自己动手，从了解到开发：掌握OpenAI的ChatGPT

一、ChatGPT 的潦草的简介

ChatGPT 是一种被称为”言语模型”的人工智能。就像你学习言语一样，它也经过阅览许多的文本来学习言语的规则和形式。

能够把ChatGPT看作是一个超级聪明的答复机，它拿手处理各种与言语相关的使命。比方答复问题、写作、对话，乃至协助编程。你只需求输入你的恳求或问题，ChatGPT就会依据能够了解它的练习，了解你的输入，并生成有用、相关、而且符合言语规则的输出。

在如此火爆的情况下，在漫山遍野的信息中，我浅总结一下 ChatGPT，经过这篇文章，你能够了解到

• 了解GPT的才干、与鸿沟约束
• 更有用的跟GPT得到交流技巧，然后得到更精确的答案
• 了解ChatGPT-4，ChatGPT-4 的插件生态、愈加强壮的 GPT 功用扩展。
• 实践运用场景举例、辅佐面试、言语学习、等
• 怎么依据ChatGPT、开发自己的产品，以及踩坑经验共享 — 程序员秒懂
• 展望一下、考虑怎么运用它为自己赋能

二、注册一个账号

要想体会gpt或许依据gpt接口开发自己的模型，首要，你得有一个openAi的账号！

中国大陆和香港区域用户不能直接注册运用ChatGPT，他们需求经过“科学上网”来处理。可是，这种方法也存在问题。一方面，因为许多翻墙节点被滥用，用户或许会遇到注册不成功的问题。另一方面，即便成功注册，他们的账号也或许会被OpenAI封禁。为了处理这些问题，主张运用来自国外正规厂商的VPN。

怎么注册一个gpt账号?

能够戳怎么高雅的恳求一个属于自己的ChatGPT账号

友谊提示：墙外非法外之地! DDDD

三、深化一点了解GPT

常常有人说，ChatGPT不过是一个更高档的搜索引擎，那我想说，你能够也仅仅一个不太聪明的人类。

没错，这么说的人曾经是我，如今运用后，对它敬服的五体投地的人也是我。

当真实深化运用ChatGPT后，你会发现它的才干远超咱们的幻想。

在曩昔，咱们和计算机的交互方法往往是固定且单一的指令，比方用Ctrl+C和Ctrl+V复制粘贴文本。可是，当咱们运用ChatGPT时，咱们的指令变成了天然言语，这是一种愈加挨近人类交流方法的交互。

可是，正因为每个用户运用言语的方法各不相同，没有统一的固定格式，所以ChatGPT给出的回应质量有时也会良莠不齐。假如咱们提出的问题或指令表达不清，那么ChatGPT给出的答复也或许会不够精确。

这也正是为什么咱们在运用ChatGPT时，需求精准地给出指令。这并不意味着咱们需求运用杂乱的言语或许专业术语，而是要明晰并精确地表达咱们的需求。这便是所谓的“ prompt ”，或许说是咱们给ChatGPT的“指令”。

所以，虽然ChatGPT现已很强壮，咱们仍是需求学习怎么更好地和它交流，以便取得更好的回应。只要当咱们和ChatGPT达到真实的交流，咱们才干真实运用它的潜力，开启全新的人工智能交互方法。

后边给咱们列出了能够跟 GPT 更好一起的技巧和根底的“prompt”，协助咱们更高效的跟 ChatGPT 交流，得到更精确的答案。先来了解一下GPT的才干与鸿沟。

