ChatGPT 以及相关开源项目体验

本月初，ChatGPT 以惊人的速度问世，在技术圈中引起了广泛讨论。在 GitHub 上近期还诞生了多个 ChatGPT 相关的开源项目，数量之多令人瞠目结舌，甚至 ChatGPT 独霸了大半个 GitHub Trending，那么，它究竟有什么样的魅力，让诸多开发者如此激动不已呢？让我们一起来探究一下。

注册

目前，ChatGPT 在国内无法直接注册，访问需要通过代理，并且需要使用其他国家的手机号注册，具体注册方法，大家可以看下这篇文章

功能体验

ChatGPT 可以实现诸如智能聊天、诗歌、写作、编程、改 Bug、撰写周报、知乎问答等工作。

比如我可以使用它来写

1、前端组件

使用 React hooks 写一个 echarts 组件

上面代码实现基础的组件，并没有给出示例代码，我们可以继续追问

给一个折线图的 options 示例

2、优化周报

优化上周周报，使其更加丰富

在周报上，不但帮我优化了内容，还帮我安排了下周工作，大家觉得 ChatGPT 整理的如何呢？

笔者认为，它虽不是完美，但在给出关键词之内给出的回答，这些已经非常让人出乎意料了。

更多体验，大家可以自行探索下，下面我们来看看 GitHub 上关于 ChatGPT 的项目。

Node.js API 接口

前端工程师对 Nodejs 比较熟悉，官网就有 nodejs 的接口

openai

首先通过 npm 安装 openai

npm install openai

然后可以在任意接口中使用以下代码

const { Configuration, OpenAIApi } = require('openai')
const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
})
const openai = new OpenAIApi(configuration)
const response = await openai.createCompletion({
  model: 'text-davinci-003',
  prompt: '你好',
  max_tokens: 255,
  temperature: 0.5,
})

// 打印 API 返回的结果
console.log(response.data.choices[0].text)

createCompletion 的意思是自动完成，它跟官网的回话方式一致；
max_tokens 最大的令牌数量，可以理解为返回的字符数量，大多数内容 2048 内，当然 max_tokens 返回接口的速度越慢。
temperature： 0-1 之间，温度参数表示生成文本中的随机性或不可预测性程度。较高的温度值将产生更具创造性和多样性的输出，而较低的温度值会产生更可预测和重复的文本。
OPENAI_API_KEY 可以通过View API keys 页面生成。

chatgpt

另一个是个人开发的项目，它将 ChatGPT 的 API 进行了二次封装，让定制化开发变得更加方便。

通过 npm 安装 chatgpt。

npm install chatgpt

import { ChatGPTAPI } from 'chatgpt'

async function example() {
  // sessionToken is required; see below for details
  const api = new ChatGPTAPI({
    sessionToken: process.env.SESSION_TOKEN,
  })

  // ensure the API is properly authenticated
  await api.ensureAuth()

  // send a message and wait for the response
  const response = await api.sendMessage('Write a python version of bubble sort.')

  // response is a markdown-formatted string
  console.log(response)
}

SESSION_TOKEN 值需要登录账号后，通过 chome 控制台复制出来。

GitHub：https://github.com/transitive-bullshit/chatgpt-api

chatgpt 模拟的是 ChatGPT 网页版，需要使用 node 服务器（一般来说是海外的），使用了 stream ，当前尝试还无法部署到 vercel
openai 是官方提供的包，可以部署到 vercel 环境，但是返回受到了时间限制和字数限制，需要将 max_tokens 值设置小一些，这样会导致回复不完整。