ChatGPT 新手入门指南：从小龙虾养殖到智能对话的跨界实践

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假设你经营一家小龙虾养殖场，每天都会收到大量客户咨询：” 水温多少合适？”” 饲料怎么配比？”” 生病了怎么办？”。传统客服成本高、响应慢，而 ChatGPT 可以帮你快速搭建一个 24 小时在线的智能客服系统。

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安装 Python 库
```
pip install openai
```

基础请求示例

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[{"role": "system", "content": "你是一个小龙虾养殖专家"},
    {"role": "user", "content": "小龙虾最适合的水温是多少？"}
  ]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

import openai
import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(filename='aquabot.log', level=logging.INFO)

class AquaBot:
    def __init__(self, api_key):
        openai.api_key = api_key
        self.context = [{"role": "system", "content": "你是专业的小龙虾养殖助手，回答要简明专业"}
        ]

    def ask(self, question):
        try:
            self.context.append({"role": "user", "content": question})

            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=self.context,
                max_tokens=150,  # 控制回复长度
                temperature=0.7  # 控制创造性
            )

            answer = response['choices'][0]['message']['content']
            self.context.append({"role": "assistant", "content": answer})

            # 敏感词过滤
            if "死亡" in answer or "疾病" in answer:
                answer += "\n※ 具体治疗方案建议咨询当地水产专家"

            logging.info(f"Q: {question} | A: {answer}")
            return answer

        except Exception as e:
            logging.error(f"Error: {str(e)}")
            return "系统繁忙，请稍后再试"

# 使用示例
bot = AquaBot("your-api-key")
print(bot.ask("小龙虾苗如何挑选？"))