使用 ChatGPT 从文本中提取关键字

在本文中我们将学习如何使用Python通过 ChatGPT 从文本中提取关键字

ChatGPT由OpenAI开发它是一种基于GPT-3.5架构的广泛语言模型它是一种 AI 聊天机器人可以接受用户的输入并生成与人类类似的解决方案ChatGPT 是经过良好训练的 AI它在大型数据集上进行训练使用该训练可以执行各种任务它旨在模拟与人类的对话使其成为客户服务个人助理和其他需要自然语言处理的应用程序的宝贵工具Chat?GPT 有多种应用例如内容创建客户服务协助自动化。?

使用 Python 通过 ChatGPT 从文本中提取关键字

在这里我们将看到使用Python中的 ChatGPT API 从文本中提取关键字所需的所有步骤使用 ChatGPT API我们能够使用 Python 代码使用 ChatGPT 的功能这意味着我们可以使用 ChatGPT 从 Python 程序中的文本中提取关键字

步骤1在OpenAI上创建一个账户并登录账户

No. 2 step:After logging in,单击右上角的“个人”然后单击“查看 API 密钥如下图所示

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查看 API 密钥

step 3:完成步骤 2 之后将打开一个 API 密钥页面我们可以看到“创建新密钥”按钮单击该按钮将生成一个密钥复制该密钥并将其保存在记事本或其他任何地方因为在接下来的步骤中需要它

picture[2]-使用 ChatGPT 从文本中提取关键字 - Young ChatGpt-4 & Chatgpt Plus共享账号 Chatgpt 3.5账号免费使用- 共享苹果ID购买,Douyin international version tiktok operation tutorial-cross-border e-commerce exChatgpt Plus shared account Chatgpt 3.5 account is free to useShared Apple ID purchase号免费使用- 共享苹果ID购买,Douyin international version tiktok operation tutorial-cross-border e-commerce experience sharing

step 4:Now,打开任何代码编辑器或在线笔记本例如Google ColabJupyter Notebook在这里我们使用Google Colab笔记本并使用以下命令在 Python 中安装Open Ai库

!pip 安装-q openai

如果您使用任何其他代码编辑器则可以通过在终端或命令提示符中执行以下命令在 Python 中安装openai库

pip 安装 openai

step 5:导入openai库并将密钥存储在我们在步骤 3 中生成的变量中如下所示

import openai
openai.my_api_key = 'YOUR_API_KEY'

step 6:为 ChatGPT API 设置上下文用于告诉 API 应该使用JSON文件做什么在此我们将角色定义为系统因为我们是为用户创建的而这个 ChatGPT 是一个系统并且还定义了内容

messages = [ {"role": "system", "content": "You are a keyword extractor."} ]

step 7:以下是其余代码

  • 我们使用无限 while 循环以便我们可以重复与 ChatGPT API 聊天而无需一次又一次地执行代码
  • 在第二行中我们获取用户的输入并将其存储在变量“消息”中
  • 如果用户输入任何问题那么我们只需输入 if 条件并创建 JSON 文件并将其附加到我们在步骤 6 中创建的 JSON 文件中然后使用openai.ChatCompletion.create()生成聊天
  • 将答案存储在变量“reply”中并使用print()函数打印该答复
while True:
????message = input("User : ")
????if message:
????????messages.append(
????????????{"role": "user", "content": message},
????????)
????????chat = openai.ChatCompletion.create(
????????????model="gpt-3.5-turbo", messages=messages
????????)
????
????reply = chat.choices[0].message.content
????print(f"ChatGPT: {reply}")
????messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

以下是完整的实现

 

import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
messages = [ {"role": "system", "content":
??????????????"You are a intelligent assistant."} ]
while True:
????message = input("User : ")
????if message:
????????messages.append(
????????????{"role": "user", "content": message},
????????)
????????chat = openai.ChatCompletion.create(
????????????model="gpt-3.5-turbo", messages=messages
????????)
????reply = chat.choices[0].message.content
????print(f"ChatGPT: {reply}")
????messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

输出运行上述代码后我们必须输入任何查询如下面的输出所示

chatGpt-outtut.png

Chatgpt 输出

我们还可以检查 OpenAI(Chatgpt)的输出它与我们的 Python 代码输出相同

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