定制属于自己的“贾维斯”——Python调用Chat
本文作者：罗天尧，新疆大学商学院
本文编辑：周一鸣
技术总编：方一卓
Stata and Python 数据分析
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import openaiopenai.api_key='U KEY' #此处填写你自己的key（openAI官网右上角登录——view APIkey--creatnewkey（及时复制，关闭后显示不全））model_list=openai.Model.list() #查看可用modelprint(model_list)import openaiopenai.api_key='U KEY'
def chat(question:str): #定义传入参数，方便下次调用 resp=openai.ChatCompletion.create( #创建聊天对象 model="gpt-3.5-turbo", #gpt-3.5-turbo-0301：OpenAI 在 2023.3.1 发布的新模型，带来了一些改进。不过可能没有老模型稳定。 messages=[ #{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": question}, # {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."}, # {"role": "user", "content": "Where was it played?"} ] )
print(resp['choices'][0]['message']['content']) #返回时请使用该格式，以便提取文本
chat("tell me something about Python&Stata") #调用函数根据官方文档，聊天时采用的是{"role": "user", "content": " "}格式，这是为了更好地训练语言模型；由于目前chat的上下文管理还是有一定的限制，因此类似{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}的标注，更像是一个定制化模板，使Chat能“回忆起”历史内容。
下为返回的数据：
import requestsfrom PIL import Image
def picture(describe:str): response=openai.Image.create( #注意这里换方法了 prompt=describe, n=1, size="1024x1024" ) image_url = response['data'][0]['url'] #不同于文本，返回的是url r = requests.get(image_url) with open('test.png', 'wb') as f: #写入保存 f.write(r.content) img = Image.open('test.png') #可视化对象 img.show() #打开对象
picture('pretty cute dog')一只“可爱”的狗。
def correct(sentence:str): prompt=f"改正错词输出正确句子:\n\n{sentence}" resp= openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "user", "content":prompt} ]) answer = resp.choices[0].message.content print(answer)
correct("I loves Stata&Python")返回的修改后的文本：
def embedding(sentence:str): content = sentence response = openai.Embedding.create( #词向量方法 model="text-embedding-ada-002", #指定模型 input=content) answer = response.data[0].embedding print(answer)
embedding('做一个文本分析') #需要转换的文本成品算法，极大减轻了研究者的编程压力；未来并发限制减弱的话，研究者甚至不需要为设备的算力限制担忧。
pip install --upgrade openai #安装export OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>" #导入自己的keyopenai tools fine_tunes.prepare_data -f <LOCAL_FILE> #指定文件位置（格式：CSV, TSV, XLSX, JSON or JSONL）openai api fine_tunes.create -t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> -m <BASE_MODEL> #指定模型（ada, babbage, curie, or davinci）和训练集路径训练完成后，在playground选择自己的model，并进行相关配置参数（https://platform.openai.com/playground）。而后，便可直接在python中调用了（调整model参数名称即可）。
import openaiopenai.Completion.create( model=FINE_TUNED_MODEL, prompt=YOUR_PROMPT)重磅福利！为了更好地服务各位同学的研究，爬虫俱乐部将在小鹅通平台上持续提供金融研究所需要的各类指标，包括上市公司十大股东、股价崩盘、投资效率、融资约束、企业避税、分析师跟踪、净资产收益率、资产回报率、国际四大审计、托宾Q值、第一大股东持股比例、账面市值比、沪深A股上市公司研究常用控制变量等一系列深加工数据，基于各交易所信息披露的数据利用Stata在实现数据实时更新的同时还将不断上线更多的数据指标。我们以最前沿的数据处理技术、最好的服务质量、最大的诚意望能助力大家的研究工作！相关数据链接，请大家访问：(https://appbqiqpzi66527.h5.xiaoeknow.com/homepage/10)或扫描二维码：
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