是否曾经想要快速了解一本书的主要内容，而不必逐页阅读？现在，为提供了解决方案。本文将讨论如何使用Python和OpenAI的GPT-3.5在短短10分钟内创建一个书籍摘要生成器。
如何使用ChatGPT API在Python中
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将使用Google Colab来完成这项工作。通常下载的书籍是PDF格式的，因此将安装PyPDF2库。此外，将使用OpenAI的GPT-3.5来完成手头的任务，并使用OpenAI API进行查询。让安装所需的库：
!pip install openai PyPDF2
安装完所需的库后，让导入它们并初始化本地变量。还需要指定PDF文件的位置并添加OpenAI API密钥。
import openai
import PyPDF2
import os
import pandas as pd
import time
filepath= ""
openai.api_key = ""
现在将创建一个查询GPT-3.5 Turbo模型的函数：
def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0, # 这是模型输出随机度的程度
)
return response.choices[0].message["content"]
由于OpenAI对输入提示大小有限制，希望将需要摘要的数据分部分发送。分割文本有多种方法。为了简单起见，将根据页面将整本书分割。更好的策略是按段落分割，但这将增加API调用次数，从而增加总体时间。将每个页面存储在列表中，然后进行摘要。
pdfFileObject = open(filepath, 'rb')
pdfReader = PyPDF2.PdfReader(pdfFileObject)
text=[]
summary=' '
for i in range(0,len(pdfReader.pages)):
pageObj = pdfReader.pages[i].extract_text()
pageObj= pageObj.replace('\t\r','')
pageObj= pageObj.replace('\xa0','')
text.append(pageObj)
现在将开始提示。这是一个实验性的问题，以找出最佳提示。然而，有一些基本的指导方针可以高效地进行提示。在一些即将到来的文章中，将更详细地讨论提示的艺术。现在可以使用这个提示，它对效果很好。也可以尝试调整它：
for i in range(len(text)):
prompt =f"""
Your task is to extract relevant information from a text on the page of a book. This information will be used to create a book summary.
Extract relevant information from the following text, which is delimited with triple backticks.
Be sure to preserve the important details.
Text: ```{text[i]}```
"""
try:
response = get_completion(prompt)
except:
response = get_completion(prompt)
print(response)
summary= summary+' ' +response +'\n\n'
result.append(response)
time.sleep(19) # 可以每分钟免费查询模型3次，所以需要一些延迟
最后，将保存获得的摘要到一个文本文件中：
with open('summary.txt', 'w') as out:
out.write(summary)
使用Python和OpenAI的GPT 3.5创建书籍摘要生成器可以保留所有有用信息，并将文档压缩约75%。为了使其更短，可以在提示中添加那个条款。例如，可以要求它在30或40个单词内提取有帮助的信息。总的来说，这仍然是一个用于个人使用的很好的文本摘要方式。