2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

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使用API向ChatGPT提交上下文数据，这可能需要一些开发工作。以下是一些可以帮助您开始的建议：

确定API端点和请求方法：您需要确定向ChatGPT提交上下文数据的API端点和请求方法。通常，这些信息可以在API文档中找到。

确定需要提供的上下文数据：在向ChatGPT提交上下文数据之前，您需要确定要提供哪些数据。这可能包括用户之前的输入，以及有关上下文的其他信息，例如时间，地点或用户的偏好。

将上下文数据格式化为API请求：一旦您确定要提供哪些上下文数据，您需要将这些数据格式化为可以发送到ChatGPT的API请求。这可能涉及将数据转换为JSON或其他格式，并将其添加到API请求的正文中。

发送API请求并处理响应：一旦您格式化了API请求，您可以使用编程语言中的HTTP客户端库发送请求。一旦您收到响应，您可以解析响应并将其用于生成响应。

请注意，这只是一个简单的概述。具体实现方式可能因API和语言的不同而有所不同。如果您需要更具体的建议，请提供更多上下文信息和具体问题。

假设您正在使用REST API与ChatGPT进行通信，下面是一些步骤可以帮助您提交上下文数据：

确定API端点和请求方法： ChatGPT REST API文档应该包含关于可用API端点和请求方法的信息。例如，如果您想要向ChatGPT提交上下文数据，可能需要使用POST请求方法，并将数据发送到特定的API端点。

确定需要提供的上下文数据： 在提交上下文数据之前，您需要明确您需要提供哪些数据。这可能涉及记录用户之前的输入，存储与用户交互有关的其他数据，例如时间戳或上下文意图等。

格式化请求正文： 在向ChatGPT提交上下文数据之前，您需要将数据格式化为可以发送到API端点的请求正文。对于REST API，通常使用JSON格式来编码请求正文。您可以使用各种编程语言中提供的JSON库来处理数据。

发送API请求并处理响应： 您可以使用编程语言中的HTTP客户端库来发送请求，例如Python中的Re【【微信】】库。您需要设置HTTP头并将请求正文发送到ChatGPT的API端点。一旦您收到响应，您可以解析JSON响应并将其用于生成响应。

处理响应并生成响应： 一旦您解析了API响应，您可以使用响应数据来生成响应。这可能涉及在响应中显示ChatGPT生成的文本或其他内容。

请注意，这些步骤是基于REST API的通用步骤，具体实现可能因API和编程语言的不同而有所不同。如果您有更多的问题或需要更具体的建议，请告诉我。

Rest API 提交的字段说明 如果您正在使用REST API与ChatGPT进行通信，下面是一些可能需要提交的字段：

“input_text”：这是用户在聊天界面或应用程序中输入的文本。您需要将该文本作为请求正文中的一个字段提交给ChatGPT API。

“context”：这是用户先前的聊天历史记录或与ChatGPT相关的其他信息。该字段可能包含聊天历史记录，用户个人信息，上下文意图等。您需要将该字段作为请求正文中的一个字段提交给ChatGPT API。

“model_name”：这是指要使用的ChatGPT模型的名称。如果您使用的是多个ChatGPT模型，您需要指定要使用的模型。该字段可能包含在API URL中或作为请求正文的字段。

“temperature”：这是生成的响应中随机性的程度。这通常是一个介于0和1之间的浮点数。较高的温度将导致更多的随机性和不确定性。该字段可能包含在API URL中或作为请求正文的字段。

“max_length”：这是生成的响应中的最大文本长度。该字段可以帮助您限制ChatGPT返回的文本长度。该字段可能包含在API URL中或作为请求正文的字段。

“stop_token”：这是要在响应文本中停止生成的特定标记。如果您希望ChatGPT停止生成文本，请将该字段添加到API请求中。例如，如果您正在创建一个聊天机器人，并且希望ChatGPT在响应中停止生成文本，您可以在请求中包含一个“结束对话”的特殊标记。

