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在本文中，我们将学习如何使用Python通过 ChatGPT 从文本中提取关键字。

Bate-papoGPT由OpenAI开发。它是一种基于GPT-3.5架构的广泛语言模型。它是一种 AI 聊天机器人，可以接受用户的输入并生成与人类类似的解决方案。ChatGPT 是经过良好训练的 AI，它在大型数据集上进行训练，使用该训练可以执行各种任务。它旨在模拟与人类的对话，使其成为客户服务、个人助理和其他需要自然语言处理的应用程序的宝贵工具。Chat GPT 有多种应用，Por exemplo内容创建、客户服务、协助和自动化。

使用 Python 通过 ChatGPT 从文本中提取关键字

在这里，我们将看到使用Python中的 ChatGPT API 从文本中提取关键字所需的所有步骤。使用 ChatGPT API，我们能够使用 Python 代码使用 ChatGPT 的功能，这意味着我们可以使用 ChatGPT 从 Python 程序中的文本中提取关键字。

步骤1：在OpenAI上创建一个账户并登录账户。

Não. 2 etapa：登录后，单击右上角的“个人”，然后单击“查看 API 密钥”，如下图所示。

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查看 API 密钥

etapa 3：完成步骤 2 之后，将打开一个 API 密钥页面，我们可以看到“创建新密钥”按钮，单击该按钮将生成一个密钥，复制该密钥并将其保存在记事本或其他任何地方，因为在接下来的步骤中需要它。

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etapa 4：现在，打开任何代码编辑器或在线笔记本，Por exemploGoogle Colab或Jupyter Notebook。在这里，我们使用Google Colab笔记本并使用以下命令在 Python 中安装Open Ai库。

!pip 安装-q openai

如果您使用任何其他代码编辑器，则可以通过在终端或命令提示符中执行以下命令在 Python 中安装openai库。

pip 安装 openai

etapa 5：导入openai库并将密钥存储在我们在步骤 3 中生成的变量中，如下所示。

Python3

import openai
openai.my_api_key = 'YOUR_API_KEY'

etapa 6：为 ChatGPT API 设置上下文，用于告诉 API 应该使用JSON文件做什么。在此，我们将角色定义为系统，因为我们是为用户创建的，而这个 ChatGPT 是一个系统，并且还定义了内容。

Python3

messages = [ {"role": "system", "content": "You are a keyword extractor."} ]

etapa 7：以下是其余代码

我们使用无限 while 循环，以便我们可以重复与 ChatGPT API 聊天，而无需一次又一次地执行代码。
在第二行中，我们获取用户的输入并将其存储在变量“消息”中。
如果用户输入任何问题，那么我们只需输入 if 条件并创建 JSON 文件并将其附加到我们在步骤 6 中创建的 JSON 文件中，然后使用openai.ChatCompletion.create()生成聊天
将答案存储在变量“reply”中，并使用print()函数打印该答复。

Python3

while True:
    message = input("User : ")
    if message:
        messages.append(
            {"role": "user", "content": message},
        )
        chat = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo", messages=messages
        )
    
    reply = chat.choices[0].message.content
    print(f"ChatGPT: {reply}")
    messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

以下是完整的实现：

Python3

import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
messages = [ {"role": "system", "content": 
              "You are a intelligent assistant."} ]
while True:
    message = input("User : ")
    if message:
        messages.append(
            {"role": "user", "content": message},
        )
        chat = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo", messages=messages
        )
    reply = chat.choices[0].message.content
    print(f"ChatGPT: {reply}")
    messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

输出：运行上述代码后，我们必须输入任何查询，如下面的输出所示。

Chatgpt 输出：

我们还可以检查 OpenAI（Chatgpt）的输出，它与我们的 Python 代码输出相同。

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