3.1 GPT的才干与鸿沟

下面设计了一个表格，供应了一个明晰、简洁的视图，协助咱们了解GPT的首要鸿沟和约束，然后能更好有利地势用它的才干，并了解其局限。

当然现在网上也有一些“越狱”练习，企图将GPT 变成一个坏孩子，去其糟粕，慎重学习。

3.2 GPT到底能做那些作业？

它是一个超级言语模型，关于文字，代码，字符等有关的，2021年9月之前人类现已有公开材料的，它简直都能做。

结合材料，和GPT自己的答复，总结一下简略的场景、简直包括了日子的方方面面

3.3 中文prompt仍是英文prompt

运用中文

优点：

• 文明和言语匹配：假如您的母语是中文，运用中文进行交流能够更直接、天然，削减言语障碍。
• 表达更精准：用您最了解的言语进行交流，您能够更精确地表达问题、供应细节和了答复复。

缺陷：

• 语料库约束：中文语料库相关于英文语料库或许更有限，这或许导致在某些特定范畴或特定问题上的答复不如英文精确。
• 技能术语匮乏：某些范畴的技能术语在中文中或许没有直接的翻译或广泛运用，这或许使得与这些范畴相关的问题在中文方面的答复受限。

运用英文

优点：

• 广泛的语料库：英文的语料库相对来说更广泛，我在英文方面的练习和常识更充分，因此在答复英文问题时或许会更精确和具体。
• 技能术语的可用性：在某些技能范畴，英文的技能术语或许更常见和标准化，这使得在英文方面的答复更具体和精确。

缺陷：

• 言语障碍：假如英文不是您的母语，或许会遇到一些言语障碍，造成了解和表达上的困难。
• 文明差异：英文文明与您的本乡文明或许存在差异，这或许会导致一些误解或难以了解的情况。

总体而言，运用您最了解和舒适的言语进行交流或许会更有用，因为您能够更**「精确」**地表达您的需求和了解它的答复。

上面是 GPT 给我答案，但其实我尝试过，假如用中文没有得到你想要的答案，不如尝试翻译成应该后再发送给 GPT，或许会得到更精确的答案。

3.4、强壮的GPT-4模型

2023年3月14日，OpenAI 发布了模型 GPT-4，作为其先前版别GPT 3.5 Turbo模型的升级版，GPT-4在许多方面都有了明显的改善和优化。

首要，GPT-4支撑的上下文Token数量大大增加，至少支撑8192个Token，乃至其32K版别支撑高达32768个Token。这一特性让GPT-4成为了小说创造等长篇文本生成的有力东西。相比之下，以往的模型在处理长篇文本时，通常会受到较大的约束。

其次，GPT-4在推理才干上也有了明显的提高。OpenAI经过多种高难度的测验，证明晰GPT-4强壮的逻辑推理才干。这些测验包括律师考试、SAT数学考试，以及研究生GRE考试等。这意味着GPT-4不仅能生成流通天然的文本，更能处理涉及深层逻辑推理的杂乱使命。

普通用户是不能直接运用GPT-4的，需求开通ChatGPT Plus服务，$20/月。GPT-4为用户供应了更强壮的问答功用，可是也有一些约束，比方每三个小时只能处理25条信息。

一起，针对plus用户，OpenAI还供应了GPT-4的API接口，这使得开发者能够将GPT-4集成到自己的第三方运用中，首要，调用GPT-4的API接口是需求向官方提交恳求的，其次，这种强壮的功用是需求相应的价格的。

现在，GPT-4 能够现已连续上架了许多功用强壮的插件体系，有人将其类比为“app store”, 每个插件只要简略的几句介绍，可是背面却有着强壮的才干，包括咱们日子，作业的方方面面。

先在设置中打开插件相关功用

新建一个谈天室

在Plugin store中挑选相关插件

这些插件，有能联网查询的，有处理图片的，有依据文字生成流程图的，有指定游览规划的，我并没有逐个体会，咱们能够找找网上的插件介绍，寻觅自己合适的插件，扩展GPT 的功用。

当然，假如你是一个开发者，你有很好的 idea，也能够想 openai 提交 开发插件恳求，恳求经过后就可参与插件开发并供应给一切人运用。

插件现在只供应给 plus用户 运用，关于普通用户来说，咱们也想体会更丰厚的 GPT 功用怎么办？

能够运用 Chrome 浏览器插件，现在有许多 Chrome 插件也能丰厚 GPT 的功用，比方我后边会说到的 Voice Control for ChatGPT, 便是一个经过语音能够跟 GPT 进行交流，学习英文等用处的插件。

