終於來了，OpenAI 正式開放 ChatGPT API

髮人員現在可以透過我 API 將 ChatGPT 和 Whisper 模型整合到他們的應用程式和產品中。

在先前的API 版本中使用的是 text-davinci-003 版本的模型，該模型不具有上下文對話功能，而且產生內容比ChatGPT 要差不少，所以社區也出現了許多包裝網頁版ChatGPT 來提供服務的項目，但穩定性都不太好，因為要依賴網頁。現在官方正式對外發布了ChatGPT 版本的API，這對開發者來說是一個天大的好消息，當然對於OpenAI 甚至整個行業來說都是意義非凡的，在接下來的一段時間裡勢必會出現一大批優秀的AI 應用。

最新對外發布的 API 是由 gpt-3.5-turbor 驅動的，這是 OpenAI 最先進的語言模型了，透過該 API 可以來做很多事情了。

• 寫一封電子郵件或其他文章
• 寫Python 程式碼
• #回答關於一組文件的問題
• 給你的軟體一個自然語言介面
• 語言翻譯
• 模擬視訊遊戲的角色等等

新的聊天模型需要將一系列的訊息作為輸入，這樣就可以具有情境對話的功能了，當然也可以進行單輪任務，和之前一樣的。

要實作新的API 需要v0.27.0 版本的Python 套件：

pip3 install openai==v0.27.0

然後就可以直接使用openai 套件來和openai 進行互動了：

import openai
openai.api_key = "sk-xxxx"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个AI机器人助手。"},
{"role": "user", "content": "哪个队将赢得2023年NBA总冠军?"},
]
)

最主要的一個輸入參數是messages，這是一個訊息物件數組，其中每個物件都包含一個角色（system、user、assitstant）和訊息內容，整個對話可以是一條訊息，也可以是多個訊息。

通常情況下，對話的格式是先有一個 system 的系統訊息，系統訊息有助於設定助手的行為。使用者訊息是我們應用程式的終端使用者所產生的，也就是我們要諮詢的問題。助手訊息就是 openai 回饋給我們的數據，當然也可以由開發者自行撰寫。

當我們將上一次的助手訊息一起回覆的時候就會具有上下文關聯的能力了。

import openai
openai.api_key = "sk-xxxx"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个AI机器人助手。"},
{"role": "user", "content": "哪个队将赢得2023年NBA总冠军?"},
{"role": "assistant", "content": "湖人队将获得总冠军！"},
{"role": "user", "content": "谁会当选FMVP?"}
]
)
result = ''
for choice in response.choices:
result += choice.message.content

print(result)

例如我們這裡加入了前面的訊息，最後可以得到上下文關聯的訊息：

由於預測這種事情實際上是很難的，因為許多因素都可能影響這個決定，所以要做出最準確的預測很難。但是，湖人隊有很多球員都有機會獲得FMVP獎項，像是勒布朗·詹姆斯、安東尼·戴維斯、凱爾·庫茲馬等都有可能成為FMVP。

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