不被ChatGPT征服，就要征服ChatGPT!

本文正在参加「技术视角深入 ChatGPT」征文活动

劲爆消息:

“我们已经开发出了GPT-4，这是OpenAI在深度学习领域不断努力扩展的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型（可以接受图像和文本输入，输出文本），虽然在许多真实情境下比人类表现能力差，但在各种专业和学术基准测试中表现出与人类水平相当的性能。”

具体的咱们看专业的媒体介绍：GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？ | 机器之心

刚出这消息的时候，我是很震惊的，因为上周才说完这周出，没想到这么快就公告了！

目前只能Plus版本体验，GPT-4代又聪明了不少，回答更有逻辑了，但目前还比较慢，而且收费贵，得等一段时间才能向大众开放。

所以今天我们还是回到目前的成熟版本gpt3.5，看下如何快速搭建属于你的超级人工智能。

一、ChatGPT简单介绍

ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，由OpenAI开发。

它是一种基于深度学习的语言模型，可以对自然语言进行自动分析、理解、生成和回答，使其能够进行人类类似的对话和交流。它基于Transformer神经网络结构，这种结构在自然语言处理领域中表现出色。ChatGPT使用无监督学习的方法进行训练，这意味着它不需要任何人工标注的数据，而是通过对大量的文本数据进行学习来提高自己的性能。ChatGPT使用了一种叫做“预训练-微调”（pre-training and fine-tuning）的方法，这种方法可以帮助模型更好地适应不同的任务和语境。

ChatGPT可以用于多种自然语言处理任务，如文本生成、问答、语音识别和机器翻译等。在实际应用中，可以广泛用于智能客服、语音助手、聊天机器人、语言翻译等领域，大大提升了人们的生活和工作效率。

二、ChatGPT模型API的开放

3月2日，OpenAI宣布开放ChatGPT模型API，这意味着，企业、个人开发者都能使用目前最强大的模型之一Gpt-3.5-turbo，来开发各种应用或集成在产品中。

不过得先有账号才能访问，账号又需要梯子等等一系列因素-_-!

platform.openai.com/

官方提供了许多案例，还有playground可以试用看效果。

platform.openai.com/docs/quicks…

三、ChatGPT在游戏行业中的应用

游戏行业传说是AI最快落地的应用场景，不管是AI绘画，还是AI对话，均能极大地提升游戏工业化水平。ChatGPT可以应用于多个领域，如：

1、游戏剧情和对话的自动生成

ChatGPT可以通过学习大量的游戏对话文本，自动生成更加丰富、生动的游戏剧情和对话，让玩家沉浸在更加真实的游戏世界中。这对于那些想要打造大型、复杂故事情节的游戏开发者尤为重要。

2、游戏辅助工具的开发

除了在游戏剧情和对话生成上的应用，ChatGPT还可以被应用于游戏辅助工具的开发。比如，在角色扮演游戏中，玩家可能会遇到一些难以解决的任务和难关，这时候ChatGPT可以提供有用的提示和建议，帮助玩家顺利通关。

3、游戏社交的改善

ChatGPT可以提高游戏社交的质量和深度。通过ChatGPT生成的虚拟角色可以和玩家进行有趣、真实的对话，这将为玩家提供一种更加丰富、多样化的社交体验。

4、游戏AI角色的开发

ChatGPT可以被用于开发更加智能的游戏AI角色。这些角色可以根据玩家的行为和对话，做出更加符合情境的反应，提高游戏的趣味性和挑战性。

网易在2月13号推出了首个实装国内首个游戏版ChatGPT，让智能NPC能和玩家自由生成对话，并基于对话内容，自主给出有逻辑的行为反馈。这也是国内类ChatGPT首次应用在游戏。

当然，还有其他的游戏工业化场景应用，包括代码、资产生成、纹理、音频、描述等各方面。

四、ChatGPT在编程领域的应用

问ChatGPT哪些行业会被AI取代，首当其冲的就是程序员！！！这怎么得了！

不想被ChatGPT征服，那我们就要征服ChatGPT。因为计算机属于专业领域，对准确性的要求很高，所以ChatGPT能10倍X提升效率，但还不能完全直接应用。

例如以下场景：

代码自动补全：ChatGPT可以解析程序员的输入，根据代码语法和历史数据，自动补全代码，提高编写代码的速度和准确性。
代码语法检测和修正：ChatGPT可以识别代码语法错误并给出修正建议，帮助程序员快速纠正错误。
代码文档生成：ChatGPT可以根据代码和注释，自动生成文档，提高代码的可读性和可维护性。
自然语言接口：ChatGPT可以将自然语言描述转换为代码，使得非程序员也能通过语言描述实现一些简单的功能。
代码复用：ChatGPT可以解析代码库，找到与当前需求相似的代码片段，帮助程序员快速完成重复性工作。

其实AI最大的能力是灵活性，大家可以畅想试下。

五、接入ChatGPT API

接下来让我们一起看下最新的gpt-3.5-turbo模型，官方也给出了各个语言的Demo案例供参考：

文档参考：platform.openai.com/docs/librar…

Go版本的库可以用：GitHub - sashabaranov/go-openai: OpenAI ChatGPT, GPT-3, DALL·E, Whisper API wrapper for Go

开源的力量是强大的，有了这些指引，接入ChatGPT模型API的过程其实并不复杂。

下面我们提供一个最简单的接入demo，帮助大家快速上手。

前提：在使用ChatGPT API之前，我们需要先获取一个API key。可以在Open AI官网上注册账号并获取API key。关于怎么注册账号，还请大家自行搜索。

获得API key后，我们就可以使用以下代码进行接入：

package main

import (
   "bytes"

   "context"

   "encoding/json"

   "fmt"

   "log"

   "net/http"

)

const (

   apiToken = "YOUR_API_TOKEN"

   apiURL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

)

type chatCompletionMessage struct {

   Role string `json:"role"`

   Content string `json:"content"`

}

type chatCompletionRequest struct {

   Model string `json:"model"`

   MaxTokens int `json:"max_tokens"`

   Messages []chatCompletionMessage `json:"messages"`

}

func main() {

   message := chatCompletionMessage{

      Role: "user",

      Content: "你好",

   }

   request := chatCompletionRequest{

      Model: "gpt-3.5-turbo",

      MaxTokens: 1024,

      Messages: []chatCompletionMessage{message},

   }

   ctx := context.Background()

   reqBytes, err := json.Marshal(request)

   if err != nil {

      log.Fatalf("error marshaling request: %v", err)

   }

   client := &http.Client{}

   req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodPost, apiURL, bytes.NewBuffer(reqBytes))

   if err != nil {

      log.Fatalf("error creating request: %v", err)

   }

   req.Header.Set("Accept", "application/json; charset=utf-8")

   req.Header.Set("Authorization", fmt.Sprintf("Bearer %s", apiToken))

   req.Header.Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")

   res, err := client.Do(req)

   if err != nil {

      log.Fatalf("error sending request: %v", err)

   }

   defer res.Body.Close()

   var v interface{}

   if err = json.NewDecoder(res.Body).Decode(&v); err != nil {

      log.Fatalf("error decoding response: %v", err)

   }

   fmt.Println(v)

}