Stata命令chatgpt，运行ChatGPT
人工智能( AI )是当今媒体的热门话题，而ChatGPT可能是最知名的人工智能工具。最近在Twitter上写了一篇名为Stata命令chatgpt的来运行ChatGPT的文章。下面是解释，如何实现的。
回顾Stata/Python综述合集
我的chatgpt命令使用了Stata和Python代码相结合的方式。如果你不熟悉Stata和Python的结合使用，可以参考以前的博文。Stata/Python integration part 1: Setting up Stata to use PythonStata/Python integration part 2: Three ways to use Python in StataStata/Python integration part 3: How to install Python packagesStata/Python integration part 4: How to use Python packagesStata/Python integration part 6: Working with APIs and JSON dataStata/Python integration part 8: Using the Stata Function Interface to copy data from Stata to Python
使用Python与ChatGPT进行交互ChatGPT是由OpenAI创建的，我们将使用OpenAIAPI与ChatGPT进行通信。您需要一个OpenAI用户帐户和自己的OpenAIAPI密钥才能使用下面的代码。另外还需要安装Python包openai。如果使用Python，可以在Stata命令窗口中输入shellpipinstallopenai。如果使用Python作为平台(如Anaconda)的一部分，则可能需要使用不同的方法来安装openai包。
首先我们编写一些Python代码导入openai包，定义一个名为chatgpt()的函数，并将API密钥传递给OpenAI服务器。我用绿色字体输入注释，以表明后续每行代码的用途。注意，该函数是使用选项卡定义的。函数定义从defchatgpt()开始，在选项卡代码部分结束时结束。
接下来，让我们添加一些代码，让ChatGPT编写一个关于Stata的haiku。我们将查询内容存储到inputtext中。然后使用ChatCompletion.create()方法通过API将内容发送到ChatGPT，并将ChatGPT的回复存储到outputtext中。"method"一词是Python中函数的的术语，而ChatCompletion.create()方法需要两个参数。model参数指定我们使用"gpt-3.5-turbo"模型，messages参数指定我们以"用户"身份提交查询，查询的内容存储在inputtext中。ChatGPT回复的文本存储在outputtext.choices[0].message.content中，我们的chatgpt()函数的最后一行代码将回复打印到屏幕上。
现在我们可以在Python中运行我们的函数并查看结果。
成功了!而且这比我们开始时我想的要容易得多。请记住，我们使用ChatGPT只是为了好玩。在使用ChatGPT进行严肃工作之前，您应该了解其版权含义，并对内容进行仔细检查。
从Stata中调用Python函数在Stata中使用新的Python函数最简单的方法是输入python: chatgpt()。注意，每次使用函数时，ChatGPT都会返回一个不同的回复。
但是我想创建一个Stata命令，在Python中运行chatgpt()函数。可以通过输入program chatgpt来创建一个名为chatgpt的Stata命令来开始我的命令并输入end来结束命令。
由于技术原因，我们新的chatgpt命令还不能正常工作。我们可以通过将Stata代码和Python代码保存在一个名为chatgpt.ado的文件中使其工作。注意，在下面的代码块中对我们的代码进行了两次更改。首先，我删除了评论以节省篇幅。其次，我们已经定义Python函数chatgpt()和Stata程序chatgpt。为此，我输入了pythonclear和programdropchatgpt，将它们从Stata的内存中删除。
chatgpt.ado version 1
让我们运行代码来重新定义Stata命令chatgpt和Python函数chatgpt()，然后输入chatgpt。
我们成功编写了一个Stata命令，调用一个Python函数，该函数通过OpenAI API将我们的查询内容发送到ChatGPT，通过API从ChatGPT检索回复，并将回复打到屏幕上。
