ChatGPT Python插件开发指南：增加自然语言理解的功能

pip install openai

[
  {
    "input": "天气预报",
    "output": "今天的天气晴朗，温度在25°C左右。"
  },
  {
    "input": "最近有什么好电影推荐吗",
    "output": "《触不可及》是一部非常好的法国电影。"
  },
  ...
]

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载训练数据
data = [
  {
    "input": "天气预报",
    "output": "今天的天气晴朗，温度在25°C左右。"
  },
  {
    "input": "最近有什么好电影推荐吗",
    "output": "《触不可及》是一部非常好的法国电影。"
  },
  ...
]

# 准备文本和标签
texts = [item['input'] for item in data]
labels = [item['output'] for item in data]

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)

import openai

# 设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 设置ChatGPT插件的配置
configuration = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 100,
    "n": 1,
    "stop": None,
    "logprobs": 0   
}

# 自然语言理解函数
def understand_input(user_input):
    # 使用自然语言理解模型预测输入的语义标签
    label = clf.predict(vectorizer.transform([user_input]))[0]
    
    # 构建ChatGPT格式的输入
    input_text = f"{label}: {user_input}"
    
    # 调用ChatGPT生成理解后的回答
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=input_text,
        **configuration
    )
    
    # 提取ChatGPT生成的回答
    reply = response.choices[0].text.strip().split(':')[1].strip()
    
    return reply

# 用户输入示例
user_input = "天气预报"

# 使用自然语言理解函数获取回答
reply = understand_input(user_input)

# 输出回答
print(reply)