写在前面
近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网。起初，她并没有引起我很大的兴趣。我认为这不过又是互联网公司寻求新的经济增长点的风口而已。
就像几年前的 区块链 ，大大小小的公司趋之若鹜，记得我当时的老东家也推出一款去中心化的 APP，用于存储自己的基因数据。现在已经没有人谈及区块链技术了。
就像最近 1-2 年的 元宇宙 ，据说甚至有学校成立了元宇宙学院，自从扎克伯格晒出一个简陋无比的元宇宙照片之后，简直是将元宇宙的破烂底裤展示在世人面前。如今，元宇宙成了个笑话。
基于我浅薄的认知，我并没有过多关注 。直到今天的一些私人原因，我才开始正式了解她。
是什么
的全称是 Chat Pre- 。我的理解她是一个基于 模型 由预训练数据生成对话信息的应用。（PS： 模型，是谷歌在 2017 年推出的 NLP 经典模型）
由她的名字，我猜测， 并不是在全网实时搜索最佳答案，而是根据预先训练的数据，实时拼凑出一个答案。这个答案可能并不一定是正确的，但不管你信不信，反正 自己是相信这个答案的。
的前世今生
我们所说的 其实是基于 GPT-3.5 模型 开发得到的。截至目前， 公司并没有开放 GPT-3.5 的接口。因此我们只能通过 的官方网站 / 来访问 。（ 这个地址是 花重金购买的，同样可以跳转到 官网）
现在网上出现的一些 中文版， 微信版等等都是基于 2020 年的 GPT-3 模型 开发而来。虽然和基于GPT-3.5 模型演化而来的 没法比。但是同样能带我们体验人工智能的美妙。
而我们今天要搭建的 同样是基于GPT-3 模型开发。
用 搭建 获取 API Key
由我的另一篇博客 超详细注册 接口账号的教程 获取 API Key 。
安装 模块
使用如下代码安装 模块。
pip install openai
调用接口获取返回信息代码
调用 .. 函数获取返回信息。
import os
import openai
# 填写注册OpenAI接口账号时获取的 OpenAI API Key
openai.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
别的不敢评价，就是这个最后用 写冒泡排序，我给打 99 分。代码最后莫名其妙多出一个逗号，原以为这代码肯定会报错，谁知道测试了下可以正常运行，运行结果也是对的。后来查了一下资料，原来 print()后面加上逗号可以让回车符失效， 是故意这么做的，这是我不知道的知识点。给她扣掉一分，是因为这代码空格和回车有点太随意了，并不是特别工整。
最后
免费的 API 接口是有额度限制的。每个账号有 18 美元 的免费额度，限期 3 个月 。 不同的模式计费不同，text–003 这个模式大约每 1000 个 扣费 0.02 美元。
除此以外， 的接口还有如下功能，静待你的挖掘。
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