【一文系列】一篇文章记录gpt API的使用过程（python版）
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文章目录
- 【一文系列】一篇文章记录gpt API的使用过程（python版）
- 前言
- 一、背景介绍
- 二、gpt API的代码调用
- 1. 环境准备
- 2. 环境验证
- 3. 简单参数说明
- 三、牛刀小试：利用gpt API实现加法器
- 1. 创建任务提示词
- 2. 代码示例
- 3. 运行并测试
- 4. 注意点
- 四、进阶案例：利用gpt API实现交互式翻译器
- 1. 创建任务提示词
- 2. 代码示例
- 3. 运行并测试
- 总结
前言
让我们开始吧！！！
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的关键技术之一，正在以迅猛的步伐发展。OpenAI的GPT系列模型一直是NLP领域的领军者，为我们带来了许多令人惊叹的进展。也为开发者提供了无与伦比的自然语言处理能力。本文将探讨ChatGPT API的背景，并以python语言为例，基于gpt-3.5-turbo-0613模型进行API调用、小例子、进阶使用等方面的讨论，帮助读者能够了解如何利用AI来创造程序开发的新时代。
一、背景介绍
就在前些时间，openai推出了gpt-3.5-turbo-0613和gpt-3.5-turbo-16k这两款为开发者提供更强大和多样化的自然语言处理模型，在gpt-3.5-turbo模型的基础上进一步缩短了单次访问的响应时间，并扩展了模型的应用范围。
作为大语言模型，gpt的功能远不止进行智能聊天那么简单，如果能够借助AI的力量来实现我们日常开发中比较棘手的问题，那才是AI真正能为开发人员进行赋能的价值，基于以上思考，本文将从简单的gpt API使用作为入口，并通过案例来展示gpt模型在NLP领域的前瞻性意义以及能为开发人员带来的无限可能。
二、gpt API的代码调用
1. 环境准备
（1）python3环境: 本文在进行gpt API的使用上是直接基于python3的openai模块进行的，所以应该确保操作系统中按照了python3环境，python3的安装这里不再过多陈述，具体的安装方法请参考python官网。
（2）openai API key: 需要去openai官网上申请API key。
（3）外网访问条件：openai api的访问服务目前还没有向国内提供，在进行调用时需要通过技术手段进行科学上网，或是在国外vps服务器上访问，推荐使用第二种方案，第一种会有被封号的可能。
（4）openai python模块：安装好python3环境后可以使用以下2种命令安装openai模块
使用pip工具
pip3 install openai
使用conda工具
# 需要安装conda环境
conda install openai
2. 环境验证
完成上述的环境准备，就可以上手进行openai模块的调用，可以使用以下代码来验证环境的可用性。
将api key写入环境变量，不推荐以明文方式在代码中出现
export OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>"
环境验证代码
import openai
import os# 从环境变量中读取openai api key
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')resp = openai.ChatCompletion.create(model = 'gpt-3.5-turbo-0613',messages = [{'role': 'system', 'content': 'hello'}],timeout = 30,n = 1
)
print(resp)
当有如下输出后说明环境验证成功，接下来就可以享受AI带来的乐趣了。
3. 简单参数说明
（1）请求参数
model: 模型的名称，这里调用gpt-3.5-turbo-0613模型。messages: 消息上下文列表，使用数组表示，数组的元素表示一次会话消息，其中role属性表示当前会话的角色，包括：system、user和assistant。system表示系统消息，user表示模型使用者，assistant表示gpt机器人；content属性表示当前会话的内容，未来提交给gpt的提示词就是这个属性。timeout: 会话超时时间，单位为秒。n: 希望gpt给出回答的数目，会影响gpt响应中的choices数组长度，默认为1，一般使用默认值即可。
（2）响应参数
choices: gpt模型做出的回答的对象数组，数组长度为请求参数中的n。choices对象的各个属性如下：
finish_reason: 模型对于此次会话结束的原因，分别为stop、length、max_tokens，其中stop正常结束，后面两项分别为是因为达到了最大内容长度和最大token而异常结束。index: 在choices数组中的索引。message: 会话消息对象，包括如下属性：content: 消息内容，即gpt模型给出的回答内容。role: gpt模型所扮演的角色，一般固定为assistant。
created: 请求的时间戳。id: 请求id。model: 模型名称，与请求中的model参数一致。object: 返回的对象类型（例如：chat.completion）usage: token的利用量，包括：completion_tokens：模型完成会话所利用的token量。prompt_tokens：提示词利用的token量。total_tokens：总共利用的token量，即completion_tokens与prompt_tokens的累加和。
上述列出的是平时开发中最为常用的参数，更多参数请参考openai官方文档。
三、牛刀小试：利用gpt API实现加法器
完成环境的构建，就可以借助gpt API进行一些有趣的实验，在这一部分将以实现一个简单的加法器作为切入点，并总结了本人在使用gpt API时的步骤和心得。
1. 创建任务提示词
提示词（prompt）在使用gpt这种生成式大语言模型中至关重要，好的提示词可以清晰的让AI理解功能需求，并能够对输入输出格式进行把控。本人在构建提示词时习惯从以下方面来考虑：
（1）背景：描述需求场景，让gpt能够理解我们的需求。
（2）输入格式：给出我们提供给gpt的输入格式，并对必要部分进行说明，让gpt能够更有目的的提前我们给出的提问。
（3）输出格式：这部分至关重要，在不规定输出格式时，gpt给出的回答格式是没有规则的，我们很难对结果进行目的性提取。因此需要严格规定gpt的输出格式，这一点就类似于我们日常的api接口开发，需要对期望结果指定返回格式，对于gpt模型而言道理同理。
