化輸入數據。

只需幾行代碼，您就可以利用 ChatGPT 的強大功能，為用戶提供高效的支持服務。

參考資源

原文鏈接: https://norahsakal.com/blog/chatgpt-support-requests/

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