还有Web Chat GPT等等，假如感兴趣，留言后边接着更新吧。

四、更有用的跟GPT得到交流

4.1 prompt的根底结构

更好的prompt能够协助你跟gpt更有用的交流，一起得到更精确的答案。

这些比方演示了怎么运用规范化的中文语句根底结构来构建问题，供应关键词限定、诘问或弄清、举例或场景设定以及约束条件或假定。经过这样的结构，能够更有用地与 GPT 进行交流，并取得更精确的答案。请依据具体需求和情境，灵活运用这些要素来构建问题。

五、运用场景举例

简简略单的举2个运用场景的比方，其实它能够更强壮，写构思文本，写代码，做数据剖析，做客户分类等等。

5.1 辅佐面试

假定我是一个三年的前端工程师，给Chat GPT 设定成面试官的人物，请 Chat GPT 辅佐我进行模仿面试。

假如它出的问题你不会，能够先让他协助你答复。

假如解说中还有问题想进一步了解，能够进一步诘问，比方我想诘问：「JSONP具体怎么运用？」，你会发现它讲解的很具体，乃至给举出了代码比方。

提高难度，假定我是一个6年的前端工程师。

假如觉得自己或许答复的不好，能够让它先协助你答复一下，你学习即可。

5.2 言语学习

相同，先跟他说一下两边的人物

问一下英语学习的主张

能够让它给你讲一个故事，要点提高的你词汇量

让他标示一下要点词汇

请他做英汉对照翻译

你觉得它只能锻炼你的阅览水平？「漏，大漏特漏！」

一个chrome插件送给咱们

装置成功后，你的输入框是这样的

然后你就能够让他读取他发送给你文章，还能够给他发送语音进行说英语的练习

还能设置他的阅览速度

5.3 更多技巧

更多的技巧其实都是依据 prompt 的 根底结构，需求咱们进一步扩展，让 GPT 变得越来越精确。

设定人物和情形

• 默认情况下，体系预设GPT的人物是智能通用帮手，在直接运用Chat GPT界面时看不到的，所以它的答复中规中矩。
• 不过这个体系人物设定，是能够经过提示与自定义更改的，设定特定的人物或情形能够协助 ChatGPT 调整答复风格和内容，供应更精确的答复。
• 经过让GPT能扮演不同的人物，能够为咱们供应个性化的服务，不然就只能作为一个AI帮手闲谈下去，这是许多人觉得Chat GPT并没有幻想中那么强壮的首要原因
• 例如，你能够设定 ChatGPT 为某个范畴的专家，或许设定你自己是初学者，或许设定对话两边在特定的情形中。

明晰明晰的问题

• 将问题表述得尽或许明晰具体。
• 如“请解说相对论中的时间胀大是怎么作业的”比“请解说相对论”更能得到精确答案。

供应满足的上下文

• 假如问题杂乱或需求在之前的对话上持续，给出满足的上下文信息会很有协助。
• 如在提出数学问题时，告诉ChatGPT你的学习布景以及你现已了解了哪些相关概念。

运用关键词和术语

• 在问题中运用相关的关键词或术语，能够协助我更精确地了解你的问题。
• 例如，在发问编程问题时，指出你正在运用的编程言语。

一次问一个问题

• 一次提一个问题能够更简单得到精确的答案。
• 一次提出多个子问题或许导致答案的质量良莠不齐。

及时反应

• 假如 ChatGPT 答复没有答复你的问题或许存在过错，及时给 ChatGPT 反应，它会及时承认过错，并供应更好的答案。
• 比方，在我让他辅佐面试（3.5模型）的时分，当我模仿自己是三年和六年的前端求职者时，它给我出了相同一套面试题，然后，我反诘它，为什么3年经验和6年经验是相同一套面试题，它立刻承认了它的过错，而且依据作业年限从头出了一套更深化的面试题。