这些字段只是可能需要在ChatGPT REST API中提交的一些字段。具体使用哪些字段将取决于您的特定应用程序和使用情况。请确保仔细阅读API文档，并正确设置您的请求。

context字段需要提交全部返回的数据吗 不一定需要提交全部返回的数据，但是您需要提供足够的上下文信息，以使ChatGPT能够正确地理解用户的请求并生成合适的响应。根据ChatGPT模型的复杂性和性能，您可以提交的上下文数据的数量和类型可能有所不同。

通常，您需要提交上下文数据中的一些或全部以下内容：

用户的输入文本，这是ChatGPT将生成响应的基础。这通常是您需要提交的最基本信息。

先前的聊天历史记录，这有助于ChatGPT理解先前的上下文并生成连贯的响应。

用户的个人资料信息，这有助于ChatGPT了解用户的兴趣，喜好，语言偏好等，并生成更加个性化的响应。

上下文意图，这有助于ChatGPT了解当前会话的目的和用户想要实现的目标。

请注意，上下文数据越丰富，ChatGPT将越能够理解用户的请求并生成更准确和有用的响应。因此，为了获得最佳性能，请确保您提供足够的上下文信息，以支持ChatGPT生成有意义的响应。

context有长度限制吗 ChatGPT对于context字段的长度没有特别严格的限制，但是为了保持性能和效率，建议您将context字段的长度限制在合理的范围内。如果您的上下文数据过长，可能会增加ChatGPT处理请求的时间，从而导致延迟和响应时间变慢。

具体而言，建议您将context字段的长度限制在以下范围内：

对于用户输入的文本，请确保输入的文本长度在模型训练期间使用的最大文本长度内。例如，如果ChatGPT模型在训练期间使用的是512个标记长度的文本，请确保您的输入文本不超过512个标记。

对于先前的聊天历史记录，请确保记录的长度不超过ChatGPT模型使用的历史记录长度。例如，如果ChatGPT模型使用了20个对话历史记录，请确保您的历史记录不超过20个对话历史记录。

对于用户个人资料信息和上下文意图，请确保提供足够的信息，以便ChatGPT理解用户的意图和上下文环境。但是，如果您的个人资料信息过于详细或包含不必要的信息，建议将其简化或缩小范围。

总之，您应该根据ChatGPT模型的规格和性能，以及您的应用程序的要求和限制，合理限制context字段的长度，以确保最佳的性能和效率。

给一rest api的Chat GPT调用PYTHON 代码DEMO 好的，以下是一个使用Python中的re【【微信】】库来调用OpenAI的Chat GPT模型的REST API的示例代码：

python

在上述代码中，您需要设置url和headers变量，以便向OpenAI API发送POST请求。然后，您需要设置要生成响应的文本和上下文的prompt和context变量。接下来，您需要设置data变量，其中包含要发送给API的数据负载，例如max_tokens和temperature等生成文本的控制参数。最后，通过使用re【【微信】】库向API发送POST请求并解析响应来获取生成的文本。

请注意，您需要将YOUR_API_KEY替换为您的OpenAI API密钥。此外，您还可以根据需要修改data变量中的其他参数以控制生成的文本。

在给一段JAVA的代码示例 以下是一个使用Java中的【【微信】】库来调用OpenAI的Chat GPT模型的REST API的示例代码：

ja【【微信】】

在上述代码中，您需要设置API_URL和API_KEY变量，以便向OpenAI API发送POST请求。然后，您需要设置要生成响应的文本和上下文的prompt和context变量。接下来，您需要设置jsonData变量，其中包含要发送给API的数据负载，例如max_tokens和temperature等生成文本的控制参数。最后，通过使用【【微信】】库向API发送POST请求并解析响应来获取生成的文本。

请注意，您需要将YOUR_API_KEY替换为您的OpenAI API密钥。此外，您还可以根据需要修改jsonData变量中的其他参数以控制生成的文本。

ht&#【【网址】】 JAVA代码中不使用【【微信】】,再给出一段 以下是一个使用Java中的【【微信】】来调用OpenAI的Chat GPT模型的REST API的示例代码：

ja【【微信】】

在上述代码中，您需要设置API_URL和API_KEY变量，以便向OpenAI API发送POST请求。然后，您需要设置要生成响应的文本和上下文的prompt和context变量。接下来，您需要设置jsonData变量，其中包含要发送给API的数据负载，例如max_tokens和temperature等生成文本的控制参数。最后，通过使用【【微信】】向API发送POST请求并解析响应来获取生成的文本。

