這篇文章主要介紹“怎么在chatGPT Python API中啟用上下文管理”,在日常操作中,相信很多人在怎么在chatGPT Python API中啟用上下文管理問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法,希望對(duì)大家解答”怎么在chatGPT Python API中啟用上下文管理”的疑惑有所幫助!接下來,請(qǐng)跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧!
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官方案例:
# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work import openai openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}, {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."}, {"role": "user", "content": "Where was it played?"} ] )
雖然已經(jīng)給出了格式,但是沒有很詳細(xì)的說明,可能對(duì)于高階開發(fā)者一看就懂了,但是我還是想以更口水的方式講解一下這個(gè)上下文管理。
先看一下我一個(gè)簡(jiǎn)單的代碼(還沒有啟用上下文管理):
import openai openai.api_key = "你的sk-key" msg = [{"role": "user", "content": "你好chatGPT"}] # 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行提交 completion = openai.ChatCompletion.create( # max_tokens = inf # 默認(rèn)inf 最大令牌數(shù) presence_penalty = 1, # 懲罰機(jī)制,-2.0 到 2.0之間,默認(rèn)0,數(shù)值越小提交的重復(fù)令牌數(shù)越多,從而能更清楚文本意思 frequency_penalty = 1, # 意義和值基本同上,默認(rèn)0,主要為頻率 temperature = 1.0, # 溫度 0-2之間,默認(rèn)1 調(diào)整回復(fù)的精確度使用 n = 1, # 默認(rèn)條數(shù)1 user = ids, # 用戶ID,用于機(jī)器人區(qū)分不同用戶避免多用戶時(shí)出現(xiàn)混淆 model = "gpt-3.5-turbo", # 這里注意openai官方有很多個(gè)模型 messages = msg ) value = completion.choices[0].message.content # chatGPT返回的數(shù)據(jù)
這是一個(gè)最基本的結(jié)構(gòu),其中參數(shù)model和messages是必須要有的兩個(gè)形參。
加入上下文管理的代碼:
import openai openai.api_key = "你的sk-key" msg = [{"role": "system", "content": "你的名字叫玖河AI,你是一個(gè)插件,你的開發(fā)者是玖河."}, {"role": "user", "content": "你好chatGPT"}, {"role": "assistant", "content": "您好,有什么需要我?guī)兔Φ膯栴}嗎?"}, {"role": "user", "content": "我的名字叫高啟強(qiáng),我的妹妹叫高啟蘭,我們是兄妹關(guān)系。記住了嗎?"} {"role": "assistant", "content": "好的,您叫高啟強(qiáng),您的妹妹叫高啟蘭,是親兄妹關(guān)系。謝謝您提供信息讓我更了解你們~"}, {"role": "user", "content": "你現(xiàn)在在哪里?"}, {"role": "assistant", "content": "作為一款智能Ai助手,我并沒有實(shí)際的位置。我只是在云端中運(yùn)行,在等待用戶輸入指令時(shí)保持睡眠狀態(tài)。"}, {"role": "user", "content": "我的妹妹是誰?"}, {"role": "assistant", "content": "您之前告訴我,您的妹妹叫高啟蘭。"}, {"role": "user", "content": "你的名字叫什么?"}, {"role": "assistant", "content": "我的名字叫玖河AI是一個(gè)叫玖河的開發(fā)者開發(fā)的插件"} ] # 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行提交 completion = openai.ChatCompletion.create( # max_tokens = inf # 默認(rèn)inf 最大令牌數(shù) presence_penalty = 1, # 懲罰機(jī)制,-2.0 到 2.0之間,默認(rèn)0,數(shù)值越小提交的重復(fù)令牌數(shù)越多,從而能更清楚文本意思 frequency_penalty = 1, # 意義和值基本同上,默認(rèn)0,主要為頻率 temperature = 1.0, # 溫度 0-2之間,默認(rèn)1 調(diào)整回復(fù)的精確度使用 n = 1, # 默認(rèn)條數(shù)1 user = ids, # 用戶ID,用于機(jī)器人區(qū)分不同用戶避免多用戶時(shí)出現(xiàn)混淆 model = "gpt-3.5-turbo", # 這里注意openai官方有很多個(gè)模型 messages = msg ) value = completion.choices[0].message.content # chatGPT返回的數(shù)據(jù)
下面啟用上下文管理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和沒有啟用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)略有不同:
① system 代表系統(tǒng)設(shè)定(也就是告訴chatGPT他的角色)
② user 表示用戶
③ assistant 表示GPT的回復(fù)
有幾個(gè)點(diǎn)需要跟大家說一下,避免踩坑!
一、msg數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存建議使用數(shù)據(jù)庫形式進(jìn)行儲(chǔ)存,優(yōu)點(diǎn)是能持久數(shù)據(jù),并且調(diào)取數(shù)據(jù)的時(shí)候也非常方便,因?yàn)槲覄傞_始只想用json來儲(chǔ)存,但是折騰了很久還是放棄了,缺點(diǎn)是不方便儲(chǔ)存和調(diào)取,因?yàn)槟阈枰紤]到不同的用戶他們下面的會(huì)話是不一樣的。
二、需要注意的是,提交的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)順序必須是從上至下的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),不然chatGPT會(huì)混淆錯(cuò)亂,system可以沒有,如果你想讓它一直保持這個(gè)設(shè)定的話,那在每次提交的時(shí)候在第一個(gè)列表元素中加入system的數(shù)據(jù)就可以。
三、還有一個(gè)重要的點(diǎn):提交的這些數(shù)據(jù)都會(huì)計(jì)算進(jìn)tokens里面包括chatGPT回復(fù)的時(shí)候(最多4096個(gè)tokens),如果你想讓上下文管理能記憶更多的語料,那么在提交數(shù)據(jù)的時(shí)候就盡可能的增加你們之間對(duì)話的內(nèi)容(同時(shí)會(huì)更快的消耗你的tokens)。
四、截止2023年3月14日前:chatGPT的會(huì)員價(jià)格為20美元/月 ,tokens按量收費(fèi)。通俗的說就是想手機(jī)卡一樣,每個(gè)月有月租,通話另外計(jì)費(fèi)。chatGPT Plus會(huì)員的好處就是速度能更快,并且穩(wěn)定,白嫖版的也能用,就是速度會(huì)慢一些而且不穩(wěn)定容易掛掉。
到此,關(guān)于“怎么在chatGPT Python API中啟用上下文管理”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章!
本文題目:怎么在chatGPTPythonAPI中啟用上下文管理
標(biāo)題URL:http://www.rwnh.cn/article20/gshcjo.html
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