Python OpenAI API 在对话中进行持续交流

在本文中，我们将介绍如何使用Python OpenAI API在对话中进行持续交流。OpenAI是一家人工智能研究公司，他们提供了一套强大的API，使我们能够开发出智能对话机器人。通过使用OpenAI API，我们可以为我们的对话系统添加连续对话的功能，这意味着我们可以在对话过程中不断追加新的回答和问题。

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什么是对话模型？

对话模型是OpenAI API中的一种特殊模型，它可以进行人类样式对话。它的目标是理解上下文，并用一种有意义的方式回应用户的问题或陈述。通过对话模型，我们可以与计算机进行自然和流畅的对话，就像与另一个人交谈一样。

如何进行持续对话？

在使用OpenAI API进行持续对话之前，我们需要了解几个主要的概念。

首先，我们需要定义一个对话历史。对话历史是一个包含了对话中所有问题和回答的列表。在对话开始时，对话历史是空的。随着对话的进行，我们会将新的回答和问题添加到对话历史中。

其次，我们需要指定一个对话模型。OpenAI API中提供了几种不同的对话模型，我们可以根据需求选择合适的模型。有些模型可能更注重于生成有创意的回答，而有些模型则更专注于提供准确的答案。

最后，我们需要给定一个限制，即最大回应数量。这个限制定义了在生成回答时，我们希望API生成多少个回答。例如，我们可以设置限制为3，这意味着API将生成3个最可能的回答供我们选择。

现在让我们来看一个实际的例子，展示如何在对话中进行持续交流。

import openai

def continue_dialogue(dialogue_history, user_input):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=dialogue_history,
        temperature=0.7,
        max_tokens=150,
        n=1,
        stop=None,
    )
    return response.choices[0].text.strip()

def main():
    dialogue_history = "Hello, how can I assist you today?"
    while True:
        user_input = input("User: ")
        if user_input.lower() == "exit":
            break

        dialogue_history += "\nUser: " + user_input
        response = continue_dialogue(dialogue_history, user_input)
        dialogue_history += "\nBot: " + response
        print("Bot:", response)

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的例子中，我们定义了一个continue_dialogue函数，它会将用户的输入追加到对话历史中，并使用OpenAI API生成一个回答。然后，我们使用一个while循环来不断与用户进行对话，直到用户输入”exit”为止。在每次迭代中，我们将用户输入添加到对话历史中，并调用continue_dialogue函数来生成API的回答。最后，我们将回答打印出来，并将它添加到对话历史中。