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使用 Go-OpenAI 輕松調(diào)用 ChatGPT:釋放無限創(chuàng)造力!

人工智能
既然我們已經(jīng)知道了如何使用 go-openai 調(diào)用 GPT-3.5 Turbo,那么接下來就讓我們一起探索一些應(yīng)用場景吧!無論是寫作、代碼生成、自動回復(fù)、創(chuàng)意靈感等等,ChatGPT 都能幫助我們釋放無限創(chuàng)造力。

我今天要和大家分享一個令人興奮的話題——使用 go-openai 調(diào)用 chatGPT。如果你是一個技術(shù)愛好者,對人工智能和自然語言處理感興趣,那么你一定不能錯過這篇文章!

chatGPT:打破創(chuàng)造力的邊界

首先,讓我們來了解一下 ChatGPT 是什么。ChatGPT 是 OpenAI 最新推出的一種自然語言處理模型,它擁有超過一萬億個參數(shù),是目前最大的預(yù)訓(xùn)練模型之一。這個模型的強大之處在于,它可以根據(jù)輸入的文本生成高質(zhì)量的、連貫的文本輸出,仿佛是一個真正具備創(chuàng)造力的人在寫作。

go-openai:簡潔高效的調(diào)用方式

現(xiàn)在,讓我們來看看如何使用 go-openai 調(diào)用 GPT-3.5 Turbo。go-openai 是一個開源的項目,旨在提供一個用于各種大模型進行交互的接口,它簡潔高效,讓我們能夠輕松地將 ChatGPT 集成到我們的應(yīng)用程序中。

目前已經(jīng)支持以下幾種:

  • ChatGPT
  • GPT-3, GPT-4
  • DALL·E 2
  • Whisper

調(diào)用 GPT-3.5 Turbo

  1. 首先,我們需要在 OpenAI 上注冊一個賬號,并獲取到我們的 API 密鑰。(這里我就不在這里贅述了,網(wǎng)上已經(jīng)有比較多的教程,并且也有一些同學(xué)提供一些免費的 key。)
  2. 然后,我們可以使用 Go 語言編寫一個簡單的程序,通過使用 go-openai 來與 GPT-3.5 Turbo 進行交互。
  3. 我們只需要將我們需要問的問題作為輸入傳遞給 message 中,然后等待 GPT-3.5 Turbo 生成的響應(yīng)即可。
  4. 當(dāng)然這整個過程都是需要幫忙的。

這里是一個官方的例子:

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! Gopher! 讓我們一起使用 ChatGPT 吧!",
    },
   },
  },
 )

 if err != nil {
  fmt.Printf("ChatCompletion error: %v\n", err)
  return
 }

 fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

輸出就是 ChatGPT 的回答:

嗨!當(dāng)然,我很樂意和你一起使用 ChatGPT。有什么我可以幫助你的嗎?

釋放無限創(chuàng)造力:應(yīng)用場景探索

既然我們已經(jīng)知道了如何使用 go-openai 調(diào)用 GPT-3.5 Turbo,那么接下來就讓我們一起探索一些應(yīng)用場景吧!無論是寫作、代碼生成、自動回復(fù)、創(chuàng)意靈感等等,ChatGPT 都能幫助我們釋放無限創(chuàng)造力。

想象一下,你正在寫一篇博客文章,但是卡在了某個段落的開頭。使用 ChatGPT,你只需要提供一些關(guān)鍵信息,它就能夠幫助你生成一個引人入勝的開頭,讓你的文章脫穎而出。

又或者,你是一位程序員,需要編寫大量重復(fù)性的代碼。通過調(diào)用 ChatGPT,你可以簡單地描述你想要實現(xiàn)的功能,它將幫助你生成相應(yīng)的代碼片段,大大提高你的工作效率。

參考資料

go-openai: https://github.com/sashabaranov/go-openai

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 愛發(fā)白日夢的后端
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