【关键词】简单了解下优化版的关键词匹配回复功能和示例代码

最近chatGPT持续火爆，一路狂飙，对应如何注册和使用的优质文章非常多。
所以，此篇文章除了整理chatGPT文章外，主要是讲解如何获取API Key进行接口的调用

1、chatGPT解读

1.1、词语解释

chat=闲聊，聊天的意思
GPT=Generative Pretrained Transformer（生成预训练变换器）的缩写
chatGPT=聊天训练
组合解释=智能的对话聊天工具（由美国“开放人工智能研究中心”研发-OpenAI）

1.2、核心功能

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务

编号	功能和特点描述
1	1）由人工智能技术驱动 2）一款自然语言处理工具
2	1）学习人类语言、理解人类语言 2）通过大量训练能够与人类对话 3）还能根据聊天上下文进行互动
3	像人类一样完成如下任务 1）邮件撰写 2）视频脚本编写 3）写文案、写文章 4）语言翻译 5）甚至是代码编写编程

1.3、一图归纳

2、chatGPT注册

2.1、官方参考文档

点击跳转到官方参考文档
未登录情况下或者首次打开可以访问到，点击登录或注册会检测所在地区是否开放

2.2、所在地区无法使用

目前部分地区还不能访问官方网站，需要通过其他方式进行访问
温馨提示：可查看文章末尾，已附上C站博主关于chatGPT相关注册和使用文章

2.3、邮箱注册

博主用的是微软账号，直接输入邮箱，会发送一次性密码到邮箱，其实就是类似验证码，可以不用通过账号的密码登录

3、调用API

3.1、C#例子

官方提供了很多种开发语言的调用，本篇主要以C#开发语言进行调用，调用代码非常简单，只需要填写相关api-key即可

const string OPENAPI_TOKEN = "申请的apiKey";
private async void Chat()
{
    OpenAIService service = new OpenAIService(new OpenAiOptions() { ApiKey = OPENAPI_TOKEN});
    CompletionCreateRequest createRequest = new CompletionCreateRequest()
    {

        Prompt = "帮我写一首浪漫的诗！",
        Temperature = 0.3f,
        MaxTokens = 1000
    };

    var result = await service.Completions.CreateCompletion(createRequest,Models.TextDavinciV3);

    if (result.Successful)
    {
        var text= res.Choices.FirstOrDefault().Text;
        Console.WriteLine(text);
    }
}

作者：小5聊
原则：Write Less Do More!
简介：一只喜欢全栈方向的程序员，专注基础和实战分享，欢迎咨询，尽绵薄之力答疑解惑！

4、官方例子说明

官方列举了智能机器人能够展开的功能，探索一些示例应用程序的可能性。

4.1、Python示例代码

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("您申请到的API-KEY")

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="输入对应功能文本即可",
  temperature=0,
  max_tokens=100,
  top_p=1,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0,
  stop=["\n"]
)

4.2、问答类

1）根据现有知识回答问题
2）通过向模型展示如何回答超出其知识库的问题，引导模型走向事实答案。使用“？”表示对它不知道的单词和短语的反应提供了一种自然的反应，似乎比更抽象的回答更有效
3）这是一个消息风格的聊天机器人，可以回答有关使用JavaScript的问题。
4）这是一个QA风格的聊天机器人，回答有关语言模型的问题。

4.3、分类

1）根据描述会进行分类
2）检测情绪的高级提示。它允许您向它提供一个状态更新列表，然后为每个状态更新提供情感。
3）从文本块中提取关键字，这有助于创建搜索索引。
4）通过向模型展示如何回答超出其知识库的问题，引导模型走向事实答案。使用“？”表示对它不知道的单词和短语的反应提供了一种自然的反应，似乎比更抽象的回答更有效。
5）检测情绪的基本提示

4.4、代码类

1）使用自然语言指令创建调用OpenAI API的代码。
2）使用自然语言创建调用Stripe API的代码。
3）将自然语言转换为SQL查询。
4）用人类可理解的语言解释一段Python代码。
5）求函数的时间复杂度。
6）要从一种编程语言转换为另一种编程，我们可以使用注释来指定源语言和目标语言。
7）解释一段复杂的代码。
8）有许多方法可以构造用于检查错误的提示。在这里，我们添加了一条注释，建议源代码有问题，然后要求codex生成一个固定的代码。
9）这是一个消息风格的聊天机器人，可以回答有关使用JavaScript的问题。它使用了几个例子来开始对话。
10）将简单的JavaScript表达式转换为Python。
11）如何为给定的Python函数创建文档字符串的示例。我们指定Python版本，粘贴代码，然后在注释中询问文档字符串，并给出文档字符串的特征开头（“”）。
12）Turn a JavaScript function into a one liner.

4.5、会话类

5）模拟短信对话。
6）与AI助手的开放式对话。
7）马夫是一个事实性的聊天机器人，也很讽刺。

4.6、Generation类

4.7、翻译类

4.8、Transformation转换类

1）将句子翻译成标准英语。
2）将文本转换为编程命令。
3）将自然语言转换为SQL查询。
4）从文本中提取机场代码的简单提示。
5）将文本描述转换为颜色。
6）从文本块中提取联系人信息。

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("您申请的key")

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="输入描述文本",
  temperature=0.5,
  max_tokens=60,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.8,
  presence_penalty=0.0
)

5、CSDN集成chatGPT

5.1、PC端

C站的chatGPT地址：https://so.csdn.net/so/chat

5.2、APP端

打开我的，然后找到更多服务，就能看到如下ChatGPT图标选项，点击进入进行体验吧！

体验了下，发现太多人使用，一直没响应，可见有多受欢迎

总结：不得不感叹科技的突飞猛进，期待更多高科技功能！