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使用 OpenAI ChatGPT

OpenAI 是一個由馬斯克所創立的是人工智慧( AI )研究實驗室,在 2022 年底推出了 ChatGPT 的自然語言生成式模型,立刻造成了非常廣大的迴響,這篇教學會介紹如何使用 OpenAI ChatGPT,以及如何透過 Python 串接 OpenAI ChatGPT 的 API。

快速導覽:

  • 本篇使用的 Python 版本為 3.7.12,所有範例可使用 Google Colab 實作,不用安裝任何軟體 ( 參考:使用 Google Colab )
  • 因為 OpenAI 目前仍持續發展,如果遇到程式碼跑不起來,有可能因為 OpenAI 的 API 有進行調整,請回饋讓我知道,感謝!

註冊 OpenAI

前往 OpenAI 的網站。

Python 教學 - 使用 OpenAI - 前往 OpenAI

點擊最上方的「Try」,會開啟註冊或登入的頁面 ( 點擊「API」按鈕,也會開啟註冊或登入的頁面 ),點擊 Sign up 按鈕進行註冊,註冊時需要使用可以接收簡訊認證碼的手機電話號碼。

Python 教學 - 使用 OpenAI - 註冊 OpenAI

透過 ChatGPT 和 AI 聊天

註冊 OpenAI 並登入完成後,在頁面的下方會出現能「輸入文字」的欄位。

體驗 ChatGPT:https://chat.openai.com/

Python 教學 - 使用 OpenAI - 輸入文字

輸入文字後按下送出,就能開始與 OpenAI 的 AI 機器人聊天。

Python 教學 - 使用 OpenAI - 透過 ChatGPT 和 AI 聊天

因為每個註冊的帳號都可以和 AI 機器人聊天,也能夠透過 OpenAI 的 API 呼叫機器人,因此有時候會遇到 OpenAI 伺服器無法回應的狀況,這時候只能傻傻的等待,或在比較不熱門的時段和 AI 機器人聊天。

Python 教學 - 使用 OpenAI - 在比較不熱門的時段和 AI 機器人聊天

OpenAI 的使用額度

目前 OpenAI 提供「18 美金或三個月」的使用額度,會根據使用的字詞量多寡,或呼叫次數...等作業進行費用的扣除,使用範圍包含了在網站上與 AI 互動,或透過程式呼叫 API,當即將超過費用或是到達期限,就會先暫停使用權限並要求付費,初期適合嚐鮮或作為開發者使用 ( 下圖是 2022 年 12 月撰寫這篇文章時的用量 )。

OpenAI 開發者平台:https://platform.openai.com/

Python 教學 - 使用 OpenAI - OpenAI 的使用額度

建立 OpenAI API Key

如果要比較深入的使用 OpenAI ( 例如使用 Python 串接、結合 LINE BOT...等 ),就必須要透過 OpenAI 的 API 來實現,從右上方「Personal」的選單裡,選擇「View API Keys」。

Python 教學 - 使用 OpenAI - View API Keys

選擇後進入建立 API Keys 頁面,點擊「Create new secret key」按鈕,就能建立 API Keys。

注意!只有建立完成的當下可以複製 API Keys,請使用記事本或其他工具儲存 API Key,如果要刪除 API Key,必須再次建立新的 API Key 才能刪除舊的

Python 教學 - 使用 OpenAI - 建立 OpenAI API Key

使用 Python 串接 OpenAI API

輸入下列指令安裝 openai 函式庫 ( 本機環境根據個人狀況使用 pip 或 pip3 ),如果安裝失敗,可以使用 pip install --upgrade pip 更新 pip 嘗試解決。

!pip install openai

安裝後,使用下列的程式碼,就能夠向 OpenAI 的 AI 機器人發送對話訊息,並接收 AI 機器人所回傳的訊息。

import openai
openai.api_key = '你的 API Key'

response = openai.Completion.create(
    model="text-davinci-003",
    prompt="講個笑話來聽聽",
    max_tokens=128,
    temperature=0.5,
)

completed_text = response["choices"][0]["text"]
print(completed_text)

Python 教學 - 使用 OpenAI - 建立 OpenAI API Key

上述的程式碼中使用了 openai.Completion.create 方法,方法的參數說明如下 ( 詳細參數參考:Create completion ):

參數 說明
model AI 所使用的引擎模組,如果是以自然語意為主,預設使用 text-davinci-003 ( 更多引擎參考:https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3 )。
prompt 要傳送的句子會詞彙。
max_tokens 希望 AI 回傳的最大字數,預設 128,在某些情況下回傳的字數會大於這個數字。
temperature 隨機文字組合,範圍 0~1,預設 0.5,0 表示不隨機,1 表示完全隨機。
language 機器人處理的「程式語言」,預設 python,可設定 javascript、java、csharp、golang、ruby、php、cpp。

