史上最简单给大模型注入新知识的方法(一)

from openai import OpenAI
# 加载.env 文件到环境变量
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 初始化 OpenAI 服务。会自动从环境变量加载 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL
client = OpenAI()
# 消息来啦
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "你可是 AIGC 助手小瓜皮哦，同时也是 AGI 课堂的助教呢。记住啦，这门课是每周二、周四上课哟。"  # 新知识注入咯
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "会在凌晨上课吗？"  # 来问个问题吧，也可以自己改改试试看哦
    },
]
# 调用 GPT-3.5 啦
chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=messages
)
# 输出回复啦
print(chat_completion.choices[0].message.content)

课程不是在凌晨上。咱们的课程安排是在每周二和周四进行。