教你一招，如何用Python调用ChatGPT，实现一个本地化聊天机器人
什么是ChatGPT呢，先让它自我介绍一下：
前段时间，ChatGPT聊天机器人可谓是刷爆了网络，很多人沉迷和机器人聊天，无法自拔，以致于造成网站瘫痪。
它可以和你进行聊天，甚至还可以帮助你完成工作。
它还拥有自主学习能力，能自动发现问题及解决问题。
如果你在生活中遇到了什么烦心事的话，它可以给你提供帮助。
简直就是贴心小助理有没有，而且不厌其烦，不用休息。
马斯克也感叹ChatGPT is scary good. We are not far from dangerously strong AI.（ChatGPT 好得吓人。我们离危险的强大人工智能不远了。）
那么chatGPT这么厉害，是基于什么原理呢？
ChatGPT是一种基于GPT-3的聊天机器人模型。GPT-3 是一个更大的自然语言处理模型，而 ChatGPT 则是使用 GPT-3 来构建的聊天机器人。它们之间的关系是 ChatGPT 依赖于 GPT-3 的语言生成能力来进行对话。
GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3) 是由OpenAI开发的一种大型自然语言生成模型，具有非常强大的自然语言生成能力，可以生成高质量的自然语言文本。GPT-3能够执行许多自然语言处理任务，如翻译、问答、摘要生成、文本分类等。
GPT-3于2020年5月早些时候由Open AI推出，作为其先前语言模型 (LM) GPT-2 的继承者。它被认为比GPT-2更好、更大。事实上，与他语言模型相比，OpenAI GPT-3 的完整版拥有大约 1750 亿个可训练参数，是迄今为止训练的最大模型，这份 72 页的研究论文 非常详细地描述了该模型的特性、功能、性能和局限性。
下图为不同模型之间训练参数的对比：
从图中来看，GPT-3的训练参数远高于其他模型。
众所周知，学习人工智能，绕不开Python。如果我想在Python中调用这个chatGPT，实现本地化处理应该怎么办呢？
您可以使用以下代码：
import openai
openai.api_key = "YOUR API KEY"
model_engine = "text-davinci-002"
prompt = "Hi, how are you doing today?"
completions = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
message = completions.choices[0].text
print(message)其中，
openai.api_key="YOUR API KEY"需要您需要先访问OpenAI的API网站(https://beta.openai.com/docs/quickstart)，然后从API网站获取你的 API 秘钥。
openai.Completion.create里的各个参数解释也可以去上述网址去了解。
在Pycharm里运行，结果如下：
这和直接在网页输入框中输入效果是一样的。请注意，上述代码仅是示例，您可能需要根据自己的需要调整代码以获得所需的结果。看完是不是感觉很神奇，这是人工智能在语言能力方向的一个探索。人工智能（AI）是一个广泛的领域，研究如何让计算机和其他机器具有智能。AI 的发展程度因应用领域而异。不光是自然语言，人工智能在机器学习，计算机视觉，语言翻译，文本挖掘/分类，语音识别，机器人，等领域都获得了极大的发展，但是仍有很多挑战等待解决。
如果你想跻身这一领域，但是对于学习这一领域还有很多疑问。可以看看黑马程序员推出的2023最新版——人工智能学习路线图。
学习路线图说明
阶段一
人工智能开发入门：从人工智能Python语言入手，掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。
阶段二
机器学习核心技术：掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，满足人工智能数据挖掘类岗位，据相关招聘网站显示薪资可达到15K-20K。
阶段三
深度学习核心技术：掌握深度学习算法原理，掌握BP神经网络、CNN、RNN等基础网络结构，为后续NLP和CV奠定技术基础。
阶段四
NLP自然语言处理技术：本阶段课程将掌握突破市场更高年薪的NLP技术，学生可应对市场上NLP工程师，根据市场反馈薪资可突破30K。
阶段五
CV计算机视觉技术：掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务，学生可应对市场上CV工程师岗位，根据互联网人才招聘数据显示薪资可达20K以上。
阶段六
大厂面试专题：围绕大厂高频面试题，给出详尽解答，针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题精心设计，圆你大厂梦！
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