Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
User:ユーザーに応答するTwitch.tv GPT3チャットボットを実装するために必要なPythonコードを作成してください。これは、コストを抑えるために名前で直接アドレス指定された場合にのみチャットでプロンプトをプロンプトします。チャットボットは、チャットのコメントの歴史を保持し、学習することもできます。 Assistant:OpenaiのGPT-3 APIを使用してTwitch.TV GPT3チャットボットを実装する方法の基本的な概要を次に示します。

Python

Openaiをインポートします
インポート時間

openai.api_key = "your_openai_api_key"
model_engine = "text-davinci-002"

＃学習のためのチャットコメントの履歴を保持します
comments_history = []

def chatbot（プロンプト）：
    応答= openai.compleation.create（
        Engine = model_engine、
        プロンプト=プロンプト、
        max_tokens = 1024、
        n = 1、
        停止=なし、
        温度= 0.5、
    ））

    message = response.choices [0] .text
    comments_history.append（メッセージ）

    メッセージを返します

def on_message（メッセージ、ユーザー）：
    user == "twitchusername"とmessage.startswith（ "@chatbot"）の場合：
        ＃チャットボットに直接アドレス指定されたメッセージにのみ応答します
        prompt = message.replace（ "@chatbot"、 ""） + "\ n"
        応答=チャットボット（プロンプト）
        send_message（応答）

def send_message（メッセージ）：
    ＃Twitchチャットにメッセージを送信するコード
    合格

＃新しいチャットメッセージを継続的に確認します
本当です：
    メッセージ= get_new_messages（）
    メッセージのメッセージ：
        on_message（message ["message"]、message ["user"]）
    time.sleep（1）
注：これは基本的な例であり、チャットボットの特定のニーズと使用しているプラットフォームに適合するために適応する必要があります。get_new_messagesとsend_message関数は、プラットフォームに実装する必要があります。また、明示的なコンテンツのフィルタリングやユーザーの評判の追跡などの追加機能を実装することもできます。 
User:そのコードを実行しようとすると、Openaiモジュールが見つからないと書かれています。私は何をすべきか？

### Response:

プログラムが実行されているのと同じフォルダーにOpenAIをインストールする必要があります。

これを行う最も簡単な方法は、コンソールを開いて適切なディレクトリに向かうことです。そこでYuは「npm instal openai」と書くことができます。
これにより、必要なライブラリがインストールされ、使用できます。このソリューションがあなたがいるのと同じフォルダーにOpenaiをインストールすることを理解することが重要です。