OpenAI API 대화에서 계속 진행합니다.

저는 openAI API와 놀고 있으며 대화를 이어가려고 시도하고 있습니다. 예를 들어,

'import openai

openai.api_key = mykey

prompt= write me a haiku

response = openai.Completion.create(engine=text-davinci-001,

prompt=prompt,

max_tokens=50)

print(response)

'

아래의 형식으로 하이쿠를 만듭니다:

(5 syllables)

(7 syllables)

(5 syllables)

'{

choices: [

{

finish_reason: stop,

index: 0,

logprobs: null,

text: \n\n\n\nThis world is\nfull of wonders\nSo much to see and do

}

],

created: 1670379922,

id: cmpl-6KePalYQFhm1cXmwOOJdyKiygSMUq,

model: text-davinci-001,

object: text_completion,

usage: {

completion_tokens: 17,

prompt_tokens: 5,

total_tokens: 22

}

}

'

그것은 훌륭합니다. 그러나 이제 다른 것을 써 주세요.라고 요청하려면 어떻게 해야 할까요? openAI playground 채팅이나 chatGPT를 사용하면 대화를 계속할 수 있습니다. 이 작업을 파이썬 스크립트를 통해 수행하고 싶습니다. 응답으로 'id' 을 받는 것을 알아챘습니다. 이를 어떻게 사용하여 대화를 계속할 수 있을까요?

답변 1

OpenAI는 이제 gpt-3.5-turbo 모델을 공식적으로 출시했습니다.

다음은 샘플 코드입니다: 'https://github.com/stancsz/chatgpt'

당신은 컴퓨터 전문가입니다. 번역해 주세요. 특수 기호를 그대로 유지해주세요.

and 'here's the official docs' .

'import os

import openai

class ChatApp:

def __init__(self):

# Setting the API key to use the OpenAI API

openai.api_key = os.getenv(OPENAI_API_KEY)

self.messages = [

{role: system, content: You are a coding tutor bot to help user write and optimize python code.},

]

def chat(self, message):

self.messages.append({role: user, content: message})

response = openai.ChatCompletion.create(

model=gpt-3.5-turbo,

messages=self.messages

)

self.messages.append({role: assistant, content: response[choices][0][message].content})

return response[choices][0][message]

'

시험 로그

'how are you? {

content: I'm just a computer program, so I don't have feelings, but I'm functioning properly and ready to help you with any coding questions you have!,

role: assistant

}

I want to know how to learn python quickly? {

content: There are several ways to learn Python quickly. Here are some tips that may help:\n\n1. Start with the basics: Before jumping into complex topics, ensure that you have a strong foundation in the basics of Python programming such as variables, data types, variable assignment, loops, functions, etc. You can find many resources online to learn these basics.\n\n2. Practice coding regularly: Regular practice is the key to learn Python quickly. You can start by solving small coding challenges or writing small programs on a daily basis.\n\n3. Use interactive platforms: There are several interactive platforms available online, such as Codecademy, HackerRank, and DataCamp, that can help you learn and practice Python.\n\n4. Learn important libraries: Python has a wide range of powerful libraries that can save you time and effort in programming. Examples include NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, etc. Learning these libraries can help you accelerate your learning and improve your productivity.\n\n5. Participate in coding communities: Participating in online coding communities can help you learn more quickly by interacting with other developers and getting feedback on your code. You can join forums or groups on social media platforms like Reddit and Facebook.\n\nRemember that learning any programming language takes time and effort. However, with consistent practice and a commitment to improving your skills, you can become proficient in Python in a relatively short amount of time.,

role: assistant

}

What are the best resources for this? {

content: There are many resources available for learning Python quickly. Here are some of the best ones:\n\n1. Coursera: Coursera offers a wide range of Python courses that are designed for beginners and those with some programming experience. These courses cover everything from basic programming concepts to advanced topics like machine learning and data analysis.\n\n2. Codecademy: Codecademy is an interactive learning platform that offers free and paid Python courses. It provides hands-on coding experience and covers the essential Python skills for beginners.\n\n3. Udemy: Udemy is an online learning platform that offers a wide variety of Python courses. It provides both free and paid courses, covering various Python skills and applications, from web development to data science.\n\n4. Automate the Boring Stuff with Python: This is a free online book that covers the basics of Python programming and includes practical examples and projects that you can work on, such as web scraping and automating tasks.\n\n5. Python for Everybody: Python for Everybody is a free course offered by the University of Michigan. It covers the basics of Python programming and is suitable for beginners with no prior programming experience.\n\n6. Python documentation: The official Python documentation is an excellent resource for learning Python. It provides clear and detailed explanations of Python concepts and syntax, as well as examples and code snippets.\n\n7. Python community: The Python community is very active and supportive. You can find help, tutorials, and examples online through various forums, social media groups, and developer communities like Stack Overflow and GitHub.\n\nThese resources can help you learn Python quickly and efficiently, but remember that consistent practice and hands-on experience are key to becoming proficient in Python.,

