好的!我们可以使用ChatGPT和Python来创建一个简单的出题学习程序。首先,我们需要一个问题库,其中包含题目和答案。然后,我们将使用ChatGPT来与用户进行交互,并根据用户的回答提供反馈。
这里是一个简单的示例,展示如何实现这个程序:
import openai
# 设置OpenAI API凭据
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
# 定义问题库
questions = {
"1 + 1": "2",
"2 * 2": "4",
"10 / 2": "5"
}
# ChatGPT与用户交互
def chat_with_user():
while True:
user_input = input("请输入一个数学问题或输入'退出'结束程序:")
if user_input == "退出":
print("谢谢使用,再见!")
break
# 在问题库中查找问题
if user_input in questions:
answer = questions[user_input]
print("答案是:" + answer)
else:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="问题:" + user_input + "\n回答:",
temperature=0.6,
max_tokens=30,
n=1,
stop=None,
timeout=10
)
answer = response.choices[0].text.strip()
print("ChatGPT的回答是:" + answer)
user_response = input("你的回答是:")
if user_response == answer:
print("回答正确!")
else:
print("回答错误!正确答案是:" + answer)
# 开始交互
chat_with_user()
在上面的代码中,我们首先定义了一个问题库,其中包含一些数学问题和对应的答案。然后我们定义了`chat_with_user`函数,用于与用户进行交互。在每一次循环中,我们接收用户输入的问题,并根据问题库中的问题提供答案,或者使用ChatGPT生成答案。然后,我们接受用户的回答,并与正确答案进行比较,提供相应的反馈。
请注意,在上述代码中,我们使用了OpenAI的API来调用ChatGPT生成答案。您需要替换`YOUR_API_KEY`为您自己的API密钥。此外,还可以根据自己的需求调整ChatGPT的设置,例如温度(temperature)和生成的令牌数量(max_tokens)等。
希望这个示例对您有所帮助!如果您有任何问题,请随时问我。
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