的 是当今可用的最强大的对话式 AI 工具之一，这是一种经过训练的语言模型，可以通过非常类似于人类的答案来响应自然语言查询。
在这篇文章中，我们将探讨如何通过 释放 API 的强大功能，以创建可以与用户聊天、回答问题甚至生成创意输出的对话应用程序。通过分步说明和示例，展示如何在 中开始使用 API。
无论您是希望为您的企业创建聊天机器人的开发人员、探索 AI 前沿的研究人员，还是渴望探索自然语言处理前沿的好奇爱好者，这篇文章都适合您。
因此，让我们开始使用 的 API 和 开启对话模式吧！
创建 API 密钥
为了能够在 应用程序中使用 的 API，我们需要先创建 API 密钥。创建密钥之前，需要先创建 账号，然后访问 仪表板 ，在 API 密钥部分创建一个新的 API 密钥。
点击创建一个新的 API Key
获得以 sk-开头的 API Key。此密钥是秘密的，不得与任何其他人共享。我们稍后在实现 脚本访问 的 API 时需要使用此密钥。
在 Usage 栏，可以查看 API 使用详情，以及账户余额。
设置 项目
让我们开始启动 项目。为了方便使用，我选择用 的在线 Colab 环境 （链接在文末）来运行，你也可以在本地 环境使用。
确保安装或升级 包：
$ pip —
我们将使用 包来访问 API。
实现应用程序逻辑
将以下 代码插入 py-.py：
import openai
openai.api_key = "[替换为刚刚新建的 API KEY，保持双引号]"
history = []
while True:
user_input = input("Your input: ")
messages = []
for input_text, completion_text in history:
messages.append({"role": "user", "content": input_text})
messages.append({"role": "assistant", "content": completion_text})
messages.append({"role": "user", "content": user_input})
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=messages
)
completion_text = completion.choices[0].message.content
print(completion_text)
history.append((user_input, completion_text))
user_input = input("Would you like to continue the conversation? (Y/N) ")
if user_input.upper() == "N":
break
elif user_input.upper() != "Y":
print("Invalid input. Please enter 'Y' or 'N'.")
break
这是代码的解析：
运行应用程序
然后运行 代码：
每次回复后，系统都会询问您是否应该继续对话。如果你想继续，你需要输入“Y”。然后系统会要求您提供下一个输入。
由于 gpt-3.5-turbo 模型还能够将对话的历史考虑在内，您可以根据迄今为止发生的对话的上下文提出后续问题。
最后的话
总之，使用 的新 gpt-3.5-turbo 语言模型实现聊天机器人是向用户提供自动响应并增强用户体验的绝佳方式。按照这篇博文中概述的步骤，您可以使用 和 的 API 轻松创建自己的聊天机器人。通过自定义使用的 GPT 模型并调整脚本以适合您的特定用例，您可以创建一个可以以自然且引人入胜的方式与用户交流的聊天机器人。借助 的强大功能和 的多功能性，创建聊天机器人的可能性是无限的。那么为什么不立即尝试创建您自己的聊天机器人呢！
AIGC这么火热的时代，怎么才能不落伍，我最近也很焦虑，直到发现了一个大佬创立的AI社区：&AI破局俱乐部，这个社区是360前技术总监、曾经的连续创业者 创建的。
具备多个适合做这件事的属性：互联网&AI行业大佬资源、IT自媒体大号、职场的经验、运营的能力。
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