前言
今天我们来聊聊如何利用openai来强化客服，基于openai的大模型。
准备工作：
- Google 账号
- Openai 账号
- Openai 网址为 openai.com/
- Google Colab 网址为 colab.research.google.com/。
通过 Google Colab，用户可以创建和共享Jupyter笔记本，运行Python代码，访问云端计算资源，以及使用大量开源机器学习框架和库，而无需担心硬件或软件配置问题。而我们这里需要一点点的python 和 openai结合，当我们使用Google Colab 运行python时，可以不用担心配置环境。
注意，以上这些网站均为外网，当我们访问这些网站时，需要 “搭梯子”，具体可以去网上看看教程
- 首先进入openai网站，拿到我们的sdk。教程如下：
选择VPI
复制我们的API keys， 如果没有的话点击Create new secret key,这样我们就可以拿到我们的sdk了。
- 接下来我们进入Google Colab网站，将代码放进此网站运行。这个网站十分的方便，当我们使用Google Colab 运行python时，可以不用担心配置环境。
点击文件-> 新建笔记本 点击左上角 +代码
正文
输入 !pip install openai==0.10.2 ,安装名为openai的安装包,版本号为0.10.2
当左下角出现Successfully时，说明安装成功。
from openai.api_resources import completion # 基于openai 的大模型来强化客服 import openai # api_key openai.api_key="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" # 常量 文本生成的模型 COMPLETION_MODEL="text-davinci-003"
- 首先我们导入openai
- 在
openai.api_key处输入我们刚刚拿到的sdk COMPLETION_MODEL="text-davinci-003",常量 文本生成的模型达芬奇
prompt="""请你使用朋友的语气回复到客户，并称他为亲，他的订单已经发货在路上了，预计在3天之内会送达， 订单号2021AEDG，我们很抱歉因为天气的原因物流时间比原来长，感谢他选购我们的商品。""" # 封装了openai 回复的功能 def get_response(prompt, temperature=1.0): # Completion模块 # 生成内容 同步的 # 调用openai库的Completion模块，创建一个新的 # 字典 {k:v} completions = openai.Completion.create( engine=COMPLETION_MODEL, prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, # null stop=None, temperature=temperature ) # JSON choice txt print(completions) message = completions.choices[0].text return message
接下来我们输入prompt, 系统后台生成了一条记录，再调用我们这个AIGC来生成客服
然后写一个函数，封装openai回复的功能，自由度默认设为1.0
最大算力 ：max_token=1024设置为1024
n=1 : 结果取一条
stop=None： 不要停止
我们打印一下，来看看输出结果：
可以看到，openai回复了：亲爱的，您的订单2021AEDG已经发货，预计3天内会抵达您的手中。我们对因天气原因而延迟物流时间抱歉，谢谢您选择我们的商品！
总结
当我们学会使用了openai后，生活因此变得更简单！
今天的内容就到这啦，如果你觉得小编写的还不错的话，或者对你有所启发，请给小编一个辛苦的赞吧
