大数据文摘授权转载自法纳斯特
ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。
与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。
小F也是去注册并且试用了一下，确实很酷！
ChatGPT可以联系上下文，然后给出回答。
Streamlit则是一个搭建网页的Python库，只需几行代码就可以创建一个交互式、可视化的仪表板。
简单直观，无需相关的Web开发经验，即可轻松创建功能强大的Web页面。
本期，小F就通过这两来搭建一个聊天机器人～
注册OpenAI
首先需要注册OpenAI，这样就可以使用ChatGPT，以及获取api密钥。
网上有很多注册教程，附上链接，小F就不细说了。
如果有问题可以来咨询小F，我都已经实验过啦～
注册教程：
https://sms-activate.org/cn/info/ChatGPT
接入微信
一并附上微信聊天机器人教程，需要安装golang和docker环境，然后进行部署。
先使用Dockerfile创建一个镜像，在Dockerfile所在目录终端下运行如下命令。
其中镜像名称是可以自定义修改的。
docker build -t xiaomoinfo/wechatgpt:latest .
Dockerfile内容如下。
FROM golang:1.19-alpineENV api_key=""RUN export GOPRIVATE=github.com/houko/wechatgptWORKDIR /appCOPY . /appRUN go mod download && go build -o server main.goCMD ./server
Docker启动容器，可以设置关键字，比如「小F」这个词。
经过使用，发现通过接口获取的回答和网页上不一样。
微信教程：
https://github.com/houko/wechatgpt
微信教程介绍完了，就来看看聊天机器人吧～
聊天机器人
安装两个要用到的Python库。
# 安装streamlit和openaipip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlitpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple openai
其中openai库在文档上有一个简单的说明。
文档地址：
https://platform.openai.com/docs
引入Python库，通过Streamlit设置页面信息。
import streamlit as stimport openai
# 设置标题, 功能介绍st.title("和ChatGPT聊天")st.sidebar.header("功能介绍")st.sidebar.info( '''这是一个web应用程序，通过OpenAI的API和ChatGPT模型实现交互(聊天)功能。在文本框中输入问题，然后按Enter键查询，接收ChatGPT的回答''')
查看文档后得知，text-davinci-003是我们所能用到最好的模型了。
密匙信息在个人设置中获取，首次需要自己创建。
添加我们选择的模型以及密匙信息。
# 设置模型和密匙model_engine = "text-davinci-003"openai.api_key = "你的密匙"
通过翻阅个人设置项信息，发现接口调用也是有限制的。
一共18刀的免费额度，小F已经使用了快1美刀了，还剩不少～
使用OpenAI API生成回答，相关参数可以自行看文档。
def ChatGPT(user_query): """ 使用OpenAI API生成回答, 选择模型, 设置参数 """ # 使用OpenAI API生成回答 completion = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=user_query, max_tokens=1024, n=1, temperature=0.5, ) response = completion.choices[0].text return response
主函数，问题输入和回答输出显示。
def main(): """ 获取用户输入, 提交给ChatGPT, 打印输出 """ # 获取问题信息 user_query = st.text_input("在这里输入问题，回车查询", "Python是什么？") if user_query != ":q" or user_query != "": # 将问题提交给ChatGPT, 返回结果 response = ChatGPT(user_query) return st.write(f"{response}")
# 主函数main()最后就可以在终端运行下面的代码了。
streamlit run example.py
结果如下。
点击本地地址，浏览器就会跳转到新的页面。
刚开始应该是这样的，右上角处于RUNNING状态，表示正在查询。
过一小会就会有结果返回。
问一下「如何制作一个聊天机器人」。
发现ChatGPT真的很会做拆解，真的不错。
最后，从页面上看，有点不像一个聊天机器人，感觉就是一问一答而已。
其实只是没把问题一个一个显示而已，机器人实际还是可以联系上下文的。
只不过确实没有网页版的ChatGPT好使，看看后续会不会更新咯。
此外本期也只是调用API接口而已，至于如何真正的建立聊天机器人，就涉及到数据算法模型训练了，大家感兴趣可以自行去学习～
