建议使用openai模型时候添加上下文对话

[caotao94]

以下是我实现上下文对话的demo，两种方式
1.spacy

import spacy
import redis
import openai

# 创建Redis客户端并连接到Redis服务器
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 加载SpaCy的英文模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# 设置OpenAI API密钥和模型引擎名称
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
MODEL_ENGINE = 'davinci'

# 发送对话请求并提取机器人回复
def complete_prompt(prompt):
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine=MODEL_ENGINE,
            prompt=prompt,
            max_tokens=50,
            stop='.',
        )
        return response.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        print('OpenAI API error:', e)

# 从控制台读取用户输入
def read_input():
    return input('You: ').strip()

# 分析文本中的命名实体，并将其添加到Redis集合中
def add_entities_to_redis(text):
    doc = nlp(text)
    for ent in doc.ents:
        client.sadd('entities', ent.text.lower())

# 获取包含所有命名实体的Redis集合
def get_entities_from_redis():
    return list(client.smembers('entities'))

# 开始对话
user_input = ''
while user_input != 'bye':
    # 从Redis中获取所有命名实体并构建对话起始语句
    entities = get_entities_from_redis()
    prompt = ' '.join(entities).strip()

    # 发送对话请求并提取机器人回复
    bot_reply = complete_prompt(prompt)
    print(f'Bot: {bot_reply}')

    # 将用户输入和机器人回复添加到Redis集合中
    add_entities_to_redis(user_input)
    add_entities_to_redis(bot_reply)

    # 获取下一个用户输入
    user_input = read_input()

# 关闭Redis连接
client.close()

2.gensim

import gensim
import redis
import openai

# 创建Redis客户端并连接到Redis服务器
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 加载预训练的Word2Vec模型
model_path = 'path/to/word2vec/model'
model = gensim.models.Word2Vec.load(model_path)

# 设置OpenAI API密钥和模型引擎名称
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
MODEL_ENGINE = 'davinci'

# 发送对话请求并提取机器人回复
def complete_prompt(prompt):
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine=MODEL_ENGINE,
            prompt=prompt,
            max_tokens=50,
            stop='.',
        )
        return response.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        print('OpenAI API error:', e)

# 从控制台读取用户输入
def read_input():
    return input('You: ').strip()

# 获取包含所有单词的Redis集合
def get_words_from_redis():
    return list(client.smembers('words'))

# 将单词转换为向量，并返回它们的平均值
def word_vectors(words):
    vectors = []
    for word in words:
        if word in model.wv:
            vectors.append(model.wv[word])
    if len(vectors) > 0:
        return sum(vectors) / len(vectors)
    else:
        return None

# 计算两个向量之间的余弦相似度
def cosine_similarity(vec1, vec2):
    return vec1.dot(vec2) / (vec1.norm() * vec2.norm())

# 开始对话
user_input = ''
while user_input != 'bye':
    # 从Redis中获取所有单词并计算它们的词向量表示
    words = get_words_from_redis()
    word_vecs = word_vectors(words)

    # 根据上下文计算最相关的单词，并构建对话起始语句
    if word_vecs is not None:
        most_similar = model.wv.similar_by_vector(word_vecs, topn=5)
        prompt_words = [word for word, _ in most_similar]
        prompt = ' '.join(prompt_words).strip()

        # 发送对话请求并提取机器人回复
        bot_reply = complete_prompt(prompt)
        print(f'Bot: {bot_reply}')

        # 将用户输入和机器人回复添加到Redis集合中
        client.sadd('words', user_input.lower())
        client.sadd('words', bot_reply.lower())

    # 获取下一个用户输入
    user_input = read_input()

# 关闭Redis连接
client.close()

[prairiewolf11]

我也提过哎，看样子需求旺盛。不知道人家给搞不？
OpenAI不能进行上下文对话。可否修订一下？ #193

[wzpan]

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感谢，期待功能

[caotao94]

spacy有对应的中文模型https://spacy.io/models/zh/
gensim的话可能需要找些开源的中文语料训练下

[wzpan]

spacy有对应的中文模型https://spacy.io/models/zh/
gensim的话可能需要找些开源的中文语料训练下

这个好像是另一个topic了？可以移步到 discussion 版块来分享你的 idea 。

[caotao94]

spacy有对应的中文模型https://spacy.io/models/zh/
gensim的话可能需要找些开源的中文语料训练下

这个好像是另一个topic了？可以移步到 discussion 版块来分享你的 idea 。

可以

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3.4.0版本 已实现该功能。