chatGPTのAPIを使って、pythonでchatGPT動かしてみた【python】

2023年3月29日2023年12月19日

経緯

chatGPTのAPIを使って、pythonでchatPGTが動かせる？使えると聞いたので、

今回勉強しました。

“pop install openai”を使う

まず、openaiをインストールします。

!pip install openai

と打って”openai”をインストールします。

とりあえず、プログラムを書きます。

import openai
import json

# APIキーをセットアップする
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# ChatGPTエンジンIDを取得する
model_engine = "text-davinci-002" # ここでエンジンを選択できます

# リクエストを送信する
def ask_chatGPT(prompt, model_engine):
    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )
    message = response.choices[0].text
    return message.strip()

# ChatGPTエンジンに対して質問をする
prompt = "Hello, how are you today?"
response = ask_chatGPT(prompt, model_engine)
print(response)

プログラムの説明をします。

まず、importします。

次に、chatGPTのAPIキーを取得して、”YOUR_API_KEY”の””内に記入してください。

次は、ChatGPTエンジンIDを取得しています。”daivnci”というのが最も高度なモデルみたいです。

次に関数を作っています。関数の中身は私もまだ模索中で、自身あった数値を探してください。以下が説明です。

prompt: GPT-3に対して提示するプロンプトの文字列です。AIが応答を生成するための情報源となります。
model_engine: 使用するGPT-3のモデルの種類を指定します。デフォルトでは”daivnci”という最も高度なモデルが使われます。
max_tokens: GPT-3に対して提示するプロンプトの最大トークン数です。トークンとは、テキストを分割する単位であり、このパラメーターはAIが生成するテキストの長さを制御します。
n: AIが生成する応答の数を指定します。n=1の場合、AIは1つの応答を生成します。
stop: AIが生成する応答に含めないトークンのリストです。このパラメーターを使うことで、AIに生成したいテキストの方向性を指示することができます。
temperature: AIが生成する応答の創造性やバリエーションを制御するためのパラメーターです。値が高いほど、よりランダムな応答が生成されます。