ChatGPT入门实战课 做AI时代更具竞争力的开发者(网盘超清)

ChatGPT入门实战课 做AI时代更具竞争力的开发者

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本文大局部内容是盘绕编程方面，包括ChatGPT模型接口、图像生成接口、敏感数据拦截等，只要一小局部内容盘绕如何经过temperature调参优化运用提示技巧。一、OpenAi Api调用库OpenAi开放了一系列模型接口API，包括ChatGPT、图像生成、音频、文件、敏感数据拦截等。若要集成这些模型接口调用到我们开发的系统里，能够经过多种编程言语的HTTP恳求与openai API交互。目前OpenAi API支持多种编程言语调用，各类编程言语对应的接口调用库都能在OpenAi官网找到官方引荐的开源库。我在本文里主要引见Java、Go、Python、Node.js这四种，其他详细依赖方式和运用，感兴味的童鞋可自行去官网进一步研讨。1.1、Java官方引荐的是Theo Kanning开源的openai-java 。我用来集成到SpringBoot项目的依赖库，正好也是用了这款openai-java。1.1.1、首先，需求在Maven引入以下依赖——<dependency>

<groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
<artifactId>service</artifactId>
<version>0.11.1</version>

</dependency>1.1.2、装置完成后，能够参考以下的代码案例，经过绑定密钥来调用chatGPT模型——@GetMapping("/ai")
public void sendMsg() throws InterruptedException {

System.out.println("开端发问题～");
//GPT_TOKEN即你的代码密钥
OpenAiService service = new OpenAiService(GPT_TOKEN,Duration.ofSeconds(10000));
CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
     //运用的模型
        .model("text-davinci-003")
        //输入提示语
        .prompt("你是一个工作助手，请帮助设计一份活动筹划书")
        //该值越大每次返回的结果越随机，即类似度越小，可选参数，默许值为 1，取值 0-2
        .temperature(0.5)
        //返回结果最大分词数
        .maxTokens(2048)
        //与temperature相似
        .topP(1D)
        .build();
service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);
Thread.sleep(6000);

}需求留意的是，若是部署在有"魔法代理"的Linux云效劳商，代码需求相应做一下调整，否则是无法访问到ChatGPT的，只会呈现以下异常提示：java.net.ConnectException:Failed to connect to api.openai.com/2a03:2880:f10c:283:face:b00c:0:25de:443]当日我在这个问题上就踩了一个坑。处理的方法很简单，只需求做以下调整——public void send1Msg() throws InterruptedException {

    System.out.println("开端发问题～");
    //需求额外设置一个能访问chatGPT的魔法访问代理
    ObjectMapper mapper = defaultObjectMapper();
    Proxy proxy = new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress("127.0.0.1", 8889));
    OkHttpClient client =  defaultClient(GPT_TOKEN,Duration.ofSeconds(10000))
            .newBuilder()
            .proxy(proxy)
            .build();
    Retrofit retrofit = defaultRetrofit(client, mapper);
    OpenAiApi api = retrofit.create(OpenAiApi.class);
//将设置的代理传给OpenAiService即可
    OpenAiService service = new OpenAiService(api);
    CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
            .model("text-davinci-003")
            .prompt("你是一个工作助手，情帮助设计一份活动筹划书，设计一份活动筹划书")
            .temperature(0.5)
            .maxTokens(2048)
            .topP(1D)
            .build();
    service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);
    Thread.sleep(6000);

}1.2、Go官方引荐的是sashabaranov开源的go-gpt3 。1.2.1、需求先装置以下依赖包——go get github.com/sashabaranov/go-openai1.2.2、该开源项目提供的参考案例如下——package main
import (
"context"
"fmt"
openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)
func main() {
client := openai.NewClient("your token")
resp, err := client.CreateChatCompletion(
context.Background(),
openai.ChatCompletionRequest{
Model: openai.GPT3Dot5Turbo,
Messages: []openai.ChatCompletionMessage{

{
 Role:    openai.ChatMessageRoleUser,
 Content: "Hello!",
},

},
},
)
if err != nil {
fmt.Printf("ChatCompletion error: %v\n", err)
return
}
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}1.3、Python先下载Python版本的open库——$ pip install openai装置完成后，能够参考以下的代码案例，经过绑定密钥来调用chatGPT模型——import os
import openai

Load your API key from an environment variable or secret management service

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt="Say this is a test", temperature=0, max_tokens=7)1.4、Node先下载Node版本的openai库——$ npm install openai装置完成后，能够参考以下的代码案例，经过绑定密钥来调用chatGPT模型——const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");
const configuration = new Configuration({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);
const response = await openai.createCompletion({
model: "text-davinci-003",
prompt: "Say this is a test",
temperature: 0,
max_tokens: 7,
});二、密钥认证OpenAi API是需求运用API密钥停止认证访问。接着点击【Create new secret key】生成一个新的密钥，需求留意一点是，该密钥生成时就得保管下来，否则过后是无法再停止查看的，例如，我的密钥库里先前已有一条密钥，但如今无法再去肯定这条密钥是什么了。

