ChatGPT 是 OpenAI 推出的一种基于 GPT-3/4 的聊天机器人。chatgpt 的颠覆性影响主要体现在提高语言交流的便捷性、个性化服务、自动化客服和教育娱乐等方面,这些应用可以为用户带来更多的便利和乐趣,同时也为企业提供了更多的服务和商机。
本文收录于 《100天精通Python专栏 - 快速入门到黑科技》,是由 CSDN 内容合伙人丨全站排名 Top 4 的硬核博主 不吃西红柿 倾力打造,分基础知识篇和黑科技应用两大部分。
学习路径指引 | 专栏定位 | 适宜人群 |
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使用方法:访问以下地址,找到第一行的链接。
地址链接: chatGPT 使用地址,见第一行 !!!
功能展示:
当然,也可以开启连续对话,也可以给那个开发者一些支持鼓励。
使用 OpenAI API:您可以使用 OpenAI API 来访问 ChatGPT。首先,您需要在 OpenAI 网站上注册并申请 API 密钥。然后,您可以使用 Python 或其他编程语言编写代码来连接 OpenAI API 并与 ChatGPT 进行交互。您可以使用以下代码片段来开始:
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt="Hello, how are you?",
max_tokens=5
)
print(response.choices[0].text)
在此示例中,我们使用 openai
Python 包连接 OpenAI API,并使用 Completion.create()
方法向 ChatGPT 发送请求。我们指定了引擎名称、提示和最大令牌数。最后,我们打印 ChatGPT 返回的响应。
Hugging Face Transformers 是一个 Python 包,它提供了许多预训练的自然语言处理模型,包括 GPT-3。您可以使用 Hugging Face Transformers 来访问 ChatGPT。以下是一些示例代码:
from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-1.3B')
response = generator("Hello, how are you?", max_length=5, do_sample=True)
print(response[0]['generated_text'])
在此示例中,我们使用 Hugging Face Transformers 中的 pipeline
方法创建了一个名为 generator
的管道。
我们指定了模型名称(在此示例中为 EleutherAI/gpt-neo-1.3B
)和管道类型(在此示例中为 text-generation
)。然后,我们使用 generator()
方法向 ChatGPT 发送请求。我们指定了提示、最大长度和是否进行采样。最后,我们打印 ChatGPT 返回的响应。
无论您选择哪种方法,都需要一些编程经验和对自然语言处理的基本了解。但是,这些教程应该可以帮助您开始使用 ChatGPT 并探索其功能。
客户服务:Chatgpt 可以用于提供人工智能客户服务。企业可以使用 Chatgpt 作为虚拟客服,为客户提供快速、准确的答案,帮助客户解决问题。
语音助手:Chatgpt 可以用于开发语音助手,例如智能家居系统、智能音响等。用户可以与语音助手进行自然语言交互,实现语音控制设备、查询天气、播放音乐等功能。
机器人客服:Chatgpt 可以用于开发机器人客服,帮助企业降低人力成本,提高客户服务效率。机器人客服可以在 24 小时内提供服务,处理大量的客户咨询。
智能聊天机器人:Chatgpt 可以用于开发智能聊天机器人,例如智能语音助手、智能聊天机器人等。用户可以与智能聊天机器人进行自然语言交互,获取信息、解决问题、娱乐等。
语义分析:Chatgpt 可以用于语义分析,例如情感分析、文本分类、关键词提取等。企业可以使用 Chatgpt 分析用户评论、社交媒体帖子、产品评价等数据,了解用户需求、改进产品、提升服务。