请注意，您需要将YOUR_API_KEY替换为您的OpenAI API密钥。此外，您还可以根据需要修改jsonData变量中的其他参数以控制生成的文本。

如果通讯需要https请给出代码示例 以下是使用Java中的【【微信】】来调用OpenAI的Chat GPT模型的REST API的示例代码：

ja【【微信】】

在上述代码中，您需要设置API_URL和API_KEY变量，以便向OpenAI API发送POST请求。然后，您需要设置要生成响应的文本和上下文的prompt和context变量。接下来，您需要设置jsonData变量，其中包含要发送给API的数据负载，例如max_tokens和temperature等生成文本的控制参数。最后，通过使用【【微信】】向API发送POST请求并解析响应来获取生成的文本。

请注意，您需要将YOUR_API_KEY替换为您的OpenAI API密钥。此外，您还可以根据需要修改jsonData变量中的其他参数以控制生成的文本。

ht&#【【网址】】 如何训练GPT来回答我指定资料，细化index库的使用案例 要训练GPT来回答您指定的资料，您需要将其包含在GPT的训练数据中，并对GPT进行训练。下面是一些关于如何使用index库来构建训练数据的示例用例。

Index库是一种用于存储和查询文本数据的库。它可以将文本数据插入到索引中，然后使用查询来检索这些文本数据。在这里，我们可以使用Index库将您指定的资料插入到索引中，并使用它来生成GPT训练数据。

下面是一个使用Index库生成GPT训练数据的示例用例：

1.首先，您需要将要插入索引中的资料放入一个文件中，每个资料以单独的行为单位。例如，您可以将这些资料放入一个名为data.txt的文件中：

Copy code 资料1 资料2 资料3 2.接下来，您需要使用Index库将这些资料插入到索引中。您可以使用以下代码片段来执行此操作：

python Copy code

此代码将使用OpenAI Python SDK检索名为my_index的索引中的所有文档，并为每个文档创建一个GPT生成样本。每个样本都由包含问题（即prompt变量）和文档的答案组成。每个样本还包含一个元数据字段，用于将生成的文本与原始文档关联起来。这些样本将写入`

ht&#【【网址】】 继续 gpt_training_data.jsonl文件中，以供GPT训练使用。

4.最后，您可以使用以下代码片段来训练GPT模型：

python Copy code

此代码将使用OpenAI Python SDK启动名为your_model_id的GPT模型的训练。训练数据将从gpt_training_data.jsonl文件中读取，该文件中包含了您指定的资料。这些数据将被解释为GPT生成样本，以训练GPT模型。在这里，我们使用了默认的微调设置，其中数据的100％用于训练模型，训练时使用10个时期。您可以根据需要调整这些设置。

一旦训练完成，您就可以使用训练后的模型来回答您指定的资料了。这需要您在代码中进行编程，但基本上，您需要加载训练后的模型，并使用它来生成回答。具体实现方式可能因所使用的语言和工具而异。

当您完成数据集的准备后，您可以使用OpenAI API来训练GPT模型。

以下是训练GPT模型的一般步骤：

1.首先，确保您已经在OpenAI平台上创建了一个帐户，并获取了API密钥。如果您尚未创建帐户，请访问OpenAI网站进行注册。

2.然后，您需要安装OpenAI Python SDK，以便可以从Python代码中访问OpenAI API。要安装SDK，请在终端中运行以下命令：

3.接下来，您需要准备一个训练数据集。您可以使用任何格式的文本数据来训练GPT模型，但建议使用JSONL格式。JSONL格式是每行一个JSON对象的文本文件。每个JSON对象都应该包含一个名为text的键，其值是GPT模型将用于训练的文本。以下是一个使用JSONL格式的示例训练数据集：

