如何用chatGPT、代理IP和网络爬虫，打造一个智能有趣的聊天机器人？

suger7

AI（人工智能）是指让机器具有感知、合成和推理信息的能力，与人类和非人类动物的智能相对应。AI可以实现从经验中学习、适应新的输入和执行类似人类的任务。我们今天听到的大多数AI的例子，从下棋的计算机到自动驾驶汽车，都严重依赖于深度学习和自然语言处理。 chatGPT是一种基于深度学习和自然语言处理的AI技术，它可以生成流畅、连贯和有意义的文本对话。chatGPT是由OpenAI开发的，OpenAI是一家致力于确保人工通用智能造福全人类的AI研究和部署公司。chatGPT在2023年2月向公众开放了其API接口，让任何人都可以使用它创建自己的聊天机器人。 代理IP是指通过第三方服务器提供的IP地址来隐藏或更换用户真实的IP地址。代理IP有很多用途，比如隐私保护、反防采集、刷票刷流量等 。使用代理IP可以让用户访问一些受限制或被屏蔽的网站，比如Google、YouTube等。 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定规则策略自动抓取互联网上网页，并对这些网页进行数据抽取形成所需要数据集  。网络爬虫可以用来收集各种信息，比如商品价格、图片视频资源、新闻文章等。 结合以上四个关键词，我们可以想象一个场景：一个用户想要使用chatGPT来创建一个聊天机器人，但由于他所在地区无法访问OpenAI的API接口，他需要使用代理IP来更换自己网络位置；同时他想要让他聊天机器人具有更多知识趣味性，他需要使用网络爬虫从互联网获取各种数据，并将其作为聊天机器人学习回答问题时候参考；最终他成功地创建了一个既智能又有趣味性高度可定制化聊天机器人。

以下是我写的一段代码，使用chatGPT的API、代理IP和网络爬虫：

1. 
   
2. ```python
   
3. # 导入所需的库
   
4. import os
   
5. import openai
   
6. import requests
   
7. from bs4 import BeautifulSoup
   
8. 
   
9. # 设置OpenAI的API密钥
   
10. openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    
11. 
    
12. # 设置亿牛云代理IP地址和端口
    
13. proxy = {"http": "http://www.16yun.cn:8080"}
    
14. # 代理验证信息
    
15. proxyUser = "16yun"
    
16. proxyPass = "16ip"
    
17. 
    
18. proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
    
19.         "host" : proxyHost,
    
20.         "port" : proxyPort,
    
21.         "user" : proxyUser,
    
22.         "pass" : proxyPass,
    
23.     }
    
24. 
    
25. # 设置 http和https访问都是用HTTP代理
    
26. proxies = {
    
27.     "http"  : proxyMeta,
    
28.     "https" : proxyMeta,
    
29. }
    
30. 
    
31. # 定义一个函数，用于从网页中提取对话内容
    
32. def get_dialogue(url):
    
33.     # 使用requests库和代理IP发送请求，获取网页源码
    
34.     response = requests.get(url, proxies)
    
35.     # 使用BeautifulSoup库解析网页源码，提取对话内容所在的标签
    
36.     soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
37.     dialogue_tag = soup.find("div", class_="dialogue")
    
38.     # 返回对话内容的文本
    
39.     return dialogue_tag.text
    
40. 
    
41. # 定义一个函数，用于使用chatGPT的API生成回复内容
    
42. def get_reply(prompt):
    
43.     # 使用openai库和text-davinci-003模型发送请求，获取回复内容
    
44.     response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt)
    
45.     # 返回回复内容的文本
    
46.     return response["choices"][0]["text"]
    
47. 
    
48. # 定义一个网页地址，用于获取对话内容
    
49. url = "https://www.example.com/dialogue.html"
    
50. 
    
51. # 调用get_dialogue函数，获取对话内容，并打印出来
    
52. dialogue = get_dialogue(url)
    
53. print(dialogue)
    
54. 
    
55. # 调用get_reply函数，根据对话内容生成回复，并打印出来
    
56. reply = get_reply(dialogue)
    
57. print(reply)

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