基于python实现openai可结合上下文的问答

本文使用 OpenAI GPT（Generative Pre-Training）聊天机器人模型，实现可自动回复提问的聊天功能。

代码解释

首先，我们导入相关的库，例如 `openai`，`Path`，`time` 等。

接下来，为了使模型可以正常工作，我们需要设置 `openai` 的 `api_key` ，以及一些初始变量，如 `text`, `turns`, `last_result`，用来记录聊天记录。

之后，我们定义了一个函数 `chatgpt`，目的是为了接收用户输入的问题，并返回 GPT 模型生成的回答。函数中，除了指定使用 `davinci-003` 模型外，我们还设置了 `temperature`、`max_tokens`、`frequency_penalty`、`presence_penalty` 等参数，用来控制结果的随机性和字数，以达到最佳的回答效果。

最后，在 `if __name__ == '__main__':` 下，我们初始化两个列表，用来存放用户输入的问题和 GPT 模型自动生成的回答，然后在 `while` 循环中，接收用户输入的问题，并调用 `chatgpt` 函数，最后将问题和回答分别存储到对应的列表中，最终将内容保存到文件中。

代码使用说明

* 使用该代码，你需要先申请 OpenAI 的api_key，并将其输入到代码中，然后运行该程序，

* 输入你的问题，即可获得 GPT 模型的回答；

* 若输入exit则直接退出当前对话；

* 程序结束时，会将问答的内容记录到文件中，以便下次查看。

对话模式代码

单问答模式代码