ChatGPT 3.5 API 使用方法及心得感想

摘要:

林建宏在他的Medium文章中分享了對ChatGPT 3.5 API的使用心得。文章首先強調，API不會自動回傳ChatGPT識別出的資料如意圖(intent)、實體(entity)、中文斷詞等，這使工程師在識別後無法獲得相關資料去串接API完成應用。然而，ChatGPT可以被訓練以回傳這些資料。此外，API可以進行上下文分析，但不會保存前次的對話。每次呼叫API需要加上先前的對話，這增加了token花費。

「意圖」被定義為文本所表達的目的或意思，它可以幫助系統更好地理解用戶需求；「實體」是文本中具特定意義的詞語或詞組，如日期、時間等，有助於從文本提取信息。中文斷詞是中文自然語言處理的基礎，主要挑戰是解決沒有明確邊界的問題。

文章還提供了使用ChatGPT API的node.js示例，並說明了如何在連續對話中累加token。當詢問API是否可以直接執行特定任務時，ChatGPT通常會回答不行。

最後，儘管API不會主動提供特定資料，但在某些情境下，ChatGPT還是可以提供代碼範例或其他有用的信息。

前言

先感謝深智出版社📚，為筆者出了兩本書籍📖📖，所以ㄋ，就不好意思去參加其他以文字撰寫分享為主的組別✍️，以免不小心入選🏆(最好是這麼容易？)，得簽約別間出版社出書📕，哈哈哈😂。

• LINE聊天機器人+AI+雲端+開源+程式：輕鬆入門到完整學習
• ChatGPT 來襲，未來人人都需具備的運算思維！應用詠唱工程來釋放程式生產力—程式學習/開發篇

但是，又不想因此而中斷自己鐵人賽🏅的參賽紀錄📜。所以，就決定加入影片組🎥，重拾做線上教學📚的熱情和癮～。

附帶一提，我很久沒做網課了，和之前網課平台的合約也已過，如果有網課平台想合作 AI 人機協作相關主題～歡迎來信～

架構

本系列將以 🤖 AI 人機協作 裡的例子，為出發。
因為筆者發現很多人沒有辦法，做出他們想要的成果，很大原因是因為他們不知道怎樣去和 Gen AI prompt 。

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運算思維🧠五步

1. 分解問題🔍：將一個複雜的問題分解為更小的、可管理的子問題。
2. 模式識別🔳：尋找問題的模式和規律，從而更好地理解問題。
3. 抽象化🌀：將問題抽象化成更簡單的形式，忽略細節，專注於關鍵概念。
4. 演算法設計📐：創造一個解決問題的步驟序列，並確保每個步驟都是正確的和有效的。
5. 評估和迭代🔄：評估解決方案的效果，並在需要時迭代改進解決方案。

詠唱心法📜五則

• Role 採訪對象 能力 專業 背景 經驗
• Context 當下的情境
• Input 關於這個問題的相關知識點
• Output 文稿輸出
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本系列奠基於：

ChatGPT 來襲，未來人人都需具備的運算思維！應用詠唱工程來釋放程式生產力—程式學習/開發篇

本書📖 3 個重點：

✔ 專注於 問題/需求 💭 的確認
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『與 AI 協作講座/工作坊』既 『ChatGPT來襲…』新書📚分享會

1. 如想參與實作，請帶筆電
2. 也可以準備一些困擾你的 promot 問題，現場一起試試能不能解決
3. 協辦場地皆為獨立書店，如果覺得有收穫，請多多買書支持

• 9.23 (六) 新北三峽 一片一頁 活動頁 免費入場
• 10.12 (四) 晚上 台北重慶南路 天瓏書局 入場100元 可抵書款 /兼 Open Source Chatbot 小聚
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2023 講座 紀錄

線上工作坊『詠唱(提問)協同程式工作坊』意願調查

最後，如果上述時間不克前來，或是講座及分享會的時間太短，希望能參與目標式的協同工作坊，或是有任何建議，都歡迎填寫下表。
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