Python調用ChatGPT?API接口的用法詳解

更新時間：2023年05月23日 09:13:02 作者：陶老師運維筆記

ChatGPT可以實現chat,生成圖片,識別關鍵,改錯等等功能，本文簡單的給大家介紹一下如何使用python調用ChatGPT?API接口，感興趣的小伙伴可以參考一下

Python 調用ChatGPT API 接口介紹

ChatGPT 介紹

https://platform.openai.com/examples
https://platform.openai.com/docs/api-reference

ChatGPT可以實現chat,生成圖片,識別關鍵,改錯等等功能，本文簡單介紹如何使用python調用ChatGPT API 接口。

1. 生成API Key

從openai官網網址：https://platform.openai.com/account/api-keys，生成我們的API key：

獲得key后我們就可以調用API接口了。

2. 安裝openai

使用pip安裝openai庫,命令： pip install openai。

安裝openai庫: pip install openai

3. python代碼調用API

3.1 主要步驟

# 調用openai api的步驟
# 1. 安裝openai庫 pip install openai
# 2. 設置openai的api_key 
# 3. 調用openai的api
# 4. 參考文檔
# https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create
# https://platform.openai.com/docs/api-reference/authentication
# https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create
# https://platform.openai.com/docs/libraries/community-libraries

3.2 代碼示例

API可以實現chat,生成圖片,識別關鍵,改錯等等功能。下面是主要示例代碼。注意：openai.api_key = "sk-xxxFQ" #要更換成自已的API KEY

#!/usr/local/bin/python3.8
# -*- coding: utf8 -*-
# 調用openai api的步驟
# 1. 安裝openai庫 pip install openai
# 2. 設置openai的api_key 
# 3. 調用openai的api
# 4. 參考文檔
# https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create
# https://platform.openai.com/docs/api-reference/authentication
# https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create
# https://platform.openai.com/docs/libraries/community-libraries 
import os
import openai
import json
# 1. 準備好請求的url
#openai.organization = "YOUR_ORG_ID" # 
#openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = "sk-xxxFQ" #要更換成自已的API KEY
# 查看可以使用的模型列表
def get_model_list():
    models= openai.Model.list()
    print(models)
# 生成文本示例
def generate_text(prompt):
    completions = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    message = completions.choices[0].text
    return message.strip()
# 調用openai 畫圖示例
def generate_image(prompt):
    response = openai.Image.create(
        prompt = prompt,
        n=1,
        size="512x512"
    )
    image_url = response['data'][0]['url']
    return image_url
# 調用openai 問答示例
def chat(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content":prompt}
    ]
)
    answer = response.choices[0].message.content
    return answer
# 調用openai 改正錯詞輸出正確句子
def correct():
    prompt="改正錯詞輸出正確句子:\n\n我在京東電商平臺買了蘋果耳幾和華為體脂稱"  #建議prompt: 改正錯詞輸出正確句子:\n\n input_sentence
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content":prompt}
    ]
)
    answer = response.choices[0].message.content
    return answer
# 調用openai 識別關鍵詞
def keyword():
    prompt="對下面內容識別2個關鍵詞，每個詞字數不超過3個字:\n\n齊選汽車掛件車內掛飾車載后視鏡吊墜高檔實心黃銅玉石出入平安保男女 紅流蘇-玉髓平安扣"  #建議prompt: 對下面內容識別n個關鍵詞，每個詞字數不超過m個字:\n\n input data
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content":prompt}
    ]
)
    answer = response.choices[0].message.content
    return answer
# 抽取文本向量 (Embedding)
def embedding():
    content = '蘋果手機'
    response = openai.Embedding.create(
    model="text-embedding-ada-002",
    input=content
)
    answer = response.data[0].embedding
    return answer
def api_test():
    # 測試chat 
    # prompt = "人口最多的國家?"
    # response = chat(prompt)
    # print(response)
# 
    # 測試generate_text
    # prompt = "Hello, how are you today?"
    # response = generate_text(prompt)
    # print(response) 
    # 測試generate_image
    #prompt = "a delicious dessert"
    #response = generate_image(prompt)
    #print(response)
    # 測試correct
    # response = correct()
    # print(response) #輸出結果: 我在京東電商平臺買了蘋果耳機和華為體脂秤。
    # 測試keyword
    #response = keyword()
    #print(response) #輸出結果: 掛件、平安扣
    # 測試embedding
    result = embedding()
    print(len(result))
    print(result)
if __name__ == '__main__':
    api_test()

4. flask實現chat效果的示例

https://github.com/openai/openai-quickstart-python

下載git代碼：

git clone https://github.com/openai/openai-quickstart-python.git
cd openai-quickstart-python
cp .env.example .env
python -m venv venv
. venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
flask run

運行效果：