LangChain入门：2.OpenAPI调用ChatGPT模型

引言

在本文中，我们将带您深入探索如何通过OpenAPI与ChatGPT模型进行高效交互，实现智能文本问答功能。通过LangChain库的实践，您将学习构建一个能够与用户进行自然语言对话的系统的关键步骤。

准备步骤

在动手编码之前，请确保您已掌握Python编程的基础知识，并了解API调用的基本原理。这些知识将为您更好地理解本文提供的内容奠定基础。

获取OpenAPI访问令牌

要开始使用OpenAPI，您需要获取一个访问授权。以下是两种推荐的方法：

1. 访问OpenAI网站，创建一个API帐户并获取相应的API密钥。
2. 通过GPT-API-free项目获取免费的授权。

安装必要的Python库

为了与OpenAI的API进行交互，您需要安装openai Python库。执行以下命令即可完成安装：

pip install openai

编写代码

下面的代码示例展示了如何使用OpenAI和ChatAnywhere技术实现与用户的对话：

# 导入所需的库，并创建一个名为client的OpenAI对象。
# 请将api_key替换为您自己的API密钥。
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key='您的API密钥',
    base_url='https://api.chatanywhere.tech/v1',
)

# 使用client对象调用models.list()方法以获取可用的模型列表。
print("可用的模型列表：", client.models.list())

# 打印client对象的版本号。
print("OpenAI客户端版本号：", client._version)

# 使用client对象调用chat.completions.create方法，向GPT-3.5-turbo模型输入两个消息。
# 第一个消息是系统消息，第二个消息是用户提问。
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    temperature=0.6,
    max_tokens=50,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}
    ],
)

# 打印由GPT-3.5-turbo模型生成的回复消息。
print("AI的回复：", response.choices[0].message.content)

运行程序

将上述代码保存到一个Python文件中，并在您的开发环境中运行它。确保您已经替换了API密钥，并根据需要调整了代码中的其他参数。

结论

通过本文的指导，您已经学会了如何使用OpenAPI调用ChatGPT模型，实现了一个能够与用户进行智能对话的系统。这不仅可以作为您学习LangChain的起点，也可以作为构建更复杂对话系统的基石。随着技术的不断进步，您可以尝试探索更多的模型和功能，以提供更加丰富和个性化的用户体验。