顺便提一点是，chatGPT是有免费额度的，调用API会耗费掉这些额度，我们能够在点击左边菜单【Usage】查看——

在调用OpenAi的API恳求时，需求在HTTP恳求报头中包含该API密钥，例如——Authorization: Bearer OPENAI_API_KEY三、GPT恳求设置官方提供了一个curl经过密钥调用API的恳求案例，需求将案例里的$OPENAI_API_KEY交换为本人的API密钥，在开启了代理的效劳器上运转，能够基于该案例测试效劳器能否能正常调用到ChatGPT——curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{

 "model": "gpt-3.5-turbo",
 "messages": [{"role": "user", "content": "这是一个测试恳求!"}],
 "temperature": 0.7

}'我在本人的效劳器上运转了，返回结果如下——

这个恳求表示，查询gpt-3.5-turbo模型完成文本处置，提示语为"这是一个测试恳求！"，响应结果如下——{
"id": "chatcmpl-75U8z1PVwDb0pA0EPhOMZVC1q7q11",
"object": "chat.completion",
"created": 1681541869,
"model": "gpt-3.5-turbo",
"usage": {
"prompt_tokens": 14,
"completion_tokens": 46,
"total_tokens": 60
},
"choices": [{
"message": {
"role": "assistant",
"content": "您好，这是一个回复测试恳求的信息。请问您有什么需求测试的详细内容或问题吗？我会尽力协助您处理问题。"
},
"finish_reason": "stop",
"index": 0
}]
}Request body各字段阐明——

四、开发中添加矫捷信息审核层首先得提一下2023年4月11日网信发布的一份《生成式人工智能效劳管理方法（征求意见稿）》，里面第四条明白表示，生成式人工智能算法或效劳应当恪守法律法规的请求，尊重社会公德、公序良俗。这就意味着，将来在运用这类Ai接口停止输入/输出时，必需针对内容停止违规内容信息的过滤。其实OpenAi有针对这块内容审核提供了开放的API接口，能够免费运用。若想在聊天API的输出中添加一个矫捷信息拦截层，就能够在输入/输出信息时，调用该接口。例如，存在这样一份API接口调用案例——curl https://api.openai.com/v1/moderations \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{"input": "测试一句话"}'响应返回内容如下——{
"id": "modr-75k0nHCOc0SR88t9xCNBHctPDMO8d",
"model": "text-moderation-004",
"results": [{
"flagged": false,
"categories": {
"sexual": false,
"hate": false,
"violence": false,
"self-harm": false,
"sexual/minors": false,
"hate/threatening": false,
"violence/graphic": false
},
"category_scores": {
"sexual": 0.00012780998076777905,
"hate": 0.00013749735080637038,
"violence": 1.4757171129531343e-07,
"self-harm": 5.410008441231184e-09,
"sexual/minors": 1.5541245375061408e-06,
"hate/threatening": 6.1530336381565576e-09,
"violence/graphic": 2.9580141003293647e-08
}
}]
}flagged:假如模型将内容属于违背OpenAI的运用战略，则设置为true，否则为false。categories:包含每个类别二进制运用战略违背标志的字典。关于每个字段值，假如模型将相应类别标志为违规则该值为true，否则为false。category_scores:包含模型输出的每个类别原始分数的字典，表示模型能否置信输入了违背OpenAI对类别的战略。该值介于0和1之间，其中值越大表示置信度越高。留意一点是，分数不应被解释为概率。categories和category_scores详细字段值对应的阐明如下表格所示——

官方表示目前该审核接口仍在不时努力进步分类器的精确性，特别是仇恨、自残和暴力等内容的分类。值得留意一点是，对非英语言语的支持目前是有限的，也就是说，中文的审核支持比拟有限。除了运用OpenAi提供的输入/输出信息审核接口，还能够开发敏感词过滤系统，将传给ChatGPT以及响应返回的数据，停止敏感词过滤。五、模型调用5.1、模型列表OpenAi提供了多种模型，能够经过执行以下查询指令，查询出API支持的模型类型——curl https://api.openai.com/v1/models -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"呈现出来的结果如下，应该有数十个模型，我用的最多是gpt-3.5-turbo，这是目前比拟规范的型号版本——{
"data": [

 {
  "id": "text-davinci-003",
  "object": "model",
  "created": 1669599635,
  "owned_by": "openai-internal",
  "permission": [...],
  "root": "text-davinci-003",
  "parent": null
},

{

  "id": "gpt-3.5-turbo",
  "object": "model",
  "created": 1677610602,
  "owned_by": "openai",
  "permission": [...],
  "root": "gpt-3.5-turbo",
  "parent": null
},
.....

