Để xây dựng trợ lý mã hóa của riêng bạn bằng cách sử dụng API ChatGPT và Python, hãy làm theo các bước sau:

1. Đặt khóa API của bạn làm biến môi trường.
2. Cài đặt thư viện OpenAI và nhập nó ở đầu mã của bạn.
3. Tạo một danh sách trống các tin nhắn, đại diện cho lịch sử trò chuyện. Mỗi tin nhắn là một từ điển với hai thuộc tính: role và content.
4. Thêm một tin nhắn hệ thống vào lịch sử trò chuyện, cung cấp hướng dẫn im lặng cho trợ lý.
5. Thiết lập một vòng lặp thu thập tin nhắn mới từ người dùng bằng cách sử dụng input().
6. Xây dựng một từ điển tin nhắn mới với đầu vào của người dùng và thêm nó vào lịch sử trò chuyện.
7. Thực hiện một cuộc gọi API OpenAI đến điểm cuối hoàn thành trò chuyện, truyền vào mô hình (GPT-3.5-turbo) và lịch sử trò chuyện.
8. Trích xuất nội dung phản hồi của trợ lý từ phản hồi API và lưu trữ nó trong một biến.
9. In phản hồi của trợ lý, thêm một vài dòng mới ở đầu và cuối.
10. Xây dựng một từ điển tin nhắn mới với phản hồi của trợ lý và thêm nó vào lịch sử trò chuyện.
11. Lặp lại quá trình, cho phép người dùng tiếp tục tương tác với trợ lý mã hóa.

Cài đặt này cung cấp một trợ lý mã hóa đơn giản nhưng mạnh mẽ mà bạn có thể chạy cùng với mã của mình trong VS Code, cho phép bạn nhận được câu trả lời và hiểu biết về mã của mình trực tiếp trong môi trường phát triển của bạn.

Để thiết lập môi trường và nhập các thư viện cần thiết, hãy làm theo các bước sau:

1. Đặt khóa API OpenAI của bạn làm biến môi trường. Điều này đảm bảo rằng khóa API của bạn được giữ an toàn và không bị phơi bày trong mã của bạn.

2. Cài đặt thư viện openai bằng pip:

   pip install openai
   

3. Nhập thư viện openai ở đầu mã của bạn:

   import openai
   

Với những bước này, bạn đã thiết lập thành công môi trường và nhập thư viện cần thiết để tương tác với API ChatGPT.

Để khởi tạo lịch sử trò chuyện, trước tiên chúng ta tạo một danh sách trống gọi là `messages`. Danh sách này sẽ lưu trữ lịch sử cuộc trò chuyện giữa người dùng và trợ lý AI.

Mỗi tin nhắn trong lịch sử trò chuyện được biểu diễn dưới dạng một từ điển với hai khóa: `role` và `content`. Khóa `role` chỉ ra nguồn của tin nhắn, hoặc là `"system"` cho hướng dẫn hệ thống hoặc `"user"` cho đầu vào của người dùng. Khóa `content` lưu trữ nội dung tin nhắn thực tế.

