人工智能 (AI) 是当今媒体的热门话题，而ChatGPT或许是最著名的人工智能工具。我最近发推文说我为自己编写了一个名为chatgpt的 Stata 命令来运行 ChatGPT。我答应解释我是如何做到的，所以这里是解释。
Stata/Python 集成回顾
我的chatgpt命令使用 Stata 和 Python 代码的组合。如果您不熟悉如何同时使用 Stata 和 Python，您可能需要阅读我之前的博客文章。
- Stata/Python 集成第 1 部分：设置 Stata 以使用 Python
- Stata/Python 集成第 2 部分：在 Stata 中使用 Python 的三种方法
- Stata/Python 集成第 3 部分：如何安装 Python 包
- Stata/Python 集成第 4 部分：如何使用 Python 包
- Stata/Python 集成第 6 部分：使用 API 和 JSON 数据
- Stata/Python 集成第 8 部分：使用 Stata 函数接口将数据从 Stata 复制到 Python
使用Python与ChatGPT交互
ChatGPT 由OpenAI创建，我们将使用 OpenAI API 与 ChatGPT 进行通信。您需要一个Open AI 用户帐户和您自己的Open AI API 密钥才能使用下面的代码。您还需要安装 Python 包 openai。如果您使用的是 Python，则可以在 Stata 命令窗口中键入shell pip install openai 。如果您使用 Python 作为 Anaconda 等平台的一部分，则可能需要使用不同的方法来安装openai软件包。
首先，我们编写一些 Python 代码来导入openai包，定义一个名为chatgpt()的函数，并将我们的 API 密钥传递给 Open AI 服务器。我使用绿色字体输入注释来指示后续每一行代码的用途。请注意，该函数是使用选项卡定义的。函数定义以def chatgpt()开始，并在选项卡式代码部分结束时结束。
python:
# Import the Open AI package
import openai
# Define a function named chatgpt()
def chatgpt():
# Pass my API key to the OpenAI server
openai.api_key = "PASTE YOUR API KEY HERE"
end
接下来，我们添加一些代码来要求 ChatGPT 写一首关于 Stata 的俳句。我们将把查询存储到inputtext中。然后，我们将使用ChatCompletion.create()方法通过 API 将查询发送到 ChatGPT ，并将 ChatGPT 的回复存储到outputtext。术语“方法”是函数的 Python 术语，ChatCompletion.create ()方法需要两个参数。model参数指定我们将使用“gpt-3.5-turbo”模型，messages参数指定我们以“用户”的角色提交查询，并且查询的内容存储在inputtext中。ChatGPT 回复的文本存储在outputtext.choices[0].message.content中，而chatgpt()函数中的最后一行代码将回复打印到屏幕上。
python:
# Import the Open AI package
import openai
# Define a function named chatgpt()
def chatgpt():
# Pass my API key to the OpenAI server
openai.api_key = "PASTE YOUR API KEY HERE"
# Define an input string
inputtext = "Write a haiku about Stata"
# Send the inputtext through the API to ChatGPT
# and store the result to outputtext
outputtext = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": inputtext}]
)
# Display the result
print(outputtext.choices[0].message.content)
end
现在我们可以在 Python 中运行我们的函数并查看结果
. python:
------------------------------ python (type end to exit) -----------------------
>>> chatgpt()
Data ready, Stata
Regression, plots, and graphs
Insights we unearth
>>> end
--------------------------------------------------------------------------------
有效！这比我们开始时想象的要容易得多。请记住，我们使用 ChatGPT 只是为了好玩。在使用 ChatGPT 进行认真的工作之前，您应该了解版权影响并仔细检查内容。
从 Stata 调用 Python 函数
在 Stata 中使用我们的新 Python 函数的最简单方法是简单地输入python: chatgpt()。请注意，每次我们使用函数时，ChatGPT 都会返回不同的回复。
. python: chatgpt()
Data is sacred
Stata, the guiding compass
Insights, clear and true
但我想创建一个 Stata 命令来在 Python 中运行我的chatgpt()函数。我可以创建一个名为chatgpt的 Stata 命令，方法是键入program chatgpt来开始命令，然后键入end来结束命令program chatgpt
python: chatgpt()
end
由于技术原因，我们的新chatgpt命令尚无法运行。我们可以通过将 Stata 代码和 Python 代码保存在名为chatgpt.ado的文件中来使其工作。请注意，我对下面的代码块中的代码进行了两处更改。首先，我删除了注释以节省空间。其次，我们已经定义了 Python 函数chatgpt()和 Stata 程序chatgpt。所以我输入了pythonclear和program drop chatgpt将它们从Stata的内存中删除。
chatgpt.ado 版本 1
python clear
program drop chatgpt
program chatgpt
version 18
python: chatgpt()
end
python:
import openai
def chatgpt():
openai.api_key = "PASTE YOUR API KEY HERE"
inputtext = "Write a haiku about Stata"
outputtext = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": inputtext}]
)
print(outputtext.choices[0].message.content)
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。
. chatgpt
Statistical tool
Stata, analyzing data
Insights brought to light
有效！我们成功编写了一个 Stata 命令，该命令调用一个 Python 函数，该函数通过 OpenAI API 将查询发送到 ChatGPT，通过 API 从 ChatGPT 检索回复，并将回复打印到屏幕上。
将查询从 Stata 传递到 Python
这很有趣，但是，迟早我们可能会厌倦阅读有关 Stata 的俳句，并希望向 ChatGPT 提交新的查询。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args InputText来允许chatgpt命令接受字符串输入。然后我们可以输入chatgpt“ query ” ， query的内容将存储在本地宏InputText中。我已使用红色字体将此行添加到下面的代码块中。
接下来，我们需要将本地宏InputText从 Stata 传递到我们的 Python 函数。 Stata 的函数接口 (SFI)可以轻松地在 Stata 和 Python 之间来回传递信息。首先我们可以输入from sfi import Macro从 SFI 导入宏包。然后我们可以输入inputtext = Macro.getLocal('InputText')来使用getLocal()方法将 Stata 本地宏InputText传递给 Python 变量inputtext。我再次在下面的代码块中添加了这些带有红色字体的代码行，以便它们很容易看到。
chatgpt.ado 版本 2
python clear
capture program drop chatgpt
program chatgpt
version 18
args InputText
python: chatgpt()
end
python:
import openai
from sfi import Macro
def chatgpt():
openai.api_key = "PASTE YOUR API KEY HERE"
inputtext = Macro.getLocal('InputText')
outputtext = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": inputtext}]
)
print(outputtext.choices[0].message.content)
end
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。
. chatgpt "Write a limerick about Stata"
There once was a software named Stata,
For data analysis, it was the mantra.
