全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-从0到1快速入门条目分类应用——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）

2023-03-23 09:59:55 来源：博客园

【资料图】

Introduce 简介
setting 设置
Prompt 提示
Sample response 回复样本
API request 接口请求
- python接口请求示例
- node.js接口请求示例
- curl命令示例
- json格式示例
其它资料下载

ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文字，生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流，你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型，以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能，那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景，不管你是资深开发者、初学者，你都能够从0到1快速入门，并掌握他们。

在这个AI大时代，如果不想被人颠覆，就要先颠覆别人。如果你颠覆不了别人，那你就努力运用ChatGPT提高你的技术水平和创造力。

ChatGPT可以根据条目的特征或属性，将它们分成不同的类别或组别。比如，ChatGPT可以将水果按照颜色、形状、口味等分类；或者将动物按照种类、食性、栖息地等分类。这样，ChatGPT可以帮助用户更好地理解和组织条目的信息，以及发现条目之间的相似性和差异性。

Introduce 简介

Classification 分类Classify items into categories via example.通过示例将条目进行分类。

setting 设置

Engine：text-davinci-003Max tokens：64Temperature：0Top p：1.0Frequency penalty：0.0Presence penalty：0.0

说明：0、Engine设置定义了你要使用的模型，例如 text-davinci-003 是一个文本生成模型。这种模型可以根据输入的文本，生成新的、相关的文本。1、Max tokens是指在请求中最多允许返回的 token 数目，比如你可以指定 chatGPT 返回最多 64个 token。这可以帮助你控制输出的内容大小，以便更好地控制响应速度和结果。一般1个token约4个字符或者0.75个单词2、Temperature是一个参数，用于控制 chatGPT 的输出。它决定了 chatGPT 在生成文本时会多么“随意”。值越高，chatGPT 生成的文本就越不可预测；值越低，chatGPT 生成的文本就越可预测。它在0.0到2.0之间，Temperature设置为0意味着ChatGPT将会生成更加保守的回复，即更少的随机性和更多的准确性，这可以帮助你在聊天中更好地控制语义，并且可以防止ChatGPT产生不相关的内容。通常建议更改此值或 Top P，但不要同时更改这两个值。3、Top p是随温度采样的替代方案，称为核采样，其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。因此0.1意味着仅考虑包括前10%概率质量的记号。通常建议更改此值或 temperature，但不要同时更改这两个值。4、Frequency penalty是指在训练时，模型会根据词频来调整每个单词的重要性。它可以帮助模型更好地理解文本，并减少过拟合。介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率惩罚新标记，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。Frequency penalty设置为0意味着模型不会对重复的词进行惩罚。它可以帮助模型生成更多的新词，而不是重复使用已有的词。5、Presence penalty是指在ChatGPT中，一些预先定义的条件或者状态可能会影响机器人回答的质量，介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记到目前为止是否出现在文本中来惩罚它们，从而增加模型谈论新主题的可能性。如果将 Presence penalty 设置为 0，则表示不会有任何惩罚。

Prompt 提示

The following is a list of companies and the categories they fall into:Apple, Facebook, FedexAppleCategory:以下是公司及其所属类别的列表：Apple, Facebook, FedexApple分类：

Sample response 回复样本

Technology 科技FacebookCategory: Social Media 分类：社交媒体FedexCategory: Delivery 分类：递送

API request 接口请求

python接口请求示例

import osimport openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")response = openai.Completion.create(  model="text-davinci-003",  prompt="The following is a list of companies and the categories they fall into:\n\nApple, Facebook, Fedex\n\nApple\nCategory:",  temperature=0,  max_tokens=64,  top_p=1.0,  frequency_penalty=0.0,  presence_penalty=0.0)

node.js接口请求示例

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: "The following is a list of companies and the categories they fall into:\n\nApple, Facebook, Fedex\n\nApple\nCategory:",  temperature: 0,  max_tokens: 64,  top_p: 1.0,  frequency_penalty: 0.0,  presence_penalty: 0.0,});

curl命令示例

curl https://api.openai.com/v1/completions \  -H "Content-Type: application/json" \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -d "{  "model": "text-davinci-003",  "prompt": "The following is a list of companies and the categories they fall into:\n\nApple, Facebook, Fedex\n\nApple\nCategory:",  "temperature": 0,  "max_tokens": 64,  "top_p": 1.0,  "frequency_penalty": 0.0,  "presence_penalty": 0.0}"

json格式示例

{  "model": "text-davinci-003",  "prompt": "The following is a list of companies and the categories they fall into:\n\nApple, Facebook, Fedex\n\nApple\nCategory:",  "temperature": 0,  "max_tokens": 64,  "top_p": 1.0,  "frequency_penalty": 0.0,  "presence_penalty": 0.0}

其它资料下载

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