简介

chatGPT最近非常不稳定,访问一不小心就出现了网络错误,根本就不能很好的使用。那么我们该怎么办呢?勇哥给大家想到了一个种办法,就是用程序去调用openapi的接口,这个接口虽然是收费的,但是可免费使用3个月,完全够我们挥霍了,所有你阅读本月完全不用有负担。

本文是采取的java代码开发,Python、node.js、C、go等语言也是可以参考的,主要参考每种模式的参数以及prompt。

另外掉用openai需要申请账号和token,这个我具体在《chatGPT的49种应用场景,双AI生成二次元仙女,及各开发语言对接chatGPT参考指南》中已经阐述,再此就不在阐述了。

openapi的49种模式中,支持论文创作、代码生成、SQL生成、代码解释、程序代码翻译等多种有趣的玩法,各位小伙伴一起玩起来把,有任何问题,都可以在评论区CALL我。

49种模式的参加代码

下面49种方式都需要导入

 <dependency>    <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>   <artifactId>client</artifactId>  <version>0.8.1</version></dependency>

问&答

说明:依据现有知识库问&答

模型:text-davinci-003

prompt:Q: ((你的问题))\nA:

prompt例子:Q: 什么是分布式锁” />

语法纠正

说明:将句子转换成标准的英语,输出结果始终是英文

模型:text-davinci-003

prompt:((你的文本))

prompt例子:下半夜,突然雷声隆隆,接着电光闪闪。

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi02 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("下半夜,突然雷声隆隆,接着电光闪闪。")                .temperature(0D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

内容概况

说明:将一段话,概况中心

模型:text-davinci-003

prompt:Summarize this for a second-grade student:\n你的文本

prompt例子:Summarize this for a second-grade student:\n虽然我国国土辽阔,但我们要确保十三亿的人的衣食住行。我们的生活富裕了,但能源能不能持续跟上呢” />

生成OpenAi的代码

说明:一句话生成OpenAi的代码

模型:code-davinci-002

prompt:“”“\nUtil exposes the following:\nutil.openai() -> authenticates & returns the openai module, which has the following functions:\nopenai.Completion.create(\n prompt=”“, # The prompt to start completing from\n max_tokens=123, # The max number of tokens to generate\n temperature=1.0 # A measure of randomness\n echo=True, # Whether to return the prompt in addition to the generated completion\n)\n”“”\nimport util\n”“”\n((你的文本))\n”“”\n\n

prompt例子:“”“\nUtil exposes the following:\nutil.openai() -> authenticates & returns the openai module, which has the following functions:\nopenai.Completion.create(\n prompt=”“, # The prompt to start completing from\n max_tokens=123, # The max number of tokens to generate\n temperature=1.0 # A measure of randomness\n echo=True, # Whether to return the prompt in addition to the generated completion\n)\n”“”\nimport util\n”“”\n创建一个OpenAI completion,提示是“你好”,最大令牌时5\n”“”\n\n

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi04 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("\\\"\\\"\\\"\\nUtil exposes the following:\\nutil.openai() -> authenticates & returns the openai module, which has the following functions:\\nopenai.Completion.create(\\n    prompt=\\\"\\\", # The prompt to start completing from\\n    max_tokens=123, # The max number of tokens to generate\\n    temperature=1.0 # A measure of randomness\\n    echo=True, # Whether to return the prompt in addition to the generated completion\\n)\\n\\\"\\\"\\\"\\nimport util\\n\\\"\\\"\\\"\\n创建一个OpenAI completion,提示是“你好”,最大令牌时5\\n\\\"\\\"\\\"\\n\\n")                .temperature(0.7D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\"\"\""))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0“””

程序命令生成

说明:一句话生成程序的命令,目前支持操作系统指令比较多

模型:text-davinci-003

prompt:Convert this text to a programmatic command:\n\nExample: Ask Constance if we need some bread\nOutput: send-msg find constance Do we need some bread” />

语言翻译

说明:把一种语法翻译成其它几种语言

模型:text-davinci-003

prompt:Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. English:\n((你的文本))

prompt例子:Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. English:\n这是什么地方?

