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出chatgpt独享账号！内含5美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！ 一.ChatGPT的使用体验 最近使用了一下chat gpt 3.5，发现它确实比较智能，和自己之前用过的很多AI等的对话能力差距很大。尤其是在查资料方面，速度非常快。比如我想查一个linux命令，只需要用对话的形式去命令它就可以了，目前速度还在自己能接受的范围，不需要开会员： 二.ChatGPT的优势 使用下来，chat gpt主要有这几个优势： 比市面上大多数AI更智能 可以「联系上下文」来对话，每次对话不是独立的 反应很快，几秒钟出结果 特别是第二点，非常符合人类的对话习惯，与其他AI有比较明显的差距。测试下来，这个对话上下文一般只能保持前面几条，但正常使用是完全足够的。 三.ChatGPT的劣势 chat gpt也并不完美，他也有一些劣势。 答案不一定正确，尤其是比较冷门的内容 国内用户访问不了，或者访问比较困难 第1点我觉得比较致命，这个其实是chat-gpt的底层算法决定的，虽然还在不断地训练，但对于一些比较冷门的问题，训练数据和训练场景本来就很少，就可能出错。你可以理解为「你在和一个满嘴跑火车的人工智能对话」。比较严谨的问题还是不要直接采纳它的答案，比如我问它自己的chatgpt如何传参才能保持上下文对话的能力，它就没答对，或者回答的是过期的答案。 尽管如此，它还是在一定程度上能提升自己搜索信息的效率，关键还很好玩，可惜目前使用chat-gpt的门槛还比较高，「需要科学上网，还需要用国外的手机号注册账号」。 所以我想了一个国内可以直接使用chat-gpt的方案，这样「自己的家人朋友可以低门槛使用chat-gpt，也可以让自己的国内app接入世界上最顶级的AI引擎」。 四.官方web端ChatGPT的问题 chat-gpt官方提供了一个web端的聊天窗口：https://chat.chatgpt.com/chat。这个网页需要科学上网+账号登录才能打开，所以本身有一定的使用门槛。 我自己使用官方web端，碰到的另一个问题是经常会断开连接，需要刷新网页才能继续使用，不知道是不是我浏览器设置的原因。且这个断开的频率非常高，基本上几分钟不用就断开了。我问chat gpt怎么解决，它也没给我一个好的解决方案，大概就是浏览器清缓存或者换浏览器之类的。 五.如何在国内使用ChatGPT 下面介绍一下如何搭建一个在国内就可以使用chat gpt的方案，不用科学上网和账号。 这个方案「还是需要科学上网和账号」的，但是可以分享给其他人使用，相当于降低了其他人使用的门槛，也可以集成在自己的应用程序里，让自己的应用具有chat gpt AI对话的能力。 大概的方案是这样： 1 注册一个账号 首先还是需要自己去注册一个账号，自己不怕折腾的话，大概「0.5美金」就可以注册一个账号，网上有很多注册教程，这里就不细讲了，但是「需要科学上网」。如果怕折腾，直接淘宝、抖音买一个，大概20~30 RMB的样子。 2 生成一个api-key 有了账号后，登录chatgpt 的个人中心，可以看到一个生成api-key的地方。 拿到这个API key后，就可以根据chatgpt的官方文档去发送对话请求了，文档是http形式的，所以用postman就能试。官方提供了nodejs和python的sdk，社区也有go、Java等sdk。 3 购买一个海外服务器 如果自己没有在国内网络直接使用chat-gpt的需求，在上一步就可以结束了，剩下的就是自己去官网玩或者集成进自己的应用。 但如果有「在国内网络使用chat-gpt的需求」，需要使用一个国内可访问的海外服务器作为跳板。这个服务器可以放在香港、日本、韩国、新加坡等，这样延迟会低一些。 aws可以用信用卡（具有外币功能的）免费申请一年的海外服务器，学生身份也可以免费使用一年，大家可以尝试使用。 -> PS: 信用卡或者学生身份都没有的，可以去淘宝看看，说不定有惊喜。

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如何调用chatgpt的api实现问答系统 chatgpt智能问答平台怎么用

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下面是详细的1到5个步骤：

1. 收集和准备数据集

要构建一个智能问答系统，首先需要收集和准备问答数据集。可以从各种来源获得数据集，例如维基百科、Stack Ochatgpt等。在准备数据集时，需要确保数据集的质量和数量足够，以覆盖各种不同的主题和问题类型。

