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<!DOCTYPE html>
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<meta name="description" content="欢迎来到SupernovaGo的世界">
<meta name="keywords" content="个人网站">
<title>SupernovaGo</title>
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<div class="column">
<div class="head"></div>
<h3>SupernovaGo</h3>
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导航
</a>
</div>
<div class="row">
<div class="note-head">虚幻引擎+ChatGPT</div>
</div>
</div>
<div class="container">
<div class="column">
<h2>
实现效果（虚幻引擎运行截图）
</h2>
<hr>
<h4>
在世界场景中可以自由走动，遇到NPC可直接对话
</h4>
<img src="./resource/projects/ue+chatgpt/屏幕截图 2023-05-16 002420.jpg" alt="">
<hr>
<img src="./resource/projects/ue+chatgpt/屏幕截图 2023-05-16 002513.jpg" alt="">
<hr>
<h2>
实现方法：虚幻引擎调用ChatGPT的API
</h2>
<h4>基本原理</h4>
<ul>
<li>首先编写一份关于该角色的prompt，其中主要包含人物形象、性格特点等（俗称催眠咒语）</li>
<li>角色prompt有两种发送方式，一是利用官方提供的role中的system，作为system的文本发送过去。role一共三种：user一般是用户，assistant一般是ChatGPT，而system是让ChatGPT在对话过程中设定自己行为的文本。虽然system本身适合用来让ChatGPT扮演角色，但目前GPT3.5的system效果并不好</li>
<li>第二种是直接将prompt拼接到对话的前面，一起发送过去，这也是当前使用的方式</li>
<li>为了实现上下文对话，在蓝图中创建了多个变量，分别存储前n轮的对话，并将其随着本次的提问一起发送过去，让ChatGPT有“短期记忆”。实际上ChatGPT本身是没有记忆的，网页中能实现上下文对话同样是采样类似的方法</li>
<li>蓝图中调用API的方法和Python的一致</li>
</ul>
<hr>
<h4>
以下是Python实现ChatGPT角色扮演、多轮对话的示例代码
</h4>
<pre><code>
import openai
prompt = '你编写的提示词'
openai.api_key = "你的key"
messages = [{'role':'user','content':''},
{'role':'assistant','content':''},
{'role':'user','content':''},
{'role':'assistant','content':''}]
while True:
chat = input('chat:')
if chat == 'quit':
print('结束...')
break
else:
question = {'role':'user','content':prompt+chat}
messages.pop(0) # 第一个去掉，防止上文对话过多
messages.append(question) # 把本次的问题加入到messages中
completion = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-3.5-turbo',messages=messages) # completion即回应
messages.pop(-1) # 把本次的对话换成没有prompt的版本，防止prompt的冗余占用大量tokens
messages.append({'role':'user','content':chat})
response = completion.choices[0].message['content'].encode().decode('UTF-8') # 回应的转换
answer = {'role':'assistant','content':response} # 把answer也做成message，加入messages
messages.pop(0)
messages.append(answer)
# message中是十六进制的字符串，想要转换成中文，只需先编码成字节流（即二进制），再解码回字符串
print(response)
</code></pre>
<hr>
<h4>
虚幻引擎中调用Openai的API原理和上面一致，只是需要用蓝图编写
</h4>
<hr>
<h2>
存在的问题
</h2>
<hr>
<ul>
<li>“催眠”的回答仍然不可控，且无法保证完全“催眠”</li>
<li>NPC无法获取周围环境信息，而如果要做到像一个真正的人类，这一点是必须的。最好的办法是使用多模态大语言模型，并在NPC中放置一个摄像机组件，将画面实时传输到语言模型中，使其能感受周围环境</li>
<li>当前NPC回答的基础是ChatGPT，相当于受控于Openai公司</li>
</ul>
<hr>
<h3>
此项目纯粹出于个人兴趣，且受限于能力，暂时无法做出一个真正的游戏来。
</h3>
</div>
</div>
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<li><a class="dropdown-item" href="essay.html">论文解析</a></li>
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</ul>
</div>
<hr>
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</ul>
</div>
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