openai聊天机器人入口在哪 怎么用python构建聊天机器人
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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接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人(二)有讲到聊天机器人的架构和流程，这篇开始通过代码讲讲具体实现。
这篇文章为了降低实现的难度，下图中提供存储和向量相似度搜索的Redis(【【淘密令】】 模块)，我先替换成CSV和余弦相似度算法。
在开发语言选择上，人工智能的应用我当然首选了Python，没有用到其它太深太复杂的技术，目的是大家能够通过这个例子快速动手实践。
首先准备一个csv文件，以便存储文本。当然你想用txt或者其格式的文档存储都行，只要你能读出来，格式正确。
在这里，我拿MBA智库的一篇文章破窗效应(Break Pane Law; Broken windows theory)举个例子。从这篇文章我截取了各个段落的一些摘要信息，放入到一个名为的文档中，文档只有一列，列标题为text。
调用Azure OpenAI服务使用嵌入模型获取文本的embedding向量
```python def getnati【【微信】】(text): url = f"{ENDPOINT}/openai/deployments/{MODELNAME}/embeddings?api-【【微信】】=2022-12-01" headers = {"api-key": SUBSCRIPTIONKEY} data = { 'input': text, 'user': uuid.uuid4().urn } response = re【【微信】】.post(url, headers=headers, json=data) response_json = response.json()
return np.array(response_json['data'][0]['embedding'], dtype=np.float32) ```
读取知识库(即文档)到DataFrame，将每段文本转成embedding向量并存回DataFrame
拿问题去搜索文档中相似的文本,并提取相似TopN。这里要记得引用库去使用余弦相似度算法。
```python def searchdocs(df, userquery, topn=3, toprint=True): embedding = getnati【【微信】】(userquery) df["similarities"] = df.searchembeddings.apply(lambda x: cosinesimilarity(x, embedding)) res = ( df.sort【【微信】】("similarities", ascending=False) .head(top_n) )
return res ```
启动，调用获取文本的embedding向量，并执行问题的搜索
函数执行过后的【【淘密令】】变量存储情况见下图。
函数内的这段代码执行后df变量存储情况见下图。
能看到列展示了与问题相似的文本分数，因为第一行包含了破窗效应的应用实践，所以其相似度分数还蛮高的，也符合预定目标。
接下来的文章继续讲如何使用查询出来的相似文本进行提炼/优化，得到最终结果。
open ai首席科学家 独家专访openai创始人
随着聊天机器人ChatGPT的横空出世，人工智能公司OpenAI的是首席执行官山姆・阿尔特曼（Sam Altman）成为了科技界的焦点。
但事实上，阿尔特曼在投资方面也是做得风生水起。长期以来，他一直都是硅谷杰出的投资者之一。
值得一提的是，阿尔特曼生涯中最大的一笔个人投资并不在人工智能领域，而是一家核聚变初创公司Helion Energy。
阿尔特曼与Helion
2015年，阿尔特曼在参观了四家核聚变公司之后，向Helion Energy投资了第一笔950万美元的资金。2021年，阿尔特曼为这家公司进一步豪掷了3.75亿美元，他表示这是他迄今为止做的最大的投资项目。
除了阿尔特曼，Helion Energy还获得了“硅谷创投教父”彼得・蒂尔、Facebook联合创始人达斯汀・莫斯科维茨、领英创始人里德・霍夫曼、eBay第一任总裁杰夫・斯科尔等人的6亿美元投资。
阿尔特曼表示，他并不怕短期内收不回成本，因为他看中了Helion Energy生产清洁能源的前景。Helion在官网上写道，公司的目标是建造全球第一个商用核聚变发电装置，使未来可以拥有源源不断的清洁电力。
据了解，Helion所探索的技术叫做磁惯性聚变，旨在通过磁铁产生的高磁场来压缩燃料产生核聚变反应，以生产低成本的清洁电力。
Helion首席执行官大卫・柯特利（Da【【微信】】）向媒体透露，公司需要定期向阿尔特曼汇报工作进程。他还表示，一些Helion员工已经开始使用ChatGPT来加快工程速度。
关于核聚变
据国际原子能机构给出的定义，核聚变是模仿太阳的原理，使两个较轻的原子核结合成一个较重的原子核，结合期间释放出大量能量。
与化石能源相比，聚变反应不排放二氧化碳；并且与当前通常意义上的核能――核裂变能相比，它既不会产生核废料，辐射也极少。
2022年，两组核聚变实验取得“里程碑式的成就”，使大众的目光越来越多地投注到这项清洁能源的技术上。去年2月，设在英国牛津的欧共体联合聚变中心（JET）实验室科学家在实验中产生了平均11兆瓦的功率输出，足够供应1万个家庭使用。
去年12月，美国劳伦斯・利弗莫尔国家实验室首次成功在核聚变反应中实现“净能量增益”，即聚变反应产生的能量大于促发该反应的镭射能量。美国能源部长还在声明中称，这项成果预计将可能帮助人类在实现零碳排放能源的进程中迈出关键一步。
如果未来能实现“净能量增益”的可控聚变反应，相当于为全人类提供了一个安全的、绿色的、用之不竭的能源选项。
科技大佬加快能源军备竞赛
虽然可控核聚变还处在发展前沿且投入巨大，但不缺大佬给它买单。除了上文提到的阿尔特曼，比尔・盖茨、杰夫・贝索斯等全球知名富豪早已加入到了这场未来能源的军备竞赛之中。
根据核聚变工业协会（Fusion Industry Association）追踪的数据，核聚变企业已获得超过50亿美元的私人融资，其中7家公司至少筹集了2亿美元。另据Pitch Book的数据，该领域75%的资金筹集活动集中在2021年之后。
今年3月，盖茨旗下的突破能源风险基金（BEV）领投了【【微信】】，使这家仿星器核聚变能源公司在A轮融资中总共筹集了2900万美金。
BEV负责人表示，“仿星器科学的进步，包括 【【微信】】 执行仿星器开发项目的能力，为未来几十年在电网上实现实际聚变提供了非常令人兴奋和有希望的道路基础。”
而贝索斯则向加拿大的核聚变能源初创公司General Fusion进行了投资。据了解，General Fusion通过使用两种混合聚变技术（磁性和惯性约束），在磁场中约束氢同位素等离子，然后利用高压，使之产生高温及高的密度。
（文章来源：财联社）
