使用Python的requests库与chatGPT进行通信

前言

在人工智能领域，自然语言处理模型如OpenAI GPT-3.5 Turbo具有广泛的应用。虽然官方提供了Python库来与这些模型进行交互，但也有一些人更喜欢使用requests库来自定义请求和处理响应，比如现在很多第三方LLM都提供了与chatGPT类似的http请求格式，只需要稍作调整就可以直接使用。本文将介绍如何使用Python的requests库来与OpenAI GPT-3.5 Turbo进行通信。

正文

步骤 1：获取API密钥

首先，您需要在OpenAI官网上注册并获取API密钥。这个密钥将用于身份验证，确保只有授权用户可以访问OpenAI的服务。

步骤 2：准备请求

在准备发送请求之前，您需要构建一个包含必要信息的HTTP请求。这包括API端点URL、请求标头、请求数据等。确保您的请求标头包括适当的授权信息，以便OpenAI可以验证您的身份。

步骤 3：发送请求

使用requests库发送POST请求到OpenAI GPT-3.5 Turbo的API端点。请求的数据部分应包含您的提示和其他参数，以告知模型您要求的任务和要生成的内容。请确保按照OpenAI的建议设置适当的参数，如max_tokens，以限制生成的文本长度。

步骤 4：处理响应

一旦您发送了请求，您将收到来自OpenAI服务器的响应。您可以使用response.json()来解析响应并提取生成的文本。确保检查响应的HTTP状态码，以确保请求成功。

示例代码

import requests

# 默认地址需要境外访问
url = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'

# 替换为您自己的API密钥
api_key = 'sk-xxxxxxxxxx'


def send_message(message):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    }

    data = {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": f"{message}"}
        ]
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data, verify=False)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["choices"][0]["message"]['content']
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}")
        return None


resp = send_message('hello')
print(resp)

本文的重点是如何使用requests库与OpenAI GPT-3.5 Turbo进行通信。

结论

使用Python的requests库与OpenAI GPT-3.5 Turbo进行通信是一种灵活的方法，可以根据您的需求自定义请求和处理响应。这为开发者提供了更多的控制权，使他们能够更好地集成自然语言处理模型到其应用中。

本文介绍了与OpenAI GPT-3.5 Turbo进行通信的基本步骤，希望对那些更愿意使用requests库的开发者提供了有用的信息，这样您就可以快速的验证其他与该接口格式相似的第三方平台。

使用Python的requests库与chatGPT进行通信

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正文

结论

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