之前写过一篇文章，初步实现调用chatgpt的api实现与机器人的对话，但是并没有提及多轮对话如何实现。在这篇文章中，我将介绍如何利用openai的api实现聊天机器人的多轮对话。
第一步：官网申请api，可参考我之前的博文：
用chatgpt的api实现你的简易个人聊天机器人demo_聊天机器人api_qq_38100666的博客-CSDN博客
第二步：编写程序
设置代理和api
import openaiimport osos.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:47890"os.environ["https_proxy"] = "http://127.0.0.1:47890"openai.api_key="your api_key"
定义一个函数进行对话：
def chat(m):history = mwhile True:messages = history[-10:]message = input("")if message.lower() == "stop":breakmessages.append({"role":"user","content": message})history.append({"role":"user","content": message})response=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=messages)reply = response["choices"][0]["message"]["content"]print(reply)history.append({"role":"assistant", "content": reply})return
定义一个变量history存放历史记录，这是实现多轮对话的关键
history = m
每次对话取前10条历史记录：
messages = history[-10:]
对于openai api的参数的解释：
model：所采用的模型
messages：
role：对话中的角色，包括'user', 'assistant', 'system'，‘user’代表终端用户，‘assistant’代表模型扮演的角色。
content：对话的内容。
每轮对话中，首先将历史对话记录与当前用户输入内容合并，通过api输入给模型：
messages = history[-10:]message = input("")messages.append({"role":"user","content": message})response=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=messages)
得到模型反馈后，输出当前反馈，并将当前会话加入到历史记录中：
reply = response["choices"][0]["message"]["content"]print(reply)history.append({"role":"user","content": message})history.append({"role":"assistant", "content": reply})
如果用户输入‘stop’，则停止对话
if message.lower() == "stop":break
主函数：
if __name__ == "__main__":messages = []print("I am ready to be your friendly chatbot" + "\n" + "You can now type your messages.")chat(messages)print("finished!")
第三步：进行对话，查看效果