role: assistant

}

what should I learn first? {

content: If you are new to programming, you should start with the basic concepts of Python. The following are some of the key concepts to learn first:\n\n1. Variables and Data types: Learn how to create variables and assign values to them. Python has different types of data, such as numbers, strings, and lists.\n\n2. Control Structures: Learn how to control program flow using if/else statements, loops (for and while loops), and basic logic concepts.\n\n3. Functions: Learn how to create functions and pass arguments to them. Functions allow you to segment your code into modular pieces that can be reused throughout your program.\n\n4. Input and Output: Learn how to accept input from users and output results to the screen or file.\n\n5. File handling: Learn how to read/write data from/to files.\n\n6. Libraries: Learn about built-in Python libraries, such as math and random, and how to import external libraries for more advanced functionality.\n\nOnce you have mastered the basics, you can move on to more advanced topics like object-oriented programming, web development, data science, and machine learning.,

role: assistant

}

'

답변 2

Dialogue OpenAI API를 통한 대화 지속에 대한 에세이

인공지능 기술은 현재 우리 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 기술의 발달로 우리는 이전보다 스마트한 서비스와 사용자 경험을 누릴 수 있게 되었습니다. 그 중에서도 최근에 떠오르고 있는 인공지능의 한 분야는 언어 모델입니다. OpenAI API를 사용한 대화 지속은 그 중 하나로, 우리에게 흥미로운 기능을 제공합니다.

OpenAI API를 이용한 대화 지속은 기존의 대화형 AI 모델에서 한 발 더 진화한 형태입니다. 이전에는 대화를 하려면 매번 새로운 문장을 입력해야 했습니다. 하지만 OpenAI API를 통해 대화를 계속할 수 있게 되면서, 더욱 자연스러운 대화 환경을 구축할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 사용자는 인공지능 모델과 더욱 스무스하게 상호작용할 수 있고, 보다 개인화된 서비스를 경험할 수 있게 되었습니다.

인공지능 기술의 발전에 따라, 우리는 다양한 분야에서 OpenAI API를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 대화를 통해 사용자의 요구에 신속하게 응답할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 대기 시간을 최소화하고, 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다. 또한, 교육 분야에서는 학생들의 질문에 AI가 답변하여 개인별 맞춤 지도를 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI가 대화를 지속하는 기능은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

이러한 OpenAI API를 최적화하기 위해서는 SEO를 고려해야 합니다. SEO는 검색 엔진 최적화를 의미하며, 우리가 제공하는 내용이 검색 엔진 결과 페이지에서 상위에 노출되도록 돕는 역할을 합니다. OpenAI API를 활용한 대화 지속에 대한 정보를 가장 효과적으로 전달하기 위해서는 관련된 키워드를 포함한 콘텐츠를 작성해야 합니다. 예를 들어, 대화 지속 방법이나 OpenAI API를 이용한 대화형 서비스와 같은 키워드를 사용하여 내용을 작성하면, 검색 엔진에서 해당 키워드를 검색하는 사용자에게 우리의 콘텐츠를 노출시킬 수 있습니다. 또한, 제목과 부제목을 적절하게 활용하여 사용자의 검색 의도에 부합하는 내용을 잘 전달할 수 있도록 해야 합니다.

한편, 사용자 경험도 매우 중요한 요소입니다. OpenAI API를 이용한 대화 지속을 사용하는 사용자는 보다 효과적으로 정보를 얻고 싶어합니다. 따라서, 콘텐츠의 질과 양을 고려하여 최대한 유용한 정보를 제공해야 합니다. 또한, 제공되는 정보가 체계적이고 구조화되어 있어야 사용자가 쉽게 접근하고 이해할 수 있습니다. 목차와 간결한 문장 구성, 관련 링크의 제공 등을 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 더불어, 이미지나 동영상을 적절히 활용하여 콘텐츠를 다양하게 구성할 수도 있습니다.

마지막으로, OpenAI API를 통한 대화 지속을 활용하기 위해서는 보안 및 개인정보 보호를 고려해야 합니다. 인공지능을 통해 사용자와의 대화가 계속되기 때문에, 개인정보 유출 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 암호화된 통신 방식을 사용하고, 단계적인 보안 절차를 수립해야 합니다. 또한, 사용자의 동의를 받고 개인정보 처리에 대한 정책을 명확하게 안내해야 합니다. 이러한 많은 노력을 통해 사용자들은 보다 안전한 환경에서 대화를 지속할 수 있게 됩니다.

종합하면, OpenAI API를 통한 대화 지속 기술은 우리에게 많은 기회와 혁신을 제공합니다. 그러나 이를 활용하기 위해서는 SEO를 고려한 콘텐츠 제작, 사용자 경험 개선, 보안 및 개인정보 보호 등 다양한 측면을 고려해야 합니다. 이를 위해 우리는 계속해서 기술 발전과 함께 성장하는 인공지능 산업 생태계를 지원해야 합니다.