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1、實(shí)現(xiàn)原理

也許所有智能聊天機(jī)器人都是下圖這種實(shí)現(xiàn)思路？

首先通過代碼（不限語言）去獲取聊天內(nèi)容，其次把聊天內(nèi)容傳給AI后臺，最后把拿到的AI回復(fù)，原路傳給聊天界面。

在這個(gè)過程中，問題的難點(diǎn)有：

• 如何獲取聊天內(nèi)容；

• 如何調(diào)用AI回復(fù)；

• 如何正確的自動回復(fù)。

在開發(fā)的過程中你會發(fā)現(xiàn)，其中最后一項(xiàng)：如何正確每一次對話是最難的。

２、上代碼

下載PyOfficeRobot

pip install PyOfficeRobot

1行代碼，實(shí)現(xiàn)微信機(jī)器人 + ChatGPT

import PyOfficeRobot
PyOfficeRobot.chat.chat_by_gpt(who='程序員', api_key='你的api_key')

3、參數(shù)說明

上面只列出了2個(gè)參數(shù)：

• who='程序員'：必填，你想智能回復(fù)的人；

• api_key='你的api_key'：必填，你自己的ChatGPT

其實(shí)在方法內(nèi)部還有一系列參數(shù)，不過我們的項(xiàng)目主要給小白使用，我都給填了默認(rèn)值，如果你是專業(yè)開發(fā)，可以參考下面的說明，去修改一下。

    completions = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=max_tokens,  # 生成結(jié)果時(shí)的最大 tokens 數(shù)。平均一個(gè)漢字是 2 個(gè) tokens，text-davinci-003 最多是 4000 個(gè) tokens，也就是 2000 個(gè)漢字左右
        n=n,
        stop=stop,
        temperature=temperature,  # 控制結(jié)果的隨機(jī)性，如果希望結(jié)果更有差異性 0.9，或者希望有固定結(jié)果可以嘗試 0.0
        top_p=top_p,  # 一個(gè)可用于代替 temperature 的參數(shù)，對應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中 nucleus sampling，如果設(shè)置 0.1 意味著只考慮構(gòu)成前 10% 概率質(zhì)量的 tokens
        frequency_penalty=frequency_penalty,  # 控制字符的重復(fù)度，取值為 -2.0 ~ 2.0 之間的數(shù)字
        presence_penalty=presence_penalty  # 控制主題的重復(fù)度，取值為 -2.0 ~ 2.0 之間的數(shù)字
    )

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