With graphs and regressions,
And countless expressions,
It made statistics feel like a tada!
这次我让 ChatGPT 写一首关于 Stata 的打油诗，成功了！请注意，查询周围的双引号不是可选的。
将 Python 的响应传递给 Stata
在某些时候，我们可能希望在运行命令后使用 ChatGPT 的回复。具体来说，我们可能希望将 ChatGPT 的回复存储到本地宏，这样我们就不必从屏幕上复制并粘贴它。同样，Stata 的SFI界面使这成为一项简单的任务。
让我们首先修改我们的 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 宏包中的setLocal()方法来存储对名为OutputText的 Stata 本地宏的回复。我再次用红色字体输入了该行代码，以便在下面的代码块中轻松查看。
接下来，我们需要对 Stata 命令的定义进行两处更改。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，我们需要添加一行return local OutputText = `“`OutputText'”'以将本地宏OutputText的内容返回给用户。请注意，我在本地宏周围使用了复合双引号，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更改，以便在下面的代码块中轻松查看它们。
chatgpt.ado 版本 3
python clear
capture program drop chatgpt
program chatgpt, rclass
version 18
args InputText
python: chatgpt()
return local OutputText = `"`OutputText'"'
end
python:
import openai
from sfi import Macro
def chatgpt():
openai.api_key = "PASTE YOUR API KEY HERE"
inputtext = Macro.getLocal('InputText')
outputtext = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": inputtext}]
)
print(outputtext.choices[0].message.content)
Macro.setLocal("OutputText", outputtext.choices[0].message.content)
end
让我们运行 ado 文件来重新定义 Stata 命令和 Python 函数，然后输入新的chatgpt命令。
. chatgpt "Write a haiku about Stata"
Data, Stata's realm,
Numbers dance, insights unfold,
Analysis blooms.
现在我们可以输入return list并看到 ChatGPT 的回复已存储到本地宏r(OutputText)中。
. return list
macros:
r(OutputText) : "Data, Stata's realm, Numbers dance, insights unfo..."
将 ChatGPT 的回复写入文件
我喜欢在本地宏中访问 ChatGPT 的回复，但我注意到一些格式（例如换行符）已丢失。对于简短的回复来说，纠正这一点很容易，但对于较长的回复来说，可能会很耗时。此问题的一种解决方案是将 ChatGPT 的回复写入文件。
我使用红色字体向下面代码块中的 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()覆盖文件而不是附加新文本。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 版本 4
python clear
capture program drop chatgpt
program chatgpt, rclass
version 18
args InputText
python: chatgpt()
return local OutputText = `"`OutputText'"'
end
python:
import openai
from sfi import Macro
def chatgpt():
openai.api_key = "PASTE YOUR API KEY HERE"
inputtext = Macro.getLocal('InputText')
outputtext = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": inputtext}]
)
print(outputtext.choices[0].message.content)
Macro.setLocal("OutputText", outputtext.choices[0].message.content)
f = open("chatgpt_output.txt", "w")
f.write(outputtext.choices[0].message.content)
f.close()
end
同样，我们必须运行 ado 文件来重新定义 Stata 命令和 Python 函数。然后我们可以输入新的chatgpt命令来提交新的查询。
. chatgpt "Write a haiku about Stata"
Stata, my great tool
Streamlining data's vast sea
Insights come to me
现在我们可以查看输出文件以验证它是否包含 ChatGPT 的回复。
. view "chatgpt_output.txt"
完成程序修改后，我们需要从.ado文件中删除python clear行。这可能会导致其他 Python 代码出现问题。
结论
这就是我编写在 Twitter 上发布的小chatgpt命令的方式。它的功能非常有限，但我只是出于好奇而在有一天吃午饭时写了它。我尝试过一些有趣的实验，比如让 ChatGPT 编写 Stata 代码来针对不同场景进行模拟功率计算。结果充其量是好坏参半，所以我还不需要掸掉我的简历。但 ChatGPT API 的功能远不止我在这里演示的，您可以通过阅读ChatGPT API 参考了解更多信息。Python 与 Stata 的集成使得创建利用这些强大工具的用户友好的 Stata 命令相对容易。
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