Python ChatGPT API AI连续流畅回答，效果跟官网一样

话不多说，python先上代码：(需要把第二行的api key改成自己的）

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import openaiopenai.api_key = "Your_API_Key"
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful and kind AI Assistant."}
]
while True:answer = ''prompt = input("我: ")messages.append({'role': 'user', 'content': prompt})response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-3.5-turbo',messages=messages,max_tokens=4000,temperature=0,stream=True,)print('ChatGPT: ', end='')all_text = ''for event in response: print(answer, end='', flush=True)   event_text = event['choices'][0]['delta']answer = event_text.get('content', '')all_text += answermessages.append({'role': 'assistant', 'content': all_text})print()​

上面的代码展示了如何使用OpenAI的ChatGPT模型创建一个简单的聊天助手。让我们来详细了解一下这段代码的功能。

首先，我们需要导入openai库并设置API密钥，这个密钥可以从OpenAI平台获取。然后，我们定义了一个空的消息列表messages，用于存储用户和助手之间的对话。

进入主循环后，我们提示用户输入信息，并将用户的输入添加到消息列表中。然后，我们使用OpenAI的ChatCompletion API发送对话历史并获取模型的响应。我们设置max_tokens参数为4000，这是模型一次请求的最大标记数。temperature参数设置为0，以确保生成的响应更加确定性，而不是随机性。

在接收到模型的响应后，我们遍历响应中的事件，并逐个打印助手的回答。通过event['choices'][0]['delta']可以获取到助手的回答内容。我们将助手的回答添加到all_text字符串中，以便在下一轮迭代中使用。

最后，我们将助手的回答添加到消息列表中，作为下一轮对话的历史记录。这段代码成功的实现了像官网一样的api调用。

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