也因為 OpenAI 的 AI 機器人是一個大型語言模型,能夠被訓練成理解和回覆多種語言,因此回覆訊息所使用的語言,是根據輸入的文字訊息內容決定,以下的程式碼為例,執行後輸入「中文笑話」,回覆的訊息就是中文笑話,而如果是輸入「english joke」,就會回應一個英文的笑話。

import openai
openai.api_key = '你的 API Key'

while True:
    msg = input()
    response = openai.Completion.create(
        model='text-davinci-003',
        prompt=msg,
        max_tokens=128,
        temperature=0.5
    )

    completed_text = response['choices'][0]['text']
    print(completed_text)

Python 教學 - 使用 OpenAI - 建立 OpenAI API Key

如果是使用 gpt-3.5-turbo 引擎模組,則要把 openai.ChatCompletion 改成 openai.ChatCompletion,並將 prompt 參數改成 messages 參數,參數內容使用串列和字典的格式,透過字典格式表現上下文語句,例如下面的例子,ChatGPT 就會知道使用者的名字是 oxxo。

import openai
openai.api_key = '你的 API KEY'

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  max_tokens=128,
  temperature=0.5,
  messages=[
        {"role": "user", "content": "我叫做 oxxo"},
        {"role": "assistant", "content": "原來你是 oxxo 呀"},
        {"role": "user", "content": "請問我叫什麼名字?"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

Python 教學 - 使用 OpenAI - gpt-3.5-turbo 引擎模組

串連上下文語句

如果使用 text-davinci-003 模型,在傳送語句時,將之前對話的內容,使用「\n\n」兩個換行符號分隔 ( 實測這樣子的準確度最高 ),並連接目前要講的語句,傳送出去之後就可以讓 ChatGPT 了解過去的交談內容,實現串連上下語句的功能。

import openai
openai.api_key = '你的 API Key'

messages = ''
while True:
    msg = input('me > ')
    messages = f'{messages}{msg}\n'   # 將過去的語句連接目前的對話,後方加上 \n 可以避免標點符號結尾問題
    response = openai.Completion.create(
        model='text-davinci-003',
        prompt=messages,
        max_tokens=128,
        temperature=0.5
    )

    ai_msg = response['choices'][0]['text'].replace('\n','')
    print('ai > '+ai_msg)
    messages = f'{messages}\n{ai_msg}\n\n'  # 合併 AI 回應的話

Python 教學 - 使用 OpenAI - text-davinci-003 模型串連上下文語句

如果使用 gpt-3.5-turbo 模型,直接將回應語句使用字典的格式,添加到回應的 messages 串列中,ChatGPT 就能自動識別上下語句。

import openai
openai.api_key = '你的 API Key'

messages = []
while True:
    msg = input('me > ')
    messages.append({"role":"user","content":msg})   # 添加 user 回應
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        max_tokens=128,
        temperature=0.5,
        messages=messages
    )
    ai_msg = response.choices[0].message.content.replace('\n','')
    messages.append({"role":"assistant","content":ai_msg})   # 添加 ChatGPT 回應
    print(f'ai > {ai_msg}')

Python 教學 - 使用 OpenAI - text-davinci-003 模型串連上下文語句

不過要注意的是,傳送歷史紀錄會造成整體 token 暴增!必須要評估自己的口袋深度 ( 有沒有把握可以支付費用 ),再決定是否要進行歷史紀錄的動作。

Python 教學 - 使用 OpenAI - 傳送歷史紀錄會造成整體 token 數暴增

延伸閱讀

如果已經可以使用 Python 串接 OpenAI,就可以參考下方的文章,將 OpenAI 與 LINE BOT 串連,做出一個具有人工智慧的 LINE 聊天機器人囉!

小結

透過 Python 串接 OpenAI 的 API 其實非常簡單,只需要申請 API Key 就能串接,由於是免費版本,在使用上仍然會有每個月 18 美元的「額度」限制 ( 參考 OpenAI Usage ),但對於一般開發者來說應該是很足夠了,相信未來的生活裡,應該會充斥著許多 AI 代替真人的訊息或語音回覆,至於如何判斷訊息的好壞或是處理衍生的道德倫理問題,就有待人類智商來解決了吧。

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如果有任何建議或問題,可傳送「意見表單」給我,謝謝~

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基本介紹

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語法觀念

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內建函式&方法

輸入與輸出 數學計算 字串操作與轉換 迭代物件轉換 迭代物件操作 檔案讀寫 ( open ) eval() 與 exec()

標準函式庫&模組

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LINE BOT 教學

LINE BOT 教學導讀 建立 LINE Channel 設定 Colab 開發環境 建立並串接 Webhook 解析 LINE 的訊息 自動回覆訊息 主動推播訊息 建立圖文選單 切換圖文選單 發送樣板訊息 發送 Flex Message 使用 Requests 傳送訊息 使用 LINE URL Scheme 儲存使用者的圖片或影片 串接 Email 傳送圖片或影片 氣象機器人 (1) 氣象機器人 (2) 氣象機器人 (3) 氣象機器人 (4) 串接 Dialogflow (1) 串接 Dialogflow (2) 串接 Dialogflow (3) 串接 Dialogflow (4) 串接 OpenAI ChatGPT (1) 串接 OpenAI ChatGPT (2) 串接 OpenAI ChatGPT (3)

