ChatGPT是一种基于人工智能(AI)的语言模型,可使机器自动生成人类能够理解的文本。而VSCode是一个高度可扩大的代码编辑器,可以通过插件实现自动回复。本文将介绍怎么将ChatGPT与VSCode结合,实现自动回复聊天信息的功能。
1. 准备工作
在开始之前,需要准备以下工作:
- ChatGPT模型:可以通过各种方式获得ChatGPT模型,比如通过Hugging Face、OpenAI等网站下载。这里我们使用由OpenAI训练的英文聊天模型。
- VSCode编辑器:可以到官网https://code.visualstudio.com下载。
- Python 3.x:需要安装Python环境,可以到官网https://www.python.org/downloads/下载。
- Python包:以下需要安装的Python包可使用pip命令安装。打开命令行工具,输入以下命令便可安装。
- “pip install openai”
- “pip install websocket-client”
2. 实现自动回复功能
接下来,我们需要通过VSCode的Python插件实现自动回复功能。具体步骤以下:
- 在VSCode中新建一个Python文件,例如”auto-reply.py”。
- 导入必要的库和模块。
- 定义自动回复函数,即向ChatGPT发送消息并获得回复。
- 定义WebSocket回调函数,即接收并处理聊天信息。
- 启动WebSocket连接,随时准备接收聊天信息并自动回复。
import openai_secret_manager import openai import websocket # 设置OpenAI API密钥和ChatGPT模型 assert "openai" in openai_secret_manager.get_services() secrets = openai_secret_manager.get_secret("openai") openai.api_key = secrets["api_key"] model_engine = "text-davinci-002" # WebSocket参数设置 socket = "wss://api.openai.com/v1/stream" auth = {"Bearer": secrets["api_key"]} headers = {"Authorization": auth} # 连接到OpenAI WebSocket ws = websocket.WebSocketApp( socket, on_open=lambda ws: ws.send(openai.api_key), header=headers )
def reply_to(msg): # 向ChatGPT发送消息并获得回复 prompt = f"Me: {msg} AI:" response = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=50, n=1, stop=None, temperature=0.5 ) # 返回回复 return response.choices[0].text.strip()
def on_message(ws, message): # 解析接收到的消息 msg = message.split(": ")[1].strip() # 自动回复并发送回复 reply = reply_to(msg) ws.send(reply)
# 启动WebSocket连接 if __name__ == "__main__": ws.on_message = on_message ws.run_forever()
3. 测试自动回复功能
至此,我们已完成了ChatGPT和VSCode结合实现自动回复聊天信息的功能。接下来,我们可以在VSCode中履行该Python文件,启动WebSocket连接,然后测试自动回复功能。
- 履行”auto-reply.py”文件。
- 打开浏览器,访问https://convai.openai.com/,随机选择一个ChatGPT(例如“GPT⑶ Playground”)并点击“Enter”按钮。
- 在聊天窗口中,随便发送一条消息,等待ChatGPT自动回复。
- 如果一切正常,我们应当能够收到ChatGPT的回复。
4. 总结
ChatGPT和VSCode结合实现自动回复聊天信息的功能,极大地提高了ChatGPT的实用性和用户体验。本文介绍了怎样使用OpenAI训练的英文聊天模型和VSCode的Python插件实现自动回复功能,希望能够对大家有所帮助。