（4）示例：对于较为复杂的需求可能只通过背景的描述还不足够让gpt所理解，所以需要给出1到多个示例，就类似于我们在做算法题一样，这样可以让gpt给出的结果更加精准。
（5）要求：给出gpt一些要求去限制其回答，例如异常处理，格式控制等。
（6）任务：明确需求任务，让gpt作为执行引擎来完成我们的目标需求。
（7）确认：用于确认gpt能否理解我们的需求，同时也作为模型预处理阶段gpt给我们的反馈，只有经过确认的模型我们才可以开始之后的交互操作。
基于上述说明，为了gpt能够实现加法器需求，可以给出类似如下的提示词：
sum.prompt（我习惯于将提示词文件命名为.prompt后缀，只是为了方便识别)
-- 背景
加法功能是我们常用的功能，可以将两个数字进行相加并求和，请按照以下要求完成数字求和的操作。-- 输入格式
\input: [方括号内为数字1], [方括号内为数字2]
（说明：输入必须以"\input: "字符串作为开头，后面是两个数字类型参数-- 输出格式
\output: [方括号内为数字1 + 数字2的结果]
（说明：输出必须以"\output: "字符串作为开头，后面是输入的两个数字类型的累加和-- 示例-- 我的输入：\input: 1, 2-- 你的输出：\output: 3-- 要求1. 请校验输入格式，不满足输入格式的字符串按照错误情况处理，错误情况请只回答"error"；2. 请严格按照输出的格式进行回答；-- 任务
请严格按照上述内容和要求根据我的输入做出相应回答，请只按照输出格式回答，拒绝其他描述性文字。-- 确认
如果了解了上述要求，请只回答”yes“
2. 代码示例
import openai
import osopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")model_name = 'gpt-3.5-turbo-0613'# 加载提示词文件并获取提示词
with open('./sum.prompt', 'r', encoding='utf-8') as f:prompt = f.read()def gpt_sum(val1: int, val2: int):# 首先给出gpt任务提示词messages = [{'role': 'system', 'content': prompt}]# 模拟gpt的确认响应，后续可以直接以user角色给出gpt问题messages.append({'role': 'assistant', "content": 'yes'})# 以user角色给出gpt问题user_input = f"\input: {val1}, {val2}"messages.append({'role': 'user', 'content': user_input})gpt_resp = openai.ChatCompletion.create(model=model_name,messages=messages,timeout=30)if gpt_resp.choices and gpt_resp.choices[0]:resp_str: str = gpt_resp.choices[0].message.contentif resp_str and resp_str.startswith('\output: '):return int(resp_str[len('\output: '):].strip())raise Exception(f'Failed to get available response from gpt, resp_str={resp_str}')if __name__ == '__main__':terminal_input = input("Please give two integers, split by comma: ")inputs: list[str] = terminal_input.split(',')if len(inputs) < 2:raise Exception("Invalid input, Please give two integers, split by comma")val1 = int(inputs[0].strip())val2 = int(inputs[1].strip())print(f"result = {gpt_sum(val1, val2)}")3. 运行并测试
以下是执行结果：
4. 注意点
在实验中测试发现gpt对于输入格式的校验存在误判的情况，一般是会将错误的输入格式理解为正确的，但几乎没有出现将正确的输入格式理解为错误的情况；另外一般gpt能够将与规定输入格式相差较大的输入正确判断。以下是对上述观点的测试代码
gpt对与输入格式误判
import openai
import osopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")model_name = 'gpt-3.5-turbo-0613'if __name__ == '__main__':# 加载提示词文件并获取提示词with open('./sum.prompt', 'r', encoding='utf-8') as f:prompt = f.read()# 首先给出gpt任务提示词messages = [{'role': 'system', 'content': prompt}]# 模拟gpt的确认响应，后续可以直接以user角色给出gpt问题messages.append({'role': 'assistant', "content": 'yes'})# 以下的用户输入不满足提示词格式user_input = "2, 3"messages.append({'role': 'user', 'content': user_input})gpt_resp = openai.ChatCompletion.create(model=model_name,messages=messages,timeout=30)# gpt仍然将非法的输入格式理解为正确的，并能给出答案misjudgement_content= gpt_resp.choices[0].message['content']print(misjudgement_content)messages.append({'role': 'assistant', 'content': misjudgement_content})# 给出一个更加离谱的输入，一般这种情况gpt能够正确给出判断messages.append({'role': 'user', 'content': "错误的输入"})gpt_resp = openai.ChatCompletion.create(model=model_name,messages=messages,timeout=30)correct_judgment = gpt_resp.choices[0].message['content']# 能够正确给出校验结果print(correct_judgment)