OpenCV 教學

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AI 影像辨識教學

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matplotlib 教學導讀 matplotlib 函式庫 Figure 和 Axes Figure 參數設定 建立多個子圖表 設定圖表標籤 設定座標軸位置 設定座標軸刻度文字 資料文字標記 加入顏色對照表 使用極座標系統 使用 3D 圖表 圖表顯示中文 下載儲存圖表 顯示圖片 製作圖表動畫 ( 圖表 ) 折線圖 ( 圖表 ) 散布圖 ( 圖表 ) 長條圖 ( 圖表 ) 圓餅圖 ( 圖表 ) 甜甜圈圖 ( 圖表 ) 等高線圖 ( 圖表 ) 階梯折線圖 ( 圖表 ) 堆疊折線圖 ( 圖表 ) 堆疊長條圖 ( 圖表 ) 極座標長條圖 ( 圖表 ) 極座標散布圖 ( 圖表 ) 3D 柱狀長條圖 ( 圖表 ) 3D 散布圖

Tkinter 介面設計

Tkinter 教學導讀 建立 Tkinter 視窗 Label 標籤 Button 按鈕 Radiobutton 單選按鈕 Checkbutton 複選按鈕 Entry 單行輸入框 Text 多行輸入框 Listbox 列表選擇框 OptionMenu 下拉選單 Scale 數值調整滑桿 Spinbox 數值調整元件 Frame 框架 LabelFrame 標籤框架 Scrollbar 滾動條 Canvas 畫布 Menu 選單 Messagebox 訊息提示框 Photoimage 顯示圖片 ttk.Progressbar 進度條 ttk.Combobox 下拉選單 Pack 基本版面佈局 Grid 格狀版面佈局 Place 位置版面佈局 範例 - Label 製作時鐘 範例 - 點擊按鈕開檔案 範例 - 開啟多個檔案 範例 - 開啟並壓縮檔案 範例 - 開啟並顯示圖片 範例 - 調整圖片亮度對比 範例 - 簡單計算機 範例 - 發送 LINE Notify

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PyQt6 教學導讀 PyQt6 函式庫 PyQt6 和 PyQt5 的差異 建立 PyQt6 視窗 QLabel 標籤 QPushButton 按鈕 QRadioButton 單選按鈕 QCheckBox 複選按鈕 QGraphicsView 顯示圖片 QLineEdit 單行輸入框 QTextEdit 多行輸入框 QListWidget 列表選擇框 QComboBox 下拉選單 QSpinBox 數值調整元件 QTimeEdit 時間調整元件 QDateEdit 日期調整元件 QSlider 數值調整滑桿 QProgressBar 進度條 QFileDialog 選擇檔案視窗 QMessageBox 對話視窗 QInputDialog 輸入視窗 QMenuBar 視窗選單 QTimer 定時器 QThread 多執行緒 QtCore.pyqtSignal 信號傳遞 QtMultimedia 播放聲音 QPainter 繪圖 QPainter 繪圖 ( QPen ) QPainter 繪圖 ( 儲存圖片 ) QSS 樣式設定 QWebEngineView 網頁顯示 Layout 佈局 ( 垂直水平 ) Layout 佈局 ( Grid 網格 ) Layout 佈局 ( Form 表單 ) 偵測滑鼠事件 偵測鍵盤與快速鍵組合 偵測與控制視窗 視窗中開啟新視窗 顯示圖片的三種方法 顯示 Matplotlib 圖表 顯示 Pillow 圖片 顯示 OpenCV 圖片和影片 範例 - 世界時鐘 範例 - 簡單計算機 範例 - 儲存檔案為壓縮檔 範例 - 發送 LINE Notify 範例 - 電腦攝影機 範例 - 攝影機拍照錄影 範例 - 簡單錄音機 範例 - 小畫家 範例 - 開啟圖片轉檔儲存 範例 - 調整圖片亮度對比

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實際應用範例

下載 Youtube 影片 下載 Youtube 清單影片 定時自動螢幕截圖 LINE Notify 傳送螢幕截圖 批次重新命名檔案 產生 QRCode 產生 BarCode 讀取 PDF 內容 PDF 拆分/合併/插入/刪除 讀取 EXCEL 內容 寫入資料到 EXCEL CSV 寫入 EXCEL 讀取電腦資訊 偵測電腦螢幕解析度 查詢電腦對內對外 IP 查詢網站 IP、ping IP 製作 MacOS app

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數學範例

兩個數字的四則運算 計算多個數字的總和 費波那契數列 九九乘法表 質因數分解 快速找出質數 最小公倍數 ( 多個數字 ) 最大公因數 ( 多個數字 )

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