将查询从Stata传递到Python我们迟早可能会厌倦阅读有关Stata的haikus，并希望向ChatGPT提交一个新的查询。如果我们可以直接在Stata命令中输入查询，那就太好了。为此，我们需要允许Stata命令接受一个输入字符串，然后将该字符串传递给Python函数。
我们可以通过添加行参数argsInputText来允许chatgpt命令接受字符串输入。然后可以输入chatgpt'query'，查询的内容将存储在本地宏InputText中。我使用红色字体将这一行添加到下面的代码块中。
接下来，我们需要将Stata中的本地宏InputText传递给我们的Python函数。Stata的函数接口(SFI)使得在Stata和Python之间来回传递信息变得容易。首先我们可以输入from sfi import Macro来从sfi导入宏包。然后输入inputtext=Macro.getLocal('InputText')，使用getLocal()方法将Stata本地宏InputText传递给Python变量inputtext。我又在下面的代码块中添加了这些带有红色字体的代码行，这样就很容易看到了。
chatgpt.ado version 2
让我们运行更新后的代码来重新定义Stata命令chatgpt和Python函数chatgpt()，然后尝试新版本的chatgpt命令。
这一次我要求ChatGPT写一篇关于Stata的文章，结果成功了!注意，双引号里的查询内容不是可选的。
将响应结果从Python传递给Stata在某些情况下，我们可能希望在运行命令后使用ChatGPT的回复。具体来说，我们不妨将ChatGPT的回复存储到一个本地宏，这样我们就不必从屏幕上复制和粘贴。同样，Stata的SFI接口使这一任务变得简单。
让我们先修改Python函数。回想一下，ChatGPT回复的文本存储在
outputtext.choices[0].message.content中。我们可以使用SFI’s Macro包中的setLocal()方法将回复存储到一个名为OutputText的Stata本地宏中。我再次用红色字体输入了这行代码，以便在下面的代码块中更容易看到。
接下来，我们需要对Stata命令的定义做两点修改。首先，我们需要将选项rclass添加到程序定义中，以允许我们的命令在终止后返回信息。其次，我们需要添加行return local OutputText = `“`OutputText’”’来将本地宏OutputText的内容返回给用户。注意，我对本地宏使用了复合双引号，因为ChatGPT的回复可能包含双引号。再次，我用红色字体输入了这些变化，以便在下面的代码块中很容易看到。
chatgpt.ado version 3
让我们运行ado-file重新定义Stata命令和Python函数，然后输入一个新的chatgpt命令。
现在我们可以输入return list，看到ChatGPT的回复已经存储到本地宏r(OutputText)中。
将ChatGPT的回复写入文件
我喜欢在本地宏中访问ChatGPT的回复，但是我注意到一些格式，如换行符，已经丢失了。对于简短的回复来说这很容易纠正，但是对于较长的回复来说可能会很耗时。解决这个问题的一个办法是将ChatGPT的回复写到一个文件中。
我在下面的代码块中使用红色字体为Python函数添加了三行代码。第一行使用open()方法创建一个名为chatgpt_output.txt的输出文件。w告诉open()重写文件，而不是追加新的文本。第二行使用write()方法将ChatGPT的回复写入文件。第三行使用close()方法关闭文件。
chatgpt.ado version 4
再次，我们运行ado-file来重新定义Stata命令和Python函数。然后输入一个新的chatgpt命令来提交一个新的查询。
现在我们可以查看输出文件来验证其中是否包含ChatGPT的回复。
一旦完成对程序的修改，我们需要从.ado文件中删除pythonclear行。这可能会导致其他Python代码出现问题。
结论
这就是在Twitter上发布的chatgpt小命令。这只是一个简单的例子，内容比较直观明了。我还做了一些其他尝试，比如让ChatGPT编写Stata代码，来模拟不同场景的电力计算。结果好坏参半。但ChatGPTAPI所能做的远不止我在这里展示的，您可以通过阅读ChatGPTAPIReference了解更多。Python与Stata的集成使得利用这些强大的工具去创建用户友好的Stata命令变得相对容易。
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