给予成果示例

• 最好给GPT供应一些成果示例，清楚地告知咱们想要的成果是什么
• 比方你想让 ChatGPT 输出一段 JSON 结构，能够举个 json 结构的比方，而且标示每个字段的含义，它就会依照你的要求回来给你对应的json结构

六、依据ChatGPT，运用nodejs开发自己的产品

ChatGPT是彻底免费运用的，可是，假如想要进一步探究ChatGPT的开发者和用户来说，OpenAI供应的API接口是收费的。

要运用ChatGPT进行开发，必须创立一个apiKey。这是恳求接口必不可少的参数。OpenAI为每一个新注册的账户赠送了5美金的API试用金额度，这些钱将在每次调用接口发问时依据token数量被扣除。当余额耗尽时，你就需求自行充值了。

那么，这5美金的API试用金额度能带来什么呢？关于开发者来说，他们能够用这笔钱来接入GPT模型，开发和测验自己的软件；关于普通用户来说，他们能够用这笔钱来体会其他开发者开发的GPT第三方运用。这样用户不需求购买或订阅这些第三方软件，只需求填入API密钥，消耗自己的账号额度就能够体会其他开发者开发的GPT第三方运用。

ChatGPT背面调用的是GPT的3.5 Turbo模型，其API官方价格为0.002美金1000个Token。这意味着，消耗1美金能够生成50万个Token，大约可生成挨近20万个汉字字符，或许更多的英文字符。关于普通用户来说，这是一个相对廉价的价格。

可是，ChatGPT的保护成本是适当高的。听说，OpenAI仅在保护ChatGPT这一个项目上，每天的费用就达到了10万美元。OpenAI发布的新模型GPT-4的API价格更是高达GPT-3.5 Turbo的几十倍，而且它的问题提示词和回复是分隔算钱的。虽然GPT-4的API暂时还需求恳求，但咱们能够预见，这个模型的强壮功用会带来更多的或许性和应战，

假如你想调用 ChatGPT 的接口，开发自己产品，官方给了具体的文档，坏音讯是文档都是全英文的，好音讯是，我用node.js现已帮咱们踩了一遍坑，现已恳求了GPT4 的API 开发权限快1个月，可是一向没有经过, 所以我是依据 gpt-3.5-turbo 这个模型开发的。

6.1 获取 organisation 和 apiKey

1、登录openAi的官网，点击用户信息部分，就会有一个下拉浮窗，点击【Manage account】就能跳转到对应页面查看【Organization ID】

2、在当时界面就能看到【API keys】，点击按钮创立一个API keys

3、输出一个key的名字，点击创立

4、会主动创立一个api-key，可是要留意，为了安全起见，这个api-key只会展示一次，所以创立成功后要及时保存下来

5、一个openAi的账户能够一起创立多个api-key、所以咱们能够一起开发多个不同功用的GPT模型，或许用来让 GPT 并发处理恳求

6.2 了解 Role人物

现在，体系预设的role现在有3个取值：

• 「user」：在GPT的对话模型中，通常指的是提交prompt的一方，即对话中主动提出问题、主张话题或供应信息的人或体系，user能够是提交问题的咱们，也能够将GPT自身视为一个user，经过手动输入或主动生成的方法来模仿User的行为。
• 「assistant」：表示给completion呼应的一方，多数情况下是ChatGPT自身，即与user互动的一方。
• 「system」：message里role为system，是为了让ChatGPT在对话过程中设定自己的行为，现在role为system的音讯没有太大的实践作用，我的了解便是对话二人中的旁白。官方说法如下“Gpt-3.5-turbo-0301并不总是十分重视体系音讯。未来的模型将被练习成愈加重视体系信息。”也便是说现在这个人物的含义不大。

