5分钟入门chatgpt接口

提前准备好的工作:

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  1. 安装好的python
  2. 注册好的chatgpt账号(或或者的api key)

 

 

要与 OpenAI API 交互,我们需要通过运行以下命令来安装官方OpenAI包。

 

pip install openai

 

 

我们在此示例中使用模型 text-davinci-003 ,目前此模型效果比较好。

 

使用到的代码python:

 

import osimport openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
prompt = """Decide whether a Mike's sentiment is positive, neutral, or negative.
Mike: I don't like homework!Sentiment:"""
response = openai.Completion.create(              model="text-davinci-003",              prompt=prompt,              max_tokens=100,              temperature=0            )
print(response)

 

 

让我们看一下这个例子中使用的参数:

 

model :要使用的模型的 ID(在这里你可以看到所有可用的模型)

 

Prompt:生成结果的触发指令

 

max_token:完成时生成的最大token数量(这里可以看到OpenAI使用的tokenizer)

 

temperature:要使用的采样策略。接近 1 的值会给模型带来更多风险/创造力,而接近 0 的值会生成明确定义的答案。

 

下面是让chatgpt写的文章:

 

## ChatGPT 接口参数文档

### 1. 概述
ChatGPT是一款专为中文聊天机器人设计的开源工具,用于生成流畅的自然语言对话,可实现人机间的自然互动。此接口提供了参数说明文件,供使用者参考。

### 2. 请求参数

① context:上下文信息

② model:模型信息

③ beamSize:每次迭代的每批数据大小

④ numIterations:迭代的次数

⑤ maxSequenceLength:最长序列长度

⑥ maxDecodingLength:最大解码长度

⑦ responseNum:响应数量

### 3. 返回参数

① responseList:响应结果列表

② status:状态

### 4. 调用示例

```python
# 设置参数
context = '今天天气怎么样?'
model= 'default'
beamSize = 10
numIterations = 10
maxSequenceLength = 10
maxDecodingLength = 20
responseNum = 5

# 获取响应结果
responseList, status = ChatGPT.getResponse(context, model, beamSize, numIterations, maxSequenceLength, maxDecodingLength, responseNum)

# 返回示例
responseList = ['今天天气很好!', '晴朗的一天!', '湿润的一天!', '多云的一天!', '风和日丽的一天!']
status = 'success'

 

ChatGPT 简介

 

ChatGPT 是一个超级对话模型,目前,ChatGPT 处于测试阶段(chat.openai.com),只要有 OpenAI 账户就可以免费使用。可以帮你写代码,可以做数学题,可以做菜谱,可以学英文,可以翻译外语,可以写文章...

 

怎么样?

 

是不是很智能,很方便!

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