Chat GPT 遇上数据库，从数据集获得上下文

Chat GPT 完成数据并从数据中获取上下文 ChatGPT-3.5 的 API 价格降低了 90%。当这个消息刚传出时，很多开发者都感到惊讶。

我想很多人对ChatGPT的API接口和网页版ChatGPT不太了解，很容易混淆。

需要说明的是，API接口是为开发者提供的，可以自由使用。

例如，如果您想将您的淘宝店与ChatGPT连接起来，并将其作为智能客服为您解答问题，则需要使用API​​接口。当你第一次调用API接口时，你需要花费一个叫做“Token”的东西，每1000个Token 0.002美元。

一些与 ChatGPT 集成的小工具允许您提供 API 接口。当您使用这些工具时，也会花费 Token。一般一个账户会有18美元的限额，消费完就得充值。

我们大多数人接触到的ChatGPT网页版需要在OpenAI网站上使用。虽然它是免费的，但使用时有一些限制。因此，如果您是想要开发自然语言处理的开发人员，或者想要将 ChatGPT 集成到上下文中，那么使用 ChatGPT-3.5 API 是一个不错的选择。

ChatGPT网站也分为两个版本，免费版和高级版。功能相同，但高级版响应速度更快，使用时问题更少。

一位名叫“Rowancheung”的嘉宾对ChatGPT普通版和专业版进行了对比。默认版本需要 45.06 秒，而专业版本只需 26.55 秒，速度明显更快。

流行起来就会引起争议。我最近开始看到一些意见，说你不应该过度依赖ChatGPT，这会让你的语言组织和阅读能力越来越差。

我不同意这个观点，比如不要依赖肢体会恶化的叙述。我也问过ChatGPT，他们也很有礼貌地回答。

我个人认为主要还是看使用场景。一些不需要思考的情况，或者知识库不足无法想象的情况，可以借助ChatGPT来实现，比如改进文案和翻译。 ，例如，如果非程序员用户遇到程序问题，他们可以使用它来解决问题。

此外，人类一直在利用工具来装备自己的超能力，而OpenAI就是一种超能力。有些人语言能力较弱，但逻辑思维能力较强或丰富，可以通过像ChatGPT这样的工具，穿自己来发挥自己的技能，完成自己的发展。

不幸的是，这种高权力在当局眼中不受控制，因此被禁止，这似乎是命运。 01PopClip+ChatGPT上一期讨论的Bob插件工具就包含了这个插件。最近，开发者为 Popclip 开发了 Chat GPT 插件。安装插件后，当你选择一篇文章时，可以直接将文章内容发送到ChatGPT，然后在文章下方返回ChatGPT的响应，如下图所示。 刚开始使用的时候我就想：哇，真是太方便了。但用了之后感觉没什么用。最好直接在网页上进行介绍。另外，如果您打开网页，选择文本并单击 ChatGPT 按钮，将不会有任何响应。只在编辑器中有用，不如 PopClip+Bob。 但是我在使用的时候发现了一个使用场景。例如，当您与他人聊天时，您可以通过此方法直接调用ChatGPT，例如翻译文本、请求ChatGPT解决方案或改进您的文案。看来省钱了。复制和粘贴过程。 开发者@novoreorx也觉得没什么用，于是改进了，基于Popclip开发了一个ChatGPT Proofreader插件。该插件是一个翻译中文或英文等指令的程序。对于包裹。但是使用时需要小心。最好是段落，而不是句子，或者句子好像在问对方，否则答案就不是经过打磨的文字，而是你和ChatGPT之间的对话。产品教程：首先下载PopClip，然后点击“插件”。第一个ChatGPT插件可以直接安装。详细信息：https://forum.popclip.app/t/a -popclip-extension-for-chatgpt/1283/2

ChatGPT 校对器找到：

https://reorx.com/makers- daily/003-chatgpt-proofreader-extension-popclip/里面也讲到了ChatGPT API的一些优点，有兴趣的可以看看。 02Paul Graham GPT当我们使用Chat GPT时，最烦人的就是上下文限制没有超过4096这个标记。 现在我们来说说ChatGPT的两个问题。如果要保留会话的状态，则需要在每次请求时发送所有以前的历史消息，类似于某些电子邮件格式，如下所示。 这会导致内容更多，价格也会大幅上涨。 开发人员@mckaywrigley提出了他自己的解决方案。他创立了“Paul Graham GPT”，用于研究和讨论Paul Graham的著作，并认为ChatGPT可以交叉引用。定义和定制你想要的内容App：https://paul-graham-gpt.vercel.app/它将使用OpenAI的输入模型和自己的数据，首先在本地搜索数据以获取上下文，然后从本地数据库添加相关内容，使ChatGPT能够从特定数据集中获取上下文并相应地提供更好的结果，并集成ChatGPT自己的庞大数据库。Nitizen @dotey 研究了它并写了一条长推文来加强他对这些规则的理解：https://twitter-thread.com/t/163145792323 图书馆：https://github.com/mckaywrigley/paul-graham-gpt