最近一段時間chatGPT火爆出圈！無論是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，還是其他各行業(yè)都賺足了話題。

俗話說：“外行看笑話，內(nèi)行看門道”，今天從chatGPT個人體驗感受以及如何用的角度來分享一下。

1、chatGPT是個啥

chatGPT是最近新出來的玩意？并不是！在國內(nèi)，chatGPT最早是在2022年11月就由OpenAI于推出的。只是去年底火了一把，后力不足又遇春節(jié)，熱度草草就結(jié)束了。

先講一下，OpenAI是美國一所人工智能研究公司，chatGPT 只是 OpenAI 公司其中的一個技術(shù)產(chǎn)品，除了chatGPT, OpenAI也還有很多其他“有意思”的產(chǎn)品。

OpenAI旨在降低人工智能業(yè)務(wù)開發(fā)門檻，我們完全不需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、NLP、深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域工程師及算法工程師，就可以直接使用OpenAI訓(xùn)練好的強(qiáng)大模型為我們進(jìn)行業(yè)務(wù)賦能。

具體可查閱它的官網(wǎng)：https://openai.com/

再來講一講chatGPT是什么，chatGPT采用了 GPT（Generative Pre-trained Transformer）技術(shù)，用專業(yè)詞匯來講，是一個用于對話生成的預(yù)訓(xùn)練語言模型，用簡單通俗來解釋：是一款利用AI技術(shù)實現(xiàn)出來的聊天機(jī)器人。

提到AI聊天機(jī)器人，這類技術(shù)應(yīng)用場景在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)此前并不少見，甚至很多，那為什么chatGPT能快速脫穎而出，成為爆品。得益于它的強(qiáng)大能力：整合信息和語言組織能力，接近于人類常識、認(rèn)知。體驗過chatGPT的人，想必很多人的第一感受給我是一樣的：chatGPT很像一個真人！這個人還是一個業(yè)務(wù)能力很強(qiáng)，知無不言的行家能手，不厭其煩地為你解答各種業(yè)務(wù)問題，它的答復(fù)比其他搜索引擎更加精準(zhǔn)，十分清楚你的搜索意圖

顯然易見的是，比起冷冰冷的機(jī)器，我們更愿意跟人打交道，這背后要歸功于OpenAI在AI對齊問題上做出的諸多努力，致力于探索如何讓語言模型遵循人類的意圖、符合人類價值觀，讓ChatGPT表現(xiàn)得更有“人味兒”。

如下體驗后截的兩張示例圖（如果你再不努力，重復(fù)低效勞力者終將AI取代

從給出來的答案中，可以發(fā)現(xiàn)提問方式的不同，答案也會有所不同，即便是針對同一個關(guān)鍵詞，chatGPT給出來的答案也會有所差異，通過Regenerate response不斷調(diào)優(yōu)，致力生成一個更佳完美適合你提問預(yù)期需要的答案。

2、chatGPT怎么用

chatGPT爆火后，很多行業(yè)都在探索如何將其結(jié)合到生活工作場景中。如chatGPT+醫(yī)療、chatGPT+OA、chatGPT+自動運(yùn)維、chatGPT+智能客服，甚至chatGPT如何結(jié)合應(yīng)用到測試場景等等。包括在國內(nèi)也有很多同類產(chǎn)品早在布局：

今天我們暫不聊chatGPT如何和具體場景結(jié)合，單純從開發(fā)的角度，聊一聊chatGPT本身如何使用。

OpenAI官網(wǎng)提供了一套接口文檔：platform.openai.com

從目前接口文檔中來看，OpenAI的原生接口支持Python和Node.js兩類語言，但也同時支持RESTFul的API接口形式。所以目前其他語言可以通過Http的API請求形式來調(diào)用OpenAI的接口。

以Python為例，在編寫代碼之前，先安裝openai環(huán)境，安裝指令如下：

pip install openai

在調(diào)用openai API需要一個API_KEY, API_KEY的獲取辦法訪問：

https://platform.openai.com/account/api-keys

在網(wǎng)頁中，生成API_KEY

示例1：利用chatGPT API實現(xiàn)文本處理響應(yīng)

# 公眾號：測試開發(fā)技術(shù)

import os
import openai

OPENAI_API_KEY="xxxxxx"
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY",OPENAI_API_KEY)

prompt = "用Python寫一個mock server"

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt=prompt,
  temperature=0.5,
  max_tokens=1024,
  n=1,
  stop=None
)

print(response.choices[0].text)

本示例是基于"text-davinci-003"模型來對text文本進(jìn)行處理的，"text-davinci-003"是chatGPT最常用的模型之一。

運(yùn)行結(jié)果如下：

這樣就已經(jīng)基于"text-davinci-003"的能力得到了我們想要的答案。

示例2: 利用chatGPT實現(xiàn)python代碼bug自動修復(fù)

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

response = openai.Completion.create(
  model="code-davinci-002",
  prompt="##### Fix bugs in the below function\n \n### Buggy Python\nimport Random\na = random.randint(1,12)\nb = random.randint(1,12)\nfor i in range(10):\n    question = \"What is \"+a+\" x \"+b+\"? \"\n    answer = input(question)\n    if answer = a*b\n        print (Well done!)\n    else:\n        print(\"No.\")\n    \n### Fixed Python",
  temperature=0,
  max_tokens=182,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0,
  stop=["###"]
)

從上面兩者示例，大家不難看出，代碼寫起來并不復(fù)雜，不同功能實現(xiàn)起來的區(qū)別在于使用到的model以及設(shè)置參數(shù)的不同罷了，具體更多玩法，留給大家探索了。

4、小結(jié)

本篇文章算是對chatGPT一個小結(jié)，對于剛接觸chatGPT的讀者來講，還是非常有幫助的。chatGP官方提供了大量的API，對于技術(shù)從業(yè)者是極大利好的，至于怎么和實際生活工作場景結(jié)合起來，將取決你的技術(shù)功底+商業(yè)嗅覺了。正如雷軍之前說過一句話：“站在風(fēng)口，豬都會飛！”

到此這篇關(guān)于Python+ChatGPT實現(xiàn)5分鐘快速上手編程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python ChatGPT編程內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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