对于数据的预处理，一般包括以下几个方面：

- 文本清洗：去除HTML标记、特殊字符等无用信息。

- 分词：将句子分割成单词或短语。

- 停用词过滤：去除一些常用的无实际含义的单词，如“the”、“an”等。

- 词干化或词形还原：将单词转换为其基本形式，如将“running”转换为“run”等。

- 构建问答对：将每个问题与其对应的答案组成一个问答对，并保存为训练数据集。

2. 训练ChatGPT模型

在准备好数据集后，需要使用已有的数据集来训练ChatGPT模型，以便能够回答用户提出的问题。可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来构建和训练模型。在训练过程中，需要注意选择适当的超参数和优化器，以提高模型的性能和稳定性。

对于ChatGPT模型的训练，一般包括以下几个步骤：

- 加载和预处理数据集：将数据集加载到内存中，进行预处理和格式化操作。

- 定义模型结构：建立模型的网络结构和参数设置。

- 定义损失函数和优化器：设置损失函数和优化器，以最小化误差并提高模型的精度。

- 训练模型：使用训练数据集对模型进行训练，并在验证数据集上进行评估。

- 调整超参数：根据训练结果调整超参数，以提高模型的性能和稳定性。

- 保存模型：将训练好的模型保存到本地或云端服务器，以便后续部署和使用。

3. 定义意图和实体

在构建智能问答系统时，需要定义意图和实体。这可以帮助系统理解用户的指令，并生成相应的响应。意图是指用户想要执行的操作，例如“搜索”或“查询”。实体是指指令中包含的关键词或短语，例如“Google”或“Python”。

对于意图和实体的定义，一般包括以下几个步骤：

- 确定意图类别：根据功能需求确定意图类别，例如搜索、查询、推荐等。

- 确定实体类型：根据输入指令中包含的关键词或短语确定实体类型，例如电影名称、歌曲名、书名等。

- 建立意图和实体的映射表：将意图和实体映射为可执行的命令，以便系统能够正确地执行用户的请求。

- 利用自然语言处理技术：使用自然语言处理技术将用户的输入指令转换为可执行的命令，例如将用户输入的“请给我推荐一部好看的电影”转换为“执行电影推荐功能”。

4. 建立API接口

接下来需要建立API接口，以使用户能与智能问答系统进行交互。可以使用Flask或Django等Web开发框架来构建API接口。在API接口中，需要将用户输入的指令转换为机器可读的格式，并将其传递给ChatGPT模型进行处理。然后将生成的答案返回给用户。

对于API接口的搭建，一般包括以下几个步骤：

- 安装和配置Flask或Django等Web开发框架：根据实际需求选择合适的框架，并进行安装和配置。

- 建立API接口：定义API接口的路由和请求方式，例如GET或POST。

- 解析请求参数：从请求中解析出用户输入的指令和相关参数，并进行预处理和格式化操作。

- 调用ChatGPT模型进行处理：将用户输入的指令传递给ChatGPT模型进行处理，并获取生成的答案。

- 返回响应结果：将生成的答案以JSON格式返回给用户。

这里提供一个简单的Flask API接口的示例代码：

```python

from flask import Flask, chatgpt, jsonify

import chatgpt

app=Flask(__name__)

@app.route('/api/qa', chatgpt=['POST'])

def qa():

? ? data=chatgpt.get_json()

? ? chatgpt=data['chatgpt']

? ? answer=chatgpt.answer(chatgpt)

? ? return jsonify({'answer': answer})

if __name__=='__main__':

? ? chatgpt=ChatGPT()

? ? app.run(debug=True)

```

5. 测试和优化

最后，需要对智能问答系统进行测试和优化。可以使用一些测试数据集和测试工具来测试系统的性能和正确性。在测试过程中，需要检查系统的响应时间、准确度和稳定性等方面。如果发现问题，需要及时进行优化和调整，以提高系统的表现。

对于测试和优化，一般包括以下几个步骤：

- 准备测试数据集：收集一些真实场景的测试数据集，包含各种不同的主题和问题类型。

- 进行自动化测试：使用一些自动化测试工具来模拟用户输入指令，并评估系统的响应时间、准确度和稳定性等方面。

- 进行手动测试：对一些复杂场景进行手动测试，以检查系统的表现并发现潜在问题。

- 优化系统性能：根据测试结果进行优化和调整，以提高系统的性能和表现。

- 发布和部署：在完成测试和优化后，将系统发布和部署到生产环境中，供用户使用。

总结：

本文介绍了如何使用ChatGPT构建智能问答系统，包括准备数据集、训练模型、定义意图和实体、建立API接口以及测试和优化。使用ChatGPT构建智能问答系统可以大大提高用户获取信息和解决问题的效率，也是自然语言处理领域的重要进展之一。