ChatGPT入门实战课 做AI时代更具竞争力的开发者
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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-openai
1.2.2、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,
});
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，能够直接丢给里显现出图片。不过，我让openai给我画的是一只胖猫，图一我还能了解，但是，图二，这个猫屁股着实有些离谱了（自带🐶）......
