介绍

人工智能有可能通过利用在大量文本数据上训练的大型语言模型来生成创意故事。OpenAI 的 GPT-4 API 是一种强大的语言模型，可以根据给定的提示生成高质量的文本，包括故事。及时工程是指导故事生成过程的关键步骤。通过精心制作提示，我们可以提供说明、约束或创意提示来影响生成的故事的输出。GPT-4 的语言生成能力与有效的提示工程技术相结合，可以开启一个充满创意的故事世界，让用户发挥想象力，生成独特而引人入胜的故事。

在此博客中，我将向您展示我如何使用 OpenAI GPT-4 构建 AI 驱动的应用程序来生成创意故事。最后，我将遵循从数据收集到构建模型和 Flask 应用程序的所有步骤。让我们开始吧！

要求

安装所需的库：

我们需要安装这个openai包，它提供了与 OpenAI 的 GPT-4 API 交互的接口。pip您可以使用以下命令在您的 Python 环境中安装它：

pip 安装 openai

设置身份验证和 API 密钥：

要访问 GPT-4 API，您需要拥有来自 OpenAI 的 API 密钥。您可以通过在 OpenAI 网站 ( https://www.openai.com/ )上注册来获取 API 密钥。
获得 API 密钥后，您可以通过将其安全地存储在配置文件中或作为环境变量在项目中进行设置。
您还需要openai在您的 Python 代码中导入该包，并使用您的 API 密钥对其进行初始化，如下所示：

导入openai 

openai.api_key = "<YOUR_API_KEY>"

数据收集和预处理

一旦您收集并预处理了故事提示，并创建了提示-响应对，您就可以继续进行提示工程并利用 GPT-4 API 生成故事。所以这是执行此操作的步骤：

收集故事提示

您可以从各种来源收集提示，例如书籍、网站、写作提示数据库，或者根据项目的主题或要求创建您自己的提示。

预处理提示

将提示标记为更小的块，例如句子或段落，以将它们作为输入提供给 GPT-4 API。
根据提示的长度和复杂性，您可能还需要截断或拆分它们以适应 GPT-4 API 的最大令牌限制（大多数计划为 4096 个令牌）。

数据扩充

通过应用同义词替换、单词交换或随机插入/删除单词等技术生成提示的变体。

创建提示响应对

要训练和微调模型，您可能需要创建提示-响应对，其中提示是输入，生成的故事是输出（响应）。

提示工程

要在故事生成期间为模型提供更多上下文和指导，您可以尝试向提示添加额外的信息或上下文。
您可以将延续附加到原始提示以引导模型走向特定的故事情节或类型。
例如，如果您的原始提示是“在河边的一个小镇上，住着一个神秘的老人”，您可以添加诸如“在河边的一个小镇上，住着一个神秘的老人”之类的上下文。他以古怪的行为和奇怪的发明而闻名。” 为故事生成过程提供更多细节。

为交互式 UI 构建 Flask 应用程序

在 Flask 应用程序中，创建一个表单或输入字段，用户可以在其中输入他们的提示或故事想法。
使用用户的输入作为提示来调用 GPT-4 API 并生成故事。
您可以使用前面讨论的提示和技术（例如提示工程和自定义微调）来指导故事生成过程。
生成故事后，使用 Flask 的模板将它们显示在 Web 界面上。
适当地格式化生成的故事，使它们具有视觉吸引力并易于用户阅读。
您还可以添加故事摘要、故事排名或故事自定义选项等功能来增强用户体验。

最后的想法

建立一个关于“使用 OpenAI GPT-4 API 生成创意故事：释放你的想象力！”的项目可以是一个令人兴奋和具有挑战性的努力。通过利用 OpenAI 强大的 GPT-4 模型的功能并利用提示工程技术，您可以创建一个创造性的故事生成系统，该系统能够根据用户提示生成独特且富有想象力的故事。