Chúng ta bắt đầu bằng cách thêm một tin nhắn "system" vào danh sách `messages`. Tin nhắn này phục vụ như một hướng dẫn im lặng cho trợ lý AI, cung cấp ngữ cảnh hoặc hướng dẫn cho cuộc trò chuyện.

```python
messages = []
system_message = {
    "role": "system",
    "content": "You are a helpful coding assistant."
}
messages.append(system_message)

Với lịch sử trò chuyện được khởi tạo, bây giờ chúng ta có thể tiến hành vòng lặp chính của chương trình, nơi người dùng có thể tương tác với trợ lý AI.

Để thu thập đầu vào của người dùng và xây dựng tin nhắn, chúng ta làm theo các bước sau:

1. Tạo một danh sách trống để lưu trữ lịch sử trò chuyện.
2. Xây dựng một tin nhắn "system" làm tin nhắn đầu tiên trong lịch sử trò chuyện. Tin nhắn này cung cấp hướng dẫn im lặng cho trợ lý.
3. Thiết lập một vòng lặp sẽ chạy vô hạn.
4. Bên trong vòng lặp, thu thập một tin nhắn mới từ người dùng bằng cách sử dụng hàm input().
5. Xây dựng một từ điển tin nhắn mới với đầu vào của người dùng, đặt "role" thành "user".
6. Thêm tin nhắn mới của người dùng vào danh sách lịch sử trò chuyện.

Quá trình này cho phép chúng ta xây dựng ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, sẽ được truyền đến API OpenAI khi chúng ta thực hiện cuộc gọi để tạo ra phản hồi.

Để tương tác với API ChatGPT và nhận phản hồi, chúng ta sẽ làm theo các bước sau:

1. Đặt khóa API OpenAI làm biến môi trường.
2. Cài đặt thư viện OpenAI và nhập nó ở đầu mã.
3. Tạo một danh sách trống để lưu trữ lịch sử trò chuyện, nơi mỗi tin nhắn được biểu diễn dưới dạng một từ điển với các khóa role và content.
4. Thêm một tin nhắn "system" vào lịch sử trò chuyện, cung cấp hướng dẫn im lặng cho trợ lý.
5. Thiết lập một vòng lặp liên tục thu thập đầu vào của người dùng và thêm nó vào lịch sử trò chuyện dưới dạng tin nhắn "user".
6. Thực hiện một cuộc gọi API đến điểm cuối hoàn thành ChatGPT, truyền lịch sử trò chuyện làm đầu vào.
7. Trích xuất nội dung phản hồi của trợ lý từ phản hồi API và lưu trữ nó trong một biến.
8. In phản hồi của trợ lý, thêm một số dòng mới để dễ đọc hơn.
9. Xây dựng một tin nhắn "assistant" mới với nội dung phản hồi và thêm nó vào lịch sử trò chuyện.
10. Lặp lại quá trình, cho phép người dùng tiếp tục tương tác với trợ lý mã hóa.

Để hiển thị phản hồi của trợ lý và cập nhật lịch sử trò chuyện, chúng ta làm theo các bước sau:

1. Trích xuất nội dung phản hồi của trợ lý từ cuộc gọi API:
   ```python
   reply = response.choices[0].message.content

2. In phản hồi của trợ lý với một số định dạng:

   print("\n\n" + reply + "\n\n")
   

3. Xây dựng một từ điển tin nhắn mới cho phản hồi của trợ lý:

   assistant_message = {
       "role": "assistant",
       "content": reply
   }
   

4. Thêm tin nhắn của trợ lý vào lịch sử trò chuyện:

   messages.append(assistant_message)
   

Điều này đảm bảo rằng phản hồi của trợ lý được hiển thị theo một định dạng rõ ràng và dễ đọc, và lịch sử trò chuyện được cập nhật với tin nhắn mới từ trợ lý. Lịch sử trò chuyện đã cập nhật sẽ được sử dụng trong các cuộc gọi API tiếp theo để cung cấp ngữ cảnh cho các phản hồi của trợ lý.

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã học cách xây dựng một trợ lý mã hóa mạnh mẽ bằng cách sử dụng API ChatGPT và Python. Sản phẩm cuối cùng cho phép bạn chạy tập lệnh cùng với mã của bạn trong VS Code, cung cấp cho bạn một trợ lý hữu ích có thể trả lời câu hỏi và cung cấp hiểu biết về mã bạn đang viết.

Các bước chính để xây dựng trợ lý này bao gồm:

1. Thiết lập khóa API của bạn làm biến môi trường.
2. Cài đặt thư viện OpenAI và nhập nó vào tập lệnh Python của bạn.
3. Tạo một danh sách tin nhắn để biểu diễn lịch sử trò chuyện, bắt đầu với một tin nhắn hệ thống.
4. Triển khai một vòng lặp để liên tục thu thập đầu vào của người dùng và thêm nó vào lịch sử trò chuyện.
5. Thực hiện một cuộc gọi API đến điểm cuối hoàn thành ChatGPT, truyền vào lịch sử trò chuyện.
6. Trích xuất phản hồi từ API và thêm nó vào lịch sử trò chuyện dưới dạng tin nhắn trợ lý.

Bằng cách làm theo quá trình này, bạn có thể dễ dàng tích hợp một trợ lý mã hóa mạnh mẽ được cung cấp bởi AI vào quy trình phát triển của mình, mở khóa các mức độ năng suất và hiệu quả mới.