ChatGPT讲解：从零开始构建你的第一个AI对话应用

1次阅读

共计 2603 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。

ChatGPT 是 OpenAI 基于 GPT 模型开发的对话 AI，它的核心是通过分析输入的文本（称为 prompt），预测并生成最合适的回复。API 调用本质上是向 OpenAI 的服务器发送请求，携带你的 prompt 和参数配置，然后接收生成的文本响应。

关键术语：
prompt：你输入的对话或指令，决定了 AI 的回复方向
temperature：控制回复的随机性（0- 2 之间，值越高越有创意）
max_tokens：限制回复的最大长度（1 个 token≈0.75 个英文单词）

确保安装 Python 3.7+，推荐使用虚拟环境：

python -m venv chatgpt_env
source chatgpt_env/bin/activate  # Linux/Mac
chatgpt_env\Scripts\activate    # Windows

安装必要库：
```
pip install openai python-dotenv
```
获取 OpenAI API Key：
访问 OpenAI 平台创建账户
在 API Keys 页面生成密钥（注意保密！）
在项目根目录创建 .env 文件保存密钥：
```
OPENAI_API_KEY= 你的实际密钥
```

import openai
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def chat_with_gpt(prompt):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.7,
            max_tokens=150
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"API 调用出错: {str(e)}")
        return "抱歉，服务暂时不可用"

# 测试调用
print(chat_with_gpt("用简单语言解释量子计算"))

dialogue_history = []

def multi_turn_chat(new_message):
    global dialogue_history

    # 添加用户新消息到历史
    dialogue_history.append({"role": "user", "content": new_message})

    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=dialogue_history,
            temperature=0.7
        )

        # 获取 AI 回复并保存到历史
        ai_reply = response.choices[0].message.content
        dialogue_history.append({"role": "assistant", "content": ai_reply})

        return ai_reply
    except openai.error.InvalidRequestError as e:
        # 处理 token 超限情况
        if "maximum context length" in str(e):
            # 移除最早的两轮对话（1 问 1 答）dialogue_history = dialogue_history[2:]
            return "对话过长，已清除部分历史。请继续提问。"
        raise

# 测试多轮对话
print(multi_turn_chat("推荐北京的美食"))
print(multi_turn_chat("人均 300 元以内的有吗？"))

GPT-3.5-turbo 上限为 4096 tokens（包含请求和回复）
解决方案：
定期清理早期对话历史（如上文代码所示）
对长文本进行摘要处理后再输入

def is_safe_content(text):
    """简易内容安全检查"""
    banned_words = ["暴力", "色情", "政治敏感词示例"]  # 实际需更完善的词库
    return not any(word in text for word in banned_words)

# 在调用 API 前检查
user_input = "用户输入内容"
if not is_safe_content(user_input):
    print("包含不安全内容")
else:
    response = chat_with_gpt(user_input)

import asyncio

async def async_chat(prompt):
    try:
        response = await openai.ChatCompletion.acreate(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"异步调用失败: {e}")

# 使用示例
async def main():
    tasks = [async_chat(f"问题{i}") for i in range(3)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())