全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-食谱智能生成从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）

目录

• Introduce 简介
• setting 设置
• Prompt 提示
• Sample response 回复样本
• API request 接口请求
  • python接口请求示例
  • node.js接口请求示例
  • curl命令示例
  • json格式示例
• 其它资料下载

ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文字，生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流，你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型，以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能，那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景，不管你是资深开发者、初学者，你都能够从0到1快速入门，并掌握他们。

在这个AI大时代，如果不想被人颠覆，就要先颠覆别人。如果你颠覆不了别人，那你就努力运用ChatGPT提高你的技术水平和创造力。

ChatGPT的训练数据涵盖了大量的食材和食谱，可以通过结合大量的料理方法，快速地为用户生成符合自己口味的食谱。所以在和美食相关的行业，ChatGPT可以根据用户的各种美食需求，为其提供美味又有营养的餐食搭配，帮助用户更轻松地制作美食，享受美味。

Introduce 简介

Recipe creator (eat at your own risk) 食谱创造者（吃东西的风险自负）

Create a recipe from a list of ingredients.

根据配料列表创建食谱。

setting 设置

Engine： text-davinci-003

Max tokens：120

Temperature：0.3

Top p：1.0

Frequency penalty：0.0

Presence penalty：0.0

说明：

0、Engine 设置定义了你要使用的模型，例如 text-davinci-003是一个文本生成模型。这种模型可以根据输入的文本，生成新的、相关的文本。

1、Max tokens是指在请求中最多允许返回的 token 数目，比如你可以指定 chatGPT 返回最多120个 token。这可以帮助你控制输出的内容大小，以便更好地控制响应速度和结果。一般1个token约4个字符或者0.75个单词

2、Temperature 是一个参数，用于控制 chatGPT 的输出。它决定了 chatGPT 在生成文本时会多么“随意”。值越高，chatGPT 生成的文本就越不可预测；值越低，chatGPT 生成的文本就越可预测。它在0.0到2.0之间，Temperature设置为0意味着ChatGPT将会生成更加保守的回复，即更少的随机性和更多的准确性，这可以帮助你在聊天中更好地控制语义，并且可以防止ChatGPT产生不相关的内容。通常建议更改此值或 Top P，但不要同时更改这两个值。

3、Top p 是随温度采样的替代方案，称为核采样，其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。因此0.1意味着仅考虑包括前10%概率质量的记号。通常建议更改此值或 temperature，但不要同时更改这两个值。

4、Frequency penalty 是指在训练时，模型会根据词频来调整每个单词的重要性。它可以帮助模型更好地理解文本，并减少过拟合。介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率惩罚新标记，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。Frequency penalty设置为0意味着模型不会对重复的词进行惩罚。它可以帮助模型生成更多的新词，而不是重复使用已有的词。

5、Presence penalty 是指在ChatGPT中，一些预先定义的条件或者状态可能会影响机器人回答的质量，介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记到目前为止是否出现在文本中来惩罚它们，从而增加模型谈论新主题的可能性。如果将 Presence penalty 设置为 0，则表示不会有任何惩罚。

Prompt 提示

Write a recipe based on these ingredients and instructions:

Frito Pie 墨西哥玉米片派

Ingredients: 成分

Fritos 玉米煎饼

Chili 辣椒

Shredded cheddar cheese 切达干酪丝

Sweet white or red onions, diced small 甜的白色或红色洋葱，切成小块

Sour cream 酸奶油

Instructions: 说明：

Sample response 回复样本

1. Preheat oven to 350 degrees F.
2. Spread a layer of Fritos in the bottom of a 9x13 inch baking dish.
3. Top the Fritos with a layer of chili.
4. Sprinkle the chili with shredded cheddar cheese.
5. Sprinkle the cheese with diced onions.
6. Bake in preheated oven for 25 minutes.
7. Remove from oven and top with a dollop of sour cream.
8. Serve warm. Enjoy!
   
   1.烤箱预热到华氏350度。
   
   2.在一个9 x13英寸的烤盘底部铺上一层玉米煎饼。
   
   3.在炸玉米饼上放一层辣椒。
   
   4.在辣椒上撒上切达干酪丝。
   
   5.在奶酪上撒上洋葱丁。
   
   6.入预热烤箱烤25分钟。
   
   7.从烤箱中取出，在上面放一团酸奶油。
   
   8.趁热食用。好好享受吧！

API request 接口请求

python接口请求示例

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
  temperature=0.3,
  max_tokens=120,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0
)

node.js接口请求示例

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: "Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
  temperature: 0.3,
  max_tokens: 120,
  top_p: 1.0,
  frequency_penalty: 0.0,
  presence_penalty: 0.0,
});

curl命令示例

curl https://api.openai.com/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 120,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}'

json格式示例

{
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 120,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}

其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系，欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线，所有资料免关注免套路直接网盘下载》

这篇博客参考了Github知名开源平台，AI技术平台以及相关领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料，希望能帮助到所有小伙伴们。