Python+ChatGPT实现5分钟快速上手编程_开发_开发者

1、chatGPT是个啥

chatGPT是最近新出来的玩意？并不是！在国内，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，后力不足又遇春节，热度草草就结束了。

Python+ChatGPT实现5分钟快速上手编程

先讲一下，OpenAI是美国一所android人工智能研究公司，chatGPT 只是 OpenAI 公司其中的一个技术产品，除了chatGPT, OpenAI也还有很多其他“有意思”的产品。

OpenAI旨在降低人工智能业务开发门槛，我们完全不需要神经网络、NLP、深度学习等人工智能领域工程师及算法工程师，就可以直接使用OpenAI训练好的强大模型为我们进行业务赋能。

具体可查阅它的官网：https://openai.com/

再来讲一讲chatGPT是什么，chatGPT采用了 GPT（Generative Pre-trained Transformer）技术，用专业词汇来讲，是一个用于对话生成的预训练语言模型，用简单通俗来解释：是一款利用AI技术实现出来的聊天机器人。

提到AI聊天机器人，这类技术应用场景在互联网行业此前并不少见，甚至很多，那为什么chatGPT能快速脱颖而出，成为爆品。得益于它的强大能力：整合信息和语言组织能力，接近于人类常识、认知。体验过chatGPT的人，想必很多人的第一感受给我是一样的：chatGPT很像一个真人！这个人还是一个业务能力很强，知无不言的行家能手，不厌其烦地为你解答各种业务问题，它的答复比其他搜索引擎更加精准，十分清编程客栈楚你的搜索意图

显然易见的是，比起冷冰冷的机器，我们更愿意跟人打交道，这背后要归功于Open编程客栈AI在AI对齐问题上做出的诸多努力，致力于探索如何让语言模型遵循人类的意图、符合人类价值观，让ChatGPT表现得更有“人味儿”。

如下体验后截的两张示例图（如果你再不努力，重复低效劳力者终将AI取代

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从给出来的答案中，可以发现提问方式的不同，答案也会有所不同，即便是针对同一个关键词，chatGPT给出来的答案也会有所差异，通过Regenerate response不断调优，致力生成一个更佳完美适合你提问预期需要的答案。

2、chatGPT怎么注册

看到上面的介绍，如果你还没有体验过chatGPT，想必早已蠢蠢欲动了，我们可以通过访问：https://chat.openai.com/chat

注册成功后，就可以在chatGPT在线聊天界面，通过关键字提问畅所欲言了。

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3、chatGPT怎么用

chatGPT爆火后，很多行业都在探索如何将其结合到生活工作场景中。如chatGPT+医疗、chatGPT+OA、chatGPT+自动运维、chatGPT+智能客服，甚至chatGPT如何结合应用到测试场景等等。包括在国内也有很多同类产品早在布局：

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今天我们暂不聊chatGPT如何和具体场景结合，单纯从开发的角度，聊一聊chatGPT本身如何使用。

OpenAI官网提供了一套接口文档：platform.openai.com

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从目前接口文档中来看，OpenAI的原生接口支持python和Node.js两类语言，但也同时支持RESTFul的API接口形式。所以目前其他语言可以通过Http的API请求形式来调用OpenAI的接口。

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以Python为例，在编写代码之前，先安装openai环境，安装指令如下：

pip install openai

在调用openai API需要一个API_KEY, API_KEY的获取办法访问：

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

在网页中，生成API_KEY

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示例1：利用chatGPT API实现文本处理响应

# 公众号：测试开发技术

import os
import openai

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

prompt = "用Python写一个mohttp://www.devze.comck 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"模型来对text文本进行处理的，"text-davinci-003"是chatGPT最常用的模型之一。

运行结果如下：

Python+ChatGPT实现5分钟快速上手编程

这样就已经基于"text-davinci-003"的能力得到了我们想要的答案。

示例2: 利用chatGPT实现python代码bug自动修复

Python+ChatGPT实现5分钟快速上手编程

import os
import openai

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

response = openai.Comp开发者_开发学习letion.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=["###"]
)

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