chatgpt API上下文管理技巧：無需context或conversation_id參數
Openai的ChatGPT API雖然方便實現簡單的問答，但長對話的上下文關聯卻是個挑戰。官方文檔并未明確說明如何使用context或conversation_id參數來維護上下文，且使用這些參數往往導致接口報錯。
本文將介紹一種無需依賴特殊參數的上下文管理方法。ChatGPT API基于無狀態的請求-響應模型，這意味著每次請求都是獨立的。要實現上下文關聯，需要在客戶端自行維護對話歷史。
解決方案：客戶端維護會話歷史
通過在客戶端（例如python程序）記錄所有用戶和AI之間的交互，并在每次請求中將這些歷史消息作為輸入發送給API，即可讓API基于完整的上下文生成更連貫的回復。
以下Python代碼示例演示了這種方法：
import openai openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # 請替換為您的API密鑰 conversation_history = [] def chat_with_context(user_message): conversation_history.append({"role": "user", "content": user_message}) response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=conversation_history ) ai_response = response.choices[0].message['content'] conversation_history.append({"role": "assistant", "content": ai_response}) return ai_response # 示例對話 user_message = "請告訴我關于人工智能的歷史。" ai_response = chat_with_context(user_message) print(ai_response) user_message = "那么，現在人工智能研究的熱點方向有哪些呢？" ai_response = chat_with_context(user_message) print(ai_response)
代碼中，conversation_history 列表存儲了對話歷史。每次調用chat_with_context函數，都會將新的用戶消息添加到歷史中，并連同歷史消息一起發送給API。 API根據完整的歷史信息生成回復，從而保持對話的連續性。
優化策略：控制會話長度
隨著對話進行，會話歷史會越來越長，可能導致API請求變慢或超過最大Token限制。為了優化，可以考慮：
- 限制歷史長度: 只保留最近的N條消息。
- 摘要處理: 對較長的會話歷史進行摘要，提取關鍵信息。
通過這種客戶端維護上下文的方法，無需依賴未公開或不支持的參數，即可有效地管理ChatGPT API中的上下文關聯，解決長對話的連續性問題。
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