使用Python+openai模块构建ChatGPT仅需三分钟

什么是ChatGPT

ChatGPT的全称是Chat Generative Pre-trained Transformer。我的理解是它是一个基于Transformer模型从预训练数据生成对话信息的应用程序。 （PS：Transformer模型是Google在2017年推出的经典NLP模型）

从名字上我就怀疑ChatGPT并不是全网实时搜索最佳答案，而是提前实时聚合起来训练过的数据。想出一个答案。这个答案不一定正确，但不管你信不信，ChatGPT 本身就相信这个答案。

ChatGPT的前世今生

我们所说的ChatGPT其实是基于GPT-3.5模型开发的。到目前为止，OpenAI尚未开放GPT-3.5接口。因此，我们只能通过OpenAI的官网https://chat.openai.com/来访问ChatGPT。 （https://ai.com 这个地址是OpenAI花了很多钱买的，也可以去ChatGPT的官网）

现在网上出现了一些中文版的ChatGPT、微信版的ChatGPT等，有全部基于2020年GPT-3型号开发。虽然它无法与基于 GPT-3.5 模型演变而来的 ChatGPT 相媲美。但它也可以帮助我们体验人工智能的美妙。

我们今天要构建的ChatGPT也是基于GPT-3模型开发的。 ？如何获取 OpenAI API 密钥教程。

安装openai模块

使用以下代码安装openai模块。

pip install openai

调用接口获取返回信息

代码

调用函数openai.Completion.create获取返回信息。

import osimport openai
# 填写注册OpenAI接口账号时获取的 OpenAI API Keyopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# 提问issue = '你是谁？'
# 访问OpenAI接口response = openai.Completion.create(  model='text-davinci-003',  prompt=issue,  temperature=0.9,  max_tokens=150,  top_p=1,  frequency_penalty=0.0,  presence_penalty=0.6)
# 返回信息resText = response.choices[0].text
print(resText)

参数

测试ChatGPT

其他的我不敢评论。这是用 Python 编写的最后一个气泡类型。我给它99分。代码末尾莫名其妙地多了一个逗号。本以为这段代码肯定会报错，谁想到经过测试可以正常运行，结果也是正确的。查了资料，看来在print()后面加逗号可以使硬返回符失效。 ChatGPT 是故意这样做的。这是我不知道的一个知识点。她被扣了一分，因为代码空格和换行有点太随意，而且不是特别整齐。

最后

免费的API接口有配额限制。每个帐户有 18 美元的免费信用额度，期限为 3 个月。不同的充电方式有不同的收费。 text-davinci-003 模式每 1,000 个代币收费约为 0.02 美元。

此外，OpenAI界面还具有以下功能，等待您的探索。