想经过API实现包括上下文信息的多轮对话的关键便是用好role字段。

给ChatGPT发送音讯的时分，参数message是个数组，数组里每个dict有role这个字段。

6.3 根底开发

6.3.1 参数介绍

6.3.2 直接调用GPT API接口

//中心代码
letdata={
model:"gpt-3.5-turbo",
messages:[
{"role":"user","content":"helloword"}
]
};
letconfig={
method:'post',
url:'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
headers:{
'Content-Type':'application/json',
'Authorization':`Bearer${你的apiKey}`
},
data:JSON.stringify(data)
};
letcompletion=awaitaxios(config)
.then((response)=>{
resolve(response.data.choices[0].message)
})
.catch((error)=>{
console.log('gpterr',error);
});

6.3.3 用三方库 openAi 进行开发

openai 内部封装了对官方接口的恳求，也是运用的axios，直接运用。

装置库

npminstallopenai-d-s

//中心代码
const{Configuration,OpenAIApi}=require("openai");
constconfiguration=newConfiguration({
organisation:'你的org',
apiKey:'你的apiKey',
});
constopenai=newOpenAIApi(configuration);
constintermediateRun=async()=>{
constresponse=awaitopenai.createChatCompletion({
model:"gpt-3.5-turbo",
messages:[
{"role":"user","content":'helloword'}
],
});
console.log(response.data.choices[0])
}
intermediateRun()

6.3.4 进阶开发

ChatGPT 同一个api-key创立的模型，一次性只能答复一个问题，在他没有答复完上个问题之前，制止你再发送给他新的问题的，除非你将上一个答复暂停，或许等他完结上一个问题的答复，他才干持续答复下一个问题。

那假如你便是想让他并发处理恳求怎么办呢？

「创立多个 apiKey」， 一个账号是能够创立多个apiKey的，咱们能够用多个模型去并发处理恳求，将他们放到一个队列中，哪个模型的问题先答复完了，再喂给他新的数据就行了。

思路打开了么？参阅一个高频面试题【实现批量恳求数据，并控制恳求并发数量，一切恳求结束之后，履行callback回调函数】

假如还么有思路，戳我留言再更新一篇吧。

七、开发踩坑记载

7.1 接口和模型不匹配

接口与文档、咱们运用开发对应的模型，需求调用相应的API接谈锋行，假如接口和模型不匹配，就会拜访不通。

7.2 拜访接口报 ip 过错

上面介绍过，国内用户是被墙的，所以假如署理不是全局的，需求再调用接口的时分再加一个署理。

//中心代码
letdata={
model:"gpt-3.5-turbo",
messages:[
{"role":"user","content":"helloword"}
]
};
letconfig={
method:'post',
url:'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
headers:{
'Content-Type':'application/json',
'Authorization':`Bearer${你的apiKey}`
},
data:JSON.stringify(data),
proxy:{
host:"127.0.0.1",
port:7890,
protocol:"http"
}
};
letcompletion=awaitaxios(config)
.then((response)=>{
resolve(response.data.choices[0].message)
})
.catch((error)=>{
console.log('gpterr',error);
});

