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以下是一个基于Python的示例代码#xff0c;展示如何在本地环境中使用预训练的ChatGPT模型构建一个简单的聊天机器人应用程序。在这个示例中#xff0c;我们将使用Hugging Face Transformers库加载GPT-2模型#xff0c;并创建一个基于命令行的用户…基于chatgpt的聊天机器人
以下是一个基于Python的示例代码展示如何在本地环境中使用预训练的ChatGPT模型构建一个简单的聊天机器人应用程序。在这个示例中我们将使用Hugging Face Transformers库加载GPT-2模型并创建一个基于命令行的用户界面。
步骤 1: 安装必要的库 确保您已经安装了以下库
pip install transformers pip install torch 步骤 2: 编写代码 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
加载预训练的GPT-2模型和分词器
model GPT2LMHeadModel.from_pretrained(“gpt2”) tokenizer GPT2Tokenizer.from_pretrained(“gpt2”)
设置模型为eval模式
model.eval()
对话函数
def chatbot():user_input input(You: )input_ids tokenizer.encode(User: user_input ChatGPT:)input_ids torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)# 生成回答with torch.no_grad():outputs model.generate(input_ids, max_length100, num_return_sequences1, pad_token_idtokenizer.eos_token_id)response tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue)print(ChatGPT:, response)主循环
while True: chatbot() 步骤 3: 运行应用程序 运行上述代码您将看到一个命令行界面您可以输入问题并与ChatGPT模型进行对话交互。
请注意这只是一个简单的示例您可以根据需求进行扩展和定制。希望这能帮助您开始构建一个本地聊天机器人应用程序
雅思口语
您可以使用提示词工程来优化机器人以用于练习雅思口语。通过添加与雅思口语话题相关的提示词您可以帮助ChatGPT更好地理解用户的需求并生成与口语练习相关的回答。
以下是如何使用提示词工程来优化机器人以用于练习雅思口语的示例代码
步骤 1: 添加雅思口语提示词 在对话函数中添加与雅思口语话题相关的提示词例如“口语练习”、“雅思口语”等。
def chatbot():user_input input(You: )prompt User: user_input ChatGPT:# 添加雅思口语提示词if 口语练习 in user_input:prompt 口语练习 user_input.replace(口语练习, ) ChatGPT:elif 雅思口语 in user_input:prompt 雅思口语 user_input.replace(雅思口语, ) ChatGPT:input_ids tokenizer.encode(prompt)input_ids torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)# 生成回答with torch.no_grad():outputs model.generate(input_ids, max_length100, num_return_sequences1, pad_token_idtokenizer.eos_token_id)response tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue)print(ChatGPT:, response)步骤 2: 运行应用程序 运行更新后的代码用户可以输入带有雅思口语提示词的问题例如“口语练习如何提高发音”、“雅思口语怎样练习描述图片”ChatGPT将根据提示词生成更相关的口语练习回答。
通过使用提示词工程您可以提高机器人在雅思口语练习方面的定制性和针对性帮助用户更好地进行口语练习。祝您的项目取得成功
