[AI]-(第1期)：OpenAI-API调用

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文章目录

- 一、OpenAI API中使用GPT-3.5-turbo模型
- - 充值方式
  - 使用模型
  - 计费方式
  - 价格说明
  - 相关限制和条款
- 二、接入一个OpenAI API流程
- - 1. 获取OpenAI API 密钥
  - 2. 集成ChatGPT到小程序
  - 3. 处理用户输入
  - 4. 调用OpenAI API
  - 5. 返回回复至小程序
  - 6. 持续优化
  - 7. Postman请求示例
- 三、通用AI客服机器人的开发流程
- - 1. 定义业务需求和目标
  - 2. 选择合适的技术平台
  - 3. 收集和整理数据
  - 4. 训练 AI 模型
  - 5. 开发和测试
  - 6. 集成到业务系统
  - 7. 发布和推广
  - 8. 持续改进和优化
- 参考

一、OpenAI API中使用GPT-3.5-turbo模型

充值方式

OpenAI账户注册：首先需要在OpenAI官方网站注册一个账户。
API密钥获取：注册后，你需要获取API密钥，用于调用OpenAI API。
充值账户：在OpenAI账户中，你可以选择充值你的账户，通常通过信用卡或其他在线支付方式进行支付。

使用模型

选择GPT-3.5-turbo模型：在调用OpenAI API时，你需要明确选择使用GPT-3.5-turbo模型。
指定引擎和模型：在API调用时，需要明确指定使用GPT-3.5-turbo模型，以及相应的引擎参数。

计费方式

按调用次数计费：OpenAI API的使用通常按照调用次数进行计费，即每次使用API调用都会产生费用。
按调用时长计费：有些情况下，OpenAI API的使用也可能按照调用时长进行计费，具体取决于API的使用情况和套餐。

价格说明

价格透明：OpenAI通常会提供清晰明确的价格列表，列出每种API调用的价格和费用。
费用预估：在使用API之前，你可以根据预估的调用量和频率，估算出相应的费用。

MODEL	TOKEN LIMITS	REQUEST AND OTHER LIMITS	BATCH QUEUE LIMITS
gpt-3.5-turbo	40,000 TPM	3 RPM 200 RPD	200,000 TPD

二、接入一个OpenAI API流程

要在小程序中使用ChatGPT实现客服机器人，你可以按照以下步骤进行：

1. 获取OpenAI API 密钥

首先，你需要注册OpenAI账号并获取API密钥。然后，你可以使用这个密钥来调用OpenAI的文本生成API。

2. 集成ChatGPT到小程序

你可以通过HTTP请求或WebSocket等方式将小程序与OpenAI API连接起来。根据你的实际需求选择合适的集成方式。

3. 处理用户输入

在小程序中，你可以设置一个输入框，让用户输入问题或者需要咨询的内容。当用户发送消息后，将消息发送到你的服务器端进行处理。

4. 调用OpenAI API

在服务器端，接收到用户的消息后，你可以调用OpenAI的API来生成回复。将用户的消息作为输入，调用API后得到的文本作为回复。

5. 返回回复至小程序

将生成的回复文本发送回小程序，并在聊天界面显示给用户。

6. 持续优化

根据用户的反馈和使用情况，不断优化ChatGPT的模型和对话逻辑，提高机器人的智能程度和回复质量。

以下是一个简单的示例代码（假设你已经完成了小程序前端的开发，这里只展示后端服务器端的代码）：

import openai
from flask import Flask, request, jsonify

# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_input = request.json['message']
    # 调用OpenAI API生成回复
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=user_input,
        max_tokens=150
    )
    bot_reply = response.choices[0].text.strip()
    return jsonify({'reply': bot_reply})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

7. Postman请求示例

postman请求
请求地址：http://127.0.0.1:5000/chat
方式：POST
请求头：Content-Type：application/json
数据：raw {"message":"hello,who are you ?"}

---
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data '{"message":"hello,who are you ?"}' http://127.0.0.1:5000/chat

返回结果核心内容：openai.error.RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs:https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.

报错是因为我的API没有Token额度了

在这个示例中，我们使用Flask作为后端框架，创建了一个简单的API接口 /chat，当收到POST请求时，调用OpenAI API生成回复，并返回给客户端。

你需要根据自己的实际需求和业务逻辑进行适当的调整和扩展。同时，要确保保护用户隐私和数据安全，遵循相关的法律法规和隐私政策。