结果如下，可以发现gpt对于第一次的user输入未能给出正确的校验：
总结：最好在使用时使用我们自己的程序对异常输入进行提前校验，防止gpt的误判已经可能对gpt带来的干扰。
四、进阶案例：利用gpt API实现交互式翻译器
有了上述的尝试经验，可以利用gpt做一些更加复杂的尝试，毕竟单纯使用gpt作为累加器来说实属大材小用。在这部分将借助gpt来实现一个终端交互式的翻译器。
实际上这部分的区别主要在于提示词的创建，另外考虑到gpt对于请求速率会有限制，在请求时增加了指数退避重试机制，来提高功能的可用。
按照第三部分的步骤进行如下的操作：
1. 创建任务提示词
translator.prompt
-- 背景
需要实现将非中文语言（例如：英文、日文、韩文等）翻译成中文的功能。-- 输入格式
{”source": [方括号内是需要被翻译的文字内容，字符串类型]
}
(说明：输入是json格式，包含一个source属性)-- 输出格式
{"success": [方括号内表示此次功能是否成功，值为布尔类型，成功为true, 失败为false]"translation": [方括号内是将输入内容翻译为中文的文字内容，字符串类型，当且仅当success为true时有值]"reason": [方括号内是错误信息，字符串类型，当且仅当success为false时有值]
}
(说明：输出是json格式，包含success和translation属性)-- 示例1-- 我的输入{"source": "Try it yourself. It was fun!"}-- 你的回答{"success": true,"translation": "试试看吧，这很有趣！"}
-- 示例2-- 我的输入{"source": "楽しみに待っています。"}-- 你的回答{"success": true,"translation": "我正在期待地等待。"}
-- 示例3-- 我的输入{"wrong_attr": "wrong attribute"}-- 你的回答{"success": false,"reason": "输入格式错误"，}-- 要求1. 请校验输入格式，不满足输入格式的字符串按照错误情况处理；2. 请严格按照输出的json格式进行回答；-- 任务
请严格按照上述内容和要求根据我的输入做出相应回答，请只按照输出内容回答，拒绝其他描述性文字。-- 确认
如果了解了上述要求，请只回答”yes“
2. 代码示例
import jsonpickle
import openai
import os
import timeopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")model_name = 'gpt-3.5-turbo-0613'with open('./translator.prompt', 'r', encoding='utf-8') as f:prompt = f.read()class ChatGpt(object):__init_interval = 2__max_internal_exponent = 5def __init__(self, model: str, messages: list, timeout: int = 30, max_retries: int = 3):self.model = modelself.messages = messagesself.timeout = timeoutself.max_retries = max_retriesdef response(self):retry_time = 0# 进行指数退避重试while True:try:return openai.ChatCompletion.create(model=self.model,messages=self.messages,timeout=self.timeout)except openai.error.RateLimitError as e:interval = self.__init_interval * \(1 << min(self.__max_internal_exponent, retry_time))print(f"[warning]: Slepp {interval}s and retry due to rate limitation")time.sleep(interval)retry_time += 1def translate(content: str):messages = [{'role': 'system', 'content': prompt}]messages.append({'role': 'assistant', "content": 'yes'})messages.append({'role': 'user', 'content': jsonpickle.encode({"source": content}, indent=True)})gpt = ChatGpt(model=model_name, messages=messages)gpt_resp = gpt.response()if gpt_resp.choices and gpt_resp.choices[0]:resp = gpt_resp.choices[0].message.contentresp_obj = jsonpickle.decode(resp)if True is resp_obj['success']:return resp_obj['translation']else:if False is resp_obj['success'] and resp_obj['reason']:raise Exception(resp_obj['reason'])return Noneif __name__ == '__main__':while True:source = input("Please input, enter Q to quit: ")if source == 'Q':print('Bye!')breakprint(f">>> {translate(source)}")3. 运行并测试
以下是执行结果：
上述测试分别使用英文、日文和法文进行了测试，实际发现gpt模型更倾向于欧美语言的翻译，对于其他地区的翻译有时会出现不太准确的情况，不过可以证实gpt已经可以很好的完整我们既定的需求了。
总结
一文总结
通过本篇文章，可以帮助读者了解ChatGPT API的背景和代码调用方式。同时，我们探索了API的小例子和进阶使用技巧。ChatGPT API为开发者带来了更多可能性，我们期待在不同领域看到更多创新和应用。
最后希望笔者的文章能给大家带来帮助，内容方面如有不足之处也希望大家多多给出意见和建议，让我们共同进步！！！
示例代码地址：gitee