],
"object": "list"
}5.2、查询指定GPT模型详情能够基于以上模型类表接口，查询出详细模型实例的详情，包括模型的根本信息、一切者及权限等——curl https://api.openai.com/v1/models/gpt-3.5-turbo \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"查询出gpt-3.5-turbo的模型详情如下——{
"id": "gpt-3.5-turbo",
"object": "model",
"created": 1677610602,
"owned_by": "openai",
"permission": [

{
  "id": "modelperm-BmdmcAa1aQwToDxri3DFbZw9",
  "object": "model_permission",
  "created": 1681343255,
  "allow_create_engine": false,
  "allow_sampling": true,
  "allow_logprobs": true,
  "allow_search_indices": false,
  "allow_view": true,
  "allow_fine_tuning": false,
  "organization": "*",
  "group": null,
  "is_blocking": false
}

],
"root": "gpt-3.5-turbo",
"parent": null
}GPT-3.5模型能够了解和生成自然言语或代码，在GPT-3.5版本当中，最有才能和最具本钱收益的模型是GPT-3.5-turbo，它是基于原有的3.5版本模型停止的迭代优化，能够更好地完成传统任务。目前最新模型是GPT-4，具有更先进的常识和推理才能，但还没有开放免费API接口。以下是GPT-3.5模型列表引见——

官方引荐运用GPT-3.5-turbo而不是其他GPT-3.5模型，由于它的本钱更低。gpt-3.5-turbo的性能与text-davinci-003类似，但每个token的价钱是它的10%，官方引荐在大多数状况下运用gpt-3.5-turbo。六、图像生成调用给定一个提示和/或一个输入图像，模型会生成一个新的图像，例如，我想让它画一只胖猫——curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{

"prompt": "画一只心爱的大胖猫",
"n": 2,
"size": "1024x1024"

}'然后，它的确给我画了两张图——{
"created": 1681547551,
"data": [

{
  "url": "https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-LqdibnOuIlW8xc7Lfh2REsXo/user-6D0yIziBFiX73mCUwNwOwczJ/img-jKdFuRLINlkCeFL1QCWFZtId.png?st=2023-04-15T07%3A32%3A31Z&se=2023-04-15T09%3A32%3A31Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-04-15T08%3A28%3A22Z&ske=2023-04-16T08%3A28%3A22Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=Rbe8x3ZdEcoScQOXrkxGAe1G8rGOrO%2B4wzmzZwotP68%3D"
},
{
  "url": "https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-LqdibnOuIlW8xc7Lfh2REsXo/user-6D0yIziBFiX73mCUwNwOwczJ/img-00FKmNWnDm5p21CS89UPm56T.png?st=2023-04-15T07%3A32%3A31Z&se=2023-04-15T09%3A32%3A31Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-04-15T08%3A28%3A22Z&ske=2023-04-16T08%3A28%3A22Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=KVsxjwPIsJFC0cFEjRqVPrcckGxipp5BiiUmayPmqMM%3D"
}

]
}经过图url链接，能够查看图片，若是在代码里，能够直接丢给

体验下来，觉得与midjourney还是有较大区别的，只能说，勉强能用吧。图像生成接口参数如下——

七、ChatGPT运用技巧和留意事项7.1、调整temperature参数我在前文调用API的参数当中，有提及一个temperature参数，翻译过来叫温度。该参数用于指定生成文本时的随机性和多样性，默许值为1，介于 0 和 2 之间，较高的温度值值（如 0.8）会招致GPT输出内容更随机，而较低的温度值（如 0.2）会使其愈加能够预测和具备肯定性。打一个比喻，ChatGPT中的温度值就像演员演戏——较低的温度值能够看作是“依照剧本扮演”，演员是什么程度，就演出什么样子。温度值低生成的文本比拟激进和肯定，合适需求精确性和连接性的任务，比方内容摘要、机器翻译等。较高的温度值能够看成“即兴扮演”，生成的文本可能愈加随机和多样性，当然，也可能愈加糟糕，这种状况比拟合适用来创作和探究性任务，比方生成对话、创意写作等。当然，这个temperature参数并非万能的，在某些文本内容当中，可能简直感受不到太多差异。若温度值设置为0，那么，模型将总会返回相同或十分类似的内容，当温度高于0时，每次提交相同的提示会招致生成不同内容。官方表示，温度值在0～1之间，根本上能够控制模型生成比拟称心的答案。例如，当用户讯问“如何形容一只胖猫？”时，聊天机器人可能会生成以下不同的答复：温度值为0.5时：“这是一只肥嘟嘟的猫。”温度值为1.0时：“这只猫十分胖，它的身体肥厚且圆润，看上去就像一个小球一样。它的肚子很大，当它走路时会晃来晃去，脸上也有一圈又圆又滑的脂肪。总之，这是一只十分十分胖的猫。”温度值为1.5时：“这只猫的身体几乎像是一个小沙发，它的腹部肥厚得简直抬不起来，四肢也变得特别短。当它走路时，身领会晃动，仿佛随时都可能翻倒。它的脸宽大而且圆润，双颊上还有一圈厚厚的赘肉，看上去相当心爱。总之，这是一只极端瘦削的猫。”在发问当中，运用这个参数的办法很简单，只需求在提示语后面跟上“Use a temperature of 0.5”即可——

6.2、传送给API的数据能否会被存储用户比拟关怀一个问题是，我们传给ChatGPT的数据能否会被存储。官方表示，自2023年3月1日起，将保存您的API数据30天，但不再运用经过API发送的数据来改良模型。这就意味着，请勿传输触及个人隐私或者平安相关的信息，防止数据走漏。