ChatGPT API入门探索，制作AI孙子

最近ChatGPT的热度非常高，OPEN AI也是在不久前刚刚宣告敞开ChatGPT商用API。

写这篇文章的契机在于前几天一位群友共享了一个日本程序员根据ChatGPT开发了一个AI佛：HOTOKE AI

例如当用户发问“我不知道生计的意图”，AI佛会做出如下答复：

感觉仍是挺有意思的，他会从释教及心理学的角度去给你分析与解说。

但作为一名程序员，咱们肯定对背后的原理更感兴趣，于是我又问了他和GPT有什么区别：

这个答复仍是有点出乎我的预料的，于是我更感兴趣了，直接网上找起了教程，也研读了一下OPEN API的文档。所以这篇文章更像是一个学习笔记，也希望能吸引到一些相同感兴趣的小伙伴。

文章最后咱们会开发一个根据ChatGPT的AI孙子（便是培养出高启强的那个孙子）

ChatGPT

信任大家能点进来的都知道ChatGPT是啥, 这part就过了吧。

OPEN AI API

Examples

OPEN AI API供给了许多种模型供用户挑选，在官网上也供给了许多示例，包含各种各样的模型及其生成的成果。 这是官网示例的地址：platform.openai.com/examples

咱们以Q&A为例：

能够看到它用的模型是text-davinci-003，然后他说”我是一个高度智能的问答机器人。假如你问的问题有切当答案，我就会给出答案，假如你问的问题是在搞我或者没有清晰答案，我会答复不知道”。然后下面便是一些示例。

提示工程（Prompt Engineering）

咱们还能够点右上角的Open in Playground来自己测验下

能够看到右侧侧边栏有许多参数能够调理，根据调理的参数不同，生成的答案也会有所区别。参数就不细说了，感兴趣的同学能够自己去看，当你鼠标移到那个参数上时，会有对应的解说框弹出来解说这个参数的作用。

这儿简略演示了怎么去经过提示，引导AI之后答复出你所想要的答案，所以提示（Prompt）就变的尤为重要。事实上，现在提示工程师（Prompt Engineer）现已成为一个炙手可热的岗位，他们的主要任务便是引导AI去学习及训练。 官方文档也用了相当大的篇幅去介绍怎么去提示：platform.openai.com/docs/guides…

这儿就简略翻译一下最初：

概述

咱们的模型能够做任何事情，从生成原创故事到执行杂乱的文本分析。由于它们能够做这么多事情，所以你有必要清晰描绘你想要什么。告知他该怎么做，而不只是简略陈说，这便是一个好提示的秘籍。

创作提示有三个基本准则。

• 展示和叙述。经过指示、比方或两者的结合，清晰你想要什么。假如你想让模型按字母顺序排列一个项目清单，或按情绪对一个段落进行分类，就向它展示你想要的东西。

• 供给高质量的数据。假如你试图建立一个分类器或让模型遵从一个模式，保证有满足的比方。保证校正你的比方 —— 模型满足聪明，它能够辨认拼写错误，而且告知你，但它也或许认为这是你故意写错的，这都会影响他的答复。

• 检查你的设置。temperature和top_p参数操控了模型在发生呼应方面的确定性。假如你要求它发生一个只有一个正确答案的呼应，那么你就想把这些设置得低一些。假如你在寻找更多不同的反响，那么你或许想把它们设置得更高。人们运用这些设置的第一大错误是，假定它们是对”聪明”或”创造性”操控。

到这儿大家应该也就知道了，那个AI佛便是经过程序员挑选合适的模型，以及对他加以训练，比方告知他当用户发问时，他需求从释教及心理学的角度去答复用户的问题。

模型（Models）

模型能够说是非常重要的一部分，也是Open AI的中心。

ChatGPT用的便是GPT-3.5模型，他主要是面向大众，所以被训练的愈加安全，不会输出一些出格的内容。

在GPT-3.5中又包含了几个子模型：

现在官方推荐的是gpt-3.5-turbo，称此模型能生成最好的成果，而且只需求text-davinci-003十分之一的算力。

价格

现在gpt-3.5-turbo的价格是每一千个token需求0.002。所谓token能够理解为他处理的单词数，1000个token大概能够生成750个单词。

AI孙子

接下来咱们测验简略写一个AI孙子。

首先当然是创立一个项目，我用的便是简略的create-react-app去创立一个react运用： npx create-react-app ai-sunzi

运用express写一个简略的服务端：

重写App.js，咱们只需求一个textarea和一个提交按钮

拜访http://localhost:3000 保证能够拜访服务端，回来“Hello World！”：

接下来咱们需求去Open AI官方文档中检查怎么运用它的API，文档中有一个比方，怎么在nodejs中引进包：

咱们把他复制到咱们代码中，有些地方仍是需求改动一下，比方包的引进不能直接运用import。再将API Key复制到configuration中（API Key需求注册并登录OpenAI，能够免费收取）：

然后咱们再检查文档中Completion部分：

将其复制到咱们代码中并测验：

此处我将max_token修正为100，由于中文字符所占字节数长一些。随后将prompt参数改为“不管用户输入什么，只需答复这是一个测验” 再次拜访localhost:3000能够看到确实能够回来“这是一个测验”。

说明咱们的后端现已从OPEN AI得到了回来的数据。

再接下来就简略了，咱们只需求把前端和后端连上，再修正prompt，让这个AI体现的像孙子：

将textarea中的message传入至prompt参数中，再从OPEN AI得到回来的答案，就大功告成了。 以下为一些测验：

Reference: www.youtube.com/watch?v=bB7…