如何零基础使用Python写一个ChatGPT机器人 | 在线网页

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当然，你如果追求更多功能、好看的界面、用户体验，可以参考下面的文章

其他的一些有趣的ChatGPT玩法分享

视频讲解

本期视频，我将教你如何从零开始创建你自己的ChatGPT聊天机器人，即便你从来没有接触过代码，但你对创建自己的ChatGPT机器人感兴趣，你也可以来观看本视频。我将演示三个不同版本的聊天机器人，从最简单的开始。你只需要使用Visual Studio Code，Python和一个带有ApiKey的OpenAI账户，简单四行代码便可以实现最基础的功能。接着，我将向你展示如何构建一个基于ChatGPT的聊天机器人，它可以记住以前的对话，建立上下文关系，甚至还可以教你如何测试它。在视频的最后一部分，我将介绍一个新工具，让你可以在浏览器中使用聊天机器人并与他人分享。

相关资料

• Vscode下载 https://code.visualstudio.com/Download
• Openai Api申请 https://platform.openai.com/account/api-keys

相关代码

如果你懒得下载，也可以直接从下面代码中复制

01 chatgpt simple.py

import openai

openai.api_key = "####"

completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Give me 3 ideas for apps I could build with openai apis "}])
print(completion.choices[0].message.content)

02 chatgpt chat assistant copy.py

import openai

openai.api_key = "####"

messages = []
system_msg = input("What type of chatbot would you like to create?\n")
messages.append({"role": "system", "content": system_msg})

print("Your new assistant is ready!")
while input != "quit()":
    message = input()
    messages.append({"role": "user", "content": message})
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages)
    reply = response["choices"][0]["message"]["content"]
    messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
    print("\n" + reply + "\n")

03 chatgpt chat assistant website.py

import openai
import gradio

openai.api_key = "####"

messages = [{"role": "system", "content": "You are a financial experts that specializes in real estate investment and negotiation"}]

def CustomChatGPT(user_input):
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model = "gpt-3.5-turbo",
        messages = messages
    )
    ChatGPT_reply = response["choices"][0]["message"]["content"]
    messages.append({"role": "assistant", "content": ChatGPT_reply})
    return ChatGPT_reply

demo = gradio.Interface(fn=CustomChatGPT, inputs = "text", outputs = "text", title = "Real Estate Pro")

demo.launch(share=True)