7.3 报错500

普通用户的现在约束频次是每分钟3次，这个速率现在约束的仍是比较狠的，假如用来做商业运用肯定是远远不够的，那只能做“人民币玩家”了

超越次数、花钱处理、给账号充值。淘宝就有代充，

7.4 没有上下文

网页版的GPT能够主动调取谈天记载，可是调用API，正常情况下是没有上下文功用的，需求把谈天记载再发送给GPT的，才干让 ChatGPT 有回忆才干，

所以，每次发送恳求给 ChatGPT 时，把前史对话记载也一起发送，所以ChatGPT知道对话的上下文。

可是留意这是，双向收费的，即每次单独计费，妥妥的字字如金。

//中心代码
letcontextHistory=[]
//拼接用户的发问记载
contextHistory.push({"role":"user","content":`${params.prompt}`})
letdata={
model:"gpt-3.5-turbo",
//将全部谈天记载发送给GPT
messages:JSON.stringify(contextHistory)
};
letconfig={
method:'post',
url:'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
headers:{
'Content-Type':'application/json',
'Authorization':`Bearer${你的apiKey}`
},
data:JSON.stringify(data),
proxy:{
host:"127.0.0.1",
port:7890,
protocol:"http"
}
};
letcompletion=awaitaxios(config)
.then((response)=>{
//拼接GPT的答复记载
contextHistory.push({"role":"assistant","content":`${response.data.choices[0].message.content}`})
resolve(response.data.choices[0].message)
})
.catch((error)=>{
console.log('gpterr',error);
});

7.5 报错400

刚才说过，在调用接口的时分，需求把谈天记载再发送给GPT的，才会有回忆才干，可是这个回忆仍是有必定字数约束的，Chat GPT背面的GPT-3.5 Turbo模型，现在最大的Token约束数为4096个，它的意思是当咱们与Chat GPT谈地利，咱们问的问题加上Chat GPT给的答案的总Token数不能超越4096个，不然Chat GPT又会失掉回忆并中止该轮对话，运用OpenAI供应的Token计数器，能够测验到一个汉字大约等于两个Token，最大Token约束数为4096个，换算为汉字为2048个汉字，一起标点符号包括空格也是计算在Token之内的，这意味著问题加上答案的总字数，就中文而言被约束在2000个字上下，超越这个字数约束后，Chat GPT有时就会答案报错，然后就失掉了回忆才干。

body过长

• token数量问题。每次要把前史对话记载传曩昔，会导致后续单次恳求和呼应消耗的token数量越来越多，超越ChatGPT模型支撑的最大上下文长度，ChatGPT就无法持续往下处理了。回来如下过错：

This model’s maximum context length is 4097 tokens. However, you requested 4103 tokens (2066 in the messages, 2037 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.

• token费用问题。API是依照token数量收费的，这个token计算是prompt和completion的token数量总和。因为后续的恳求包括的token数量越来越多，导致每次调用API的收费也越来越高。

所以，惜字如金。

八、展望一下

「更精确的模型：」 跟着深度学习技能的开展，咱们预期未来的言语模型（比方GPT的未来版别）将变得愈加精确，能够更好地了解和生成天然言语。这将导致更精确的答案，更天然的对话，以及更高质量的写作辅佐。

「更深的上下文了解：」 未来的模型或许会更好地了解长篇的对话和杂乱的上下文，这将使它们能够更好地习惯杂乱的对话场景，以及处理更杂乱的问题和使命。

「个性化和自定义：」 咱们或许会看到更多的个性化和自定义选项，答应用户依据自己的需求和偏好调整模型的行为。例如，用户或许能够设置模型的口语程度，挑选模型的专业范畴，或许指定模型应怎么处理特定的问题和情形。

「更多的运用场景：」 跟着言语模型技能的前进，咱们预期将会出现更多的运用场景，从教育辅佐到技能支撑，从娱乐到心思健康辅佐，等等。

「更好的品德和社会职责：」 跟着AI技能的开展，关于AI品德和社会职责的重视也将增加。未来的模型需求更好地处理道德问题，例如，避免生成有害或误导性的内容，尊重用户的隐私，以及公平和无偏见的处理问题和使命。

总的来说，未来的言语模型将或许在许多方面进行改善，为咱们供应更精确、更有用、更负职责的服务。但一起，咱们也需求留意到这些技能的潜在风险和应战，以确保它们的开展能够真实造福人类社会。

以上展望也来自于GPT、以下文案是我看一个博主说的，觉得不错，共享给咱们。

只要人才干发现人的需求，然后以人的行动力去处理问题，而当一个人能够影响的用户群体越大，他的商业价值也会越大，ai只不过是能处理实践问题中的一个高效的帮手算了，不论环境怎么变化，仍是要坚持好奇去持续学习。