每个JSON对象代表一个GPT生成的样本，该样本将用于训练模型。您可以使用任何方法来生成这些样本，例如手动编写或使用自动化工具。

将这些数据保存到一个名为gpt_training_data.jsonl的文件中，以供GPT训练使用。

在训练期间，您可以使用以下代码来监控训练进度：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_model_id的GPT模型，并使用它生成回答。在这里，我们将查询定义为一个字符串变量query。我们还定义了一些其他参数来配置GPT生成过程。max_tokens参数定义了GPT生成的回答中最多允许的令牌数。temperature参数定义了生成回答时GPT使用的温度值，n参数定义了生成的回答数量，stop参数定义了GPT停止生成回答的标记。在这里，我们将stop参数设置为None，表示GPT将在生成回答时一直运行，直到达到max_tokens令牌数为止。

注意，在使用模型之前，您需要确保它已经完成训练并处于可用状态。您可以使用上面提到的方法来检查模型的状态。

如果您想使用索引来加速回答查询的速度，您可以使用以下代码来建立索引：

此代码将使用OpenAI Python SDK在名为your_model_id的GPT模型上创建一个新的索引，并将一些数据添加到索引中。在这里，我们将查询定义为包含一个问题的字典{“text”: “What is your name?”, “metadata”: “name_【【微信】】”}。我们还可以使用metadata参数来添加任何其他元数据，例如查询的类型或相关主题。

一旦您的索引已经建立，您可以使用以下代码来查询索引并获取回答：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_index_id的索引，并使用它来查询包含查询"What is your name?"的回答。在这里，我们将所有回答存储在一个列表中，并使用for循环遍历列表以输出每个回答的文本。

注意，在使用索引之前，您需要确保已经建立索引，并且它已经被完全更新以反映最新的数据。您可以使用上面提到的方法来检查索引的状态。

如果您想将索引的更新推送到生产环境中，您可以使用以下代码：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_index_id的索引，并将其更新推送到生产环境中。

注意，在推送更新之前，您需要确保索引已经建立，并且它已经被完全更新以反映最新的数据。您可以使用上面提到的方法来检查索引的状态。

如果您想删除索引，您可以使用以下代码：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_index_id的索引，并将其删除。

注意，在删除索引之前，请确保您已经备份了您需要保留的数据。删除索引将不可逆转，并且所有与索引相关联的数据将会被删除。

如果您想更新索引中的数据，您可以使用以下代码：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_index_id的索引，并将其更新为包含两个查询的数据：{“text”: “What is your name?”, “metadata”: “name_【【微信】】”}和{“text”: “What is your fa【【微信】】?”, “metadata”: “color_【【微信】】”}。这将覆盖索引中所有先前的数据。

注意，在更新索引之前，您需要确保已经建立索引，并且它已经被完全更新以反映最新的数据。您可以使用上面提到的方法来检查索引的状态。

如果您想查询索引以获取与特定查询相关的文本，您可以使用以下代码：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_index_id的索引，并发起一个查询以获取与"What is your name?"相关的文本。查询将返回一个字典，其中"data"键包含与查询相关的所有文本。这里我们使用了max_rerank参数来设置重新排序的结果数量，以获得更准确的结果。

注意，在发起查询之前，您需要确保已经建立了索引，并且它已经被完全更新以反映最新的数据。您可以使用上面提到的方法来检查索引的状态。

如果您想将索引中的数据导出到本地文件，您可以使用以下代码：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_index_id的索引，并获取其中所有的文本和元数据。然后，将所有数据写入名为index_data.json的本地JSON文件中。

注意，在导出数据之前，您需要确保已经建立了索引，并且它已经被完全更新以反映最新的数据。您可以使用上面提到的方法来检查索引的状态。

如果您想从本地文件中导入数据到索引中，您可以使用以下代码：

此代码将使用OpenAI Python SDK加载名为your_index_id的索引，并从名为index_data.json的本地JSON文件中读取数据。然后，将所有数据写入索引中。

注意，在导入数据之前，您需要确保已经建立了索引，并且它已经被完全更新以反映最新的数据。您可以使用上面提到的方法来检查索引的状态。

如果您想使用OpenAI Playground界面来训练您自己的GPT模型，您可以按照以下步骤操作：

在OpenAI网站上登录您的账户，并在控制面板中创建一个新的AI模型。请注意，创建模型需要付费，并且您需要输入您的付费信息才能继续。

在模型页面上，您可以找到一个名为“Playground”的选项卡。点击这个选项卡，进入OpenAI Playground界面。

在Playground界面上，您可以输入您要使用的示例文本，然后按“Train”按钮开始训练模型。您可以在训练过程中随时调整超参数和训练时间，以获得最佳的模型性能。

