快速创建集成的 GPTs：以作业帮为例

2023-12-22 03:15:27

GPTs：生成式预训练变换器

简介

生成式预训练变换器（GPTs）是近年来人工智能领域最令人兴奋的突破之一。这些大型语言模型能够生成连贯的文本、回答问题，甚至创作创意内容。在本文中，我们将深入探讨 GPTs 的世界，了解它们的原理、如何创建有效的引导词，以及如何将其集成到您的应用程序中。

GPTs 的工作原理

GPTs 基于谷歌的 Transformer 架构，该架构最初设计用于机器翻译。GPTs 在大量文本语料库上接受训练，包括书籍、文章和网络页面。这种训练使它们能够学习语言的结构和模式，生成高度逼真的文本，甚至可以回答问题。

如何创建 GPTs 引导词

GPTs 引导词是用于指导 GPTs 回答问题的一组词或短语。有效的引导词可以帮助 GPTs 更深入地理解问题，并生成更准确和相关的答案。创建 GPTs 引导词的方法有很多，但一些最常见的方法包括：

使用问题本身作为引导词
使用问题的同义词或近义词
使用问题的主题或类别
使用问题的背景知识

集成 GPTs 的自定义 API

如果您想将 GPTs 集成到您的应用程序中，可以使用自定义 API。以下步骤将指导您完成流程：

创建自定义 API： 创建或查找一个可用来与 GPTs 交互的 API。
在您的应用程序中实现 API 调用： 将 API 调用实现到您的应用程序中，以便它可以向 API 发送请求并接收响应。
测试集成： 测试您的应用程序以确保它可以与自定义 API 和 GPTs 正确交互。

代码示例

以下 Python 代码示例演示了如何创建一个自定义 API，并使用它来调用 GPTs：

import requests
import openai

# 创建 OpenAI API 客户端
openai_api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
openai_client = openai.Client(api_key=openai_api_key)

# 创建自定义 API
custom_api_url = "YOUR_CUSTOM_API_URL"

# 定义调用自定义 API 的函数
def call_custom_api(prompt):
    response = requests.post(custom_api_url, json={"prompt": prompt})
    return response.json()

# 生成 GPTs 引导词
prompt = "告诉我作业帮的历史。"

# 调用自定义 API
custom_api_response = call_custom_api(prompt)

# 使用 GPTs 生成答案
gpt_response = openai_client.complete(
    engine="text-bison-001",
    prompt=custom_api_response["prompt"],
    temperature=0.7,
    max_tokens=256,
)

# 打印 GPTs 的答案
print(gpt_response["choices"][0]["text"])