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众所周知，ChatGPT 目前能够取得令人印象深刻的壮举。 很可能许多人都有在他们自己的项目中使用该技术的想法。 不过需要注意的是，ChatGPT 目前并没有官方的 API。 使用非官方 API 可能会导致困难。

目前需要手动获取access token和cloudflare token才能使用API。 此外，这些令牌必须每两小时手动更改一次。

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1、ChatGPT

ChatGPT 在其设计中使用了 GPT-3 模型，并在此基础上开发了一个新模型。 因此，新模型的输出结果往往与 GPT-3 相似。 在撰写本文时，新模型的 ChatGPT 中使用了 text-davinci-002-render 模型，但目前尚未向公众开放。

虽然 ChatGPT 可能不是开创性的，但它提供了一个利用现有技术的新界面。 通过利用强大的提示和高效的记忆窗口。 因此，我们可以使用 LLM Chain 方法复制其功能，而不是破解 ChatGPT 的非官方 API。

2、LangChain

Langchain 是一个新的 python 包，它为LLM链提供了一个标准接口，与其他工具的大量集成，以及用于常见应用程序的端到端链。

LangChain 旨在协助四个主要领域，此处按复杂性递增的顺序列出：

• LLM和提示
• LLM链
• 代理
• 记忆

在此处的官方文档中了解有关 langchain 的更多信息。

3、安装

要使用 langchain 包，你可以从 pypi 安装它。

pip install langchain

要从 langchain 获取最新更新，你可以使用这种安装方法。

pip install "git+https://github.com/hwchase17/langchain.git"

更多安装选项请阅读此处。

4、示例项目

你可以使用 ChatGPT 做很多事情，其中一个有趣的事情是为学生作业建立问答。 所以这次我们将创建 AI 版的 Brainly。

下面是我们将从 ChatGPT 中得到的。

下面是 langchain 的提示：

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import SimpleSequentialChainllm = OpenAI(temperature=.7)
template = """You are a teacher in physics for High School student. Given the text of question, it is your job to write a answer that question with example.
Question: {text}
Answer:
"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)
answer_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
answer = answer_chain.run("What is the formula for Gravitational Potential Energy (GPE)?")
print(answer)

这是我们使用 langchain 从 GPT-3 获得的结果：

The formula for Gravitational Potential Energy (GPE) is GPE = mgh, where m is the mass of an object, g is the acceleration due to gravity, and h is the height of the object. For example, if an object with a mass of 10 kg is at a height of 5 meters, then the GPE would be GPE = 10 x 9.8 x 5 = 490 Joules.

5、聊天机器人

如果你需要创建像 AI 这样的聊天机器人，你可以使用 langchain 的内存。 这是如何操作的示例。

from langchain.chains.conversation.memory import ConversationBufferMemory
from langchain import OpenAI, LLMChain, PromptTemplatetemplate = """You are a teacher in physics for High School student. Given the text of question, it is your job to write a answer that question with example.
{chat_history}
Human: {question}
AI:
"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["chat_history","question"], template=template)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(),prompt=prompt_template,verbose=True,memory=memory,
)llm_chain.predict(question="What is the formula for Gravitational Potential Energy (GPE)?")result = llm_chain.predict(question="What is Joules?")
print(result)

结果会是这样的：

$ python3 memory.py> Entering new LLMChain chain...
Prompt after formatting:
You are a teacher in physics for High School student. Given the text of question, it is your job to write a answer that question with example.Human: What is the formula for Gravitational Potential Energy (GPE)?
AI:> Finished LLMChain chain.> Entering new LLMChain chain...
Prompt after formatting:
You are a teacher in physics for High School student. Given the text of question, it is your job to write a answer that question with example.Human: What is the formula for Gravitational Potential Energy (GPE)?
AI: 
The formula for Gravitational Potential Energy (GPE) is GPE = mgh, where m is the mass of the object, g is the acceleration due to gravity, and h is the height of the object.For example, if an object has a mass of 10 kg and is at a height of 5 meters, then the gravitational potential energy of the object is GPE = 10 kg x 9.8 m/s2 x 5 m = 490 Joules.
Human: What is Joules?
AI:> Finished LLMChain chain.
Joules (J) is the SI unit of energy. It is defined as the amount of energy required to move an object of one kilogram at a speed of one meter per second. It is also equal to the work done when a force of one Newton is applied to an object and moved one meter in the direction of the force.

6、结束语

ChatGPT 是一个基于 GPT-3 的聊天机器人，目前没有官方 API。 使用 LangChain，开发人员可以复制 ChatGPT 的功能，例如创建聊天机器人或问答系统，而无需使用非官方 API。

LangChain 为常见应用程序提供标准接口、大量集成和端到端链。 它可以从 pypi 安装，更多信息可以在官方文档中找到。

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原文链接：制作自己的ChatGPT — BimAnt