训练完成后，您可以测试您的模型，以查看它是否能够正确回答您的问题。您还可以导出您的模型，并将其用于实际应用程序中。

请注意，在使用OpenAI Playground界面训练您的模型时，您需要掌握一定的机器学习知识，并了解如何调整模型的超参数和训练时间，以获得最佳的性能。

如果您想使用OpenAI GPT来生成自然语言文本，您可以使用以下Python代码：

此代码将使用OpenAI Python SDK连接到OpenAI API，并使用名为your_model_id的模型来生成文本。在这个示例中，我们生成的文本是“Once upon a time, in a far away kingdom, there li【【微信】】 named Alice.”，您可以根据自己的需求修改它。

然后，我们使用openai.Completion.create()方法调用API来生成文本。在这个方法中，我们指定了一些参数，例如max_tokens，它

利用chatgpt快速赚钱 如何利用chat gpt变现

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现在全网都在找如何用chatgpt赚钱，今天小刘就来给大家分享一下我的经历，下面就是我利用chatGPT赚的一笔收益：

那如果说你目前也有空闲时间，一定要去尝试一下，我这个宅家的副业，平均下来差不多就是300块钱一个小时的工作，富二代不差钱的呢，你可以直接划走了，因为像我这份工作你可能真的是看不上

话不多说，下面我就直接把我的操作原理给大家讲一遍：

其实我就简单的做了几个跨境电商的账号

2023年呢，我坚持了差不多有4个月的时间，账号一共是卖出去了900多件商品，扣除了一些成本，我刚才大概算了一下，折合人民币大概是在15万左右，那在3月15号凌晨呢，【【微信】】公司正式发布了升级后的chatgpt4.0版本

与之前相比，chatgpt4.0不仅展现了更加强大的语言理解能力，而且还能处理图像内容，在考试当中的得分甚至能够超越90%的人类。chat gpt能写文案，还能做视频，一秒生成网站等等。

现在啊，chat GPT进化到了4.0版本啊，功能更加强大，哪怕你不会剪辑，不会写文案，不会运营，照样可以通过chat gpt轻松的做出爆款视频。

昨天呐，我通过chat gpt做出了一个好物分享的视频，播放量达到了十几万呢，光播放量给我带来的收益都有300多美金。那具体应该怎么去操作呢？接下来我给大家详细的去讲一遍吧，感兴趣的小伙伴记得收藏起来慢慢看。

首先我们只需要打开国内的一些短视频平台，去搜索一些好物分享的视频，找那种点赞和播放量都比较高的视频，那这里有个细节大家一定要注意，我们找的视频呢，一定要有产品属性，可以有带货效果的视频，

就比如说我这个玩具水枪的视频，效果就非常不错啊，非常具有趣味性，在复制视频的链接到小程序里边提取文字，再利用chat GPT帮助我们生成一个新的文案，这里大家一定要注意啊，文案一定要生成英文版本，因为我们的视频是发布到海外短视频平台。老外可是看不懂咱们中文的呀

最后再利用我们的手机剪辑软件，找到图文成片的功能，一键生成视频

只要你的视频发布出去有播放量就会有收益，那平均1万的播放量大概是在15$左右，其次视频下方还可以挂上商品链接，有老外下单了，我们直接选择1688一键代发就可以赚取到这笔收益了，一单的利润折合成人民币的就是差不多在100左右

那像我最近呢，是上架了一些具有夏天属性的产品，大家可以看一下啊，我刚靠玩具水枪这一款产品，上个月就出了100多单

那听到这里肯定会有一些人来吐槽我说我自己把这个赚钱的方法说出来，那我自己不赚钱了吗？其实大可不必，因为我分享的只是一个赚钱的思路，真正会去落地执行的人非常的少，在这个社会上从来不缺赚钱的方法，缺的是那种执行到位的人。如果说你还有什么不懂的地方，或者说对这个跨境电商感兴趣的，可以在下方留言。有时间呢，我们也可以一起交流一下，同时也希望大家能够在工作之余，然后去做一些有价值的事情，而不是选择躺平。