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi06 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. English:\\n这是什么地方?")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.00.0

Stripe国际API生成

说明:一句话生成Stripe国际支付API

模型:code-davinci-002

prompt:“”“\nUtil exposes the following:\n\nutil.stripe() -> authenticates & returns the stripe module; usable as stripe.Charge.create etc\n”“”\nimport util\n”“”\n((你的文本))\n”“”

prompt例子:“”“\nUtil exposes the following:\n\nutil.stripe() -> authenticates & returns the stripe module; usable as stripe.Charge.create etc\n”“”\nimport util\n”“”\n使用一个信用卡5555-4444-3333-2222,创建一个Stripe令牌\n”“”

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi07 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("\\\"\\\"\\\"\\nUtil exposes the following:\\n\\nutil.stripe() -> authenticates & returns the stripe module; usable as stripe.Charge.create etc\\n\\\"\\\"\\\"\\nimport util\\n\\\"\\\"\\\"\\n使用一个信用卡5555-4444-3333-2222,创建一个Stripe令牌\\n\\\"\\\"\\\"")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\"\"\""))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0“””

SQL语句生成

说明:依据上下文中的表信息,生成SQL语句

模型:code-davinci-002

prompt:### ((你的数据库名称)) SQL tables, 表字段信息如下:\n#\n((你的表信息))\n#\n### ((你的文案描述))\n ((生成SQL的类型))

prompt例子:### Mysql SQL tables, 表字段信息如下:\n#\n# Employee(id, name, department_id)\n# Department(id, name, address)\n# Salary_Payments(id, employee_id, amount, date)\n#\n### 创建表的语法\n CREATE

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi08 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("### Mysql SQL tables, 表字段信息如下:\\n#\\n# Employee(id, name, department_id)\\n# Department(id, name, address)\\n# Salary_Payments(id, employee_id, amount, date)\\n#\\n### 创建表的语法\\n CREATE")                .temperature(0.0D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("#",";"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0# ;

结构化生成

说明:对于非结构化的数据抽取其中的特征生成结构化的表格

模型:text-davinci-003

prompt:A table summarizing, use Chinese:\n((你的文本))\n

prompt例子:A table summarizing, use Chinese:\n我是一个活泼可爱的小女孩,我有着一双水灵灵的大眼睛;弯弯的眉毛像月亮一样;高高的鼻子下面有一张粉红色的樱桃小嘴。\n

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi09 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("A table summarizing, use Chinese:\\n我是一个活泼可爱的小女孩,我有着一双水灵灵的大眼睛;弯弯的眉毛像月亮一样;高高的鼻子下面有一张粉红色的樱桃小嘴。\\n")                .temperature(0.0D)                .maxTokens(100)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

信息分类

说明:把一段信息继续分类

模型:text-davinci-003

prompt:((你的文本))\n分类:

prompt例子:好似在唱着优美动听的歌\n分类:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi10 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("好似在唱着优美动听的歌\\n分类:")                .temperature(0.0D)                .maxTokens(100)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

Python代码解释

说明:把代码翻译成文字,用来解释程序的作用

模型:code-davinci-002

prompt:“# Python 3 \n ((你的代码)) \n\n# 解释代码作用\n\n#”

prompt例子:“# Python 3 \ndef remove_common_prefix(x, prefix, ws_prefix): \n x[“completion”] = x[“completion”].str[len(prefix) :] \n if ws_prefix: \n # keep the single whitespace as prefix \n x[“completion”] = ” ” + x[“completion”] \nreturn x \n\n# 解释代码作用\n\n#”

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi11 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("# Python 3 \ndef remove_common_prefix(x, prefix, ws_prefix): \n    x[\"completion\"] = x[\"completion\"].str[len(prefix) :] \n    if ws_prefix: \n        # keep the single whitespace as prefix \n        x[\"completion\"] = \" \" + x[\"completion\"] \nreturn x \n\n# 解释代码作用\n\n#")                .temperature(0.0D)                .maxTokens(64)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

文字转表情符号

说明:将文本编码成表情服务

模型:text-davinci-003

prompt:转换文字为表情。\n((你的文本)):

prompt例子:转换文字为表情。\n我现在非常生气:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi12 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("转换文字为表情。\n我现在非常生气: ")                .temperature(0.8D)                .maxTokens(64)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\n"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.81.00.00.0\n

时间复杂度计算

说明:求一段代码的时间复杂度

模型:
text-davinci-003

prompt:((你的代码))\n”“”\n函数的时间复杂度是

prompt例子:for (int i = 0; i < 10; i++) {\n System.out.println(1);\n}\n"“”\n函数的时间复杂度是

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi13 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("for (int i = 0; i < 10; i++) {\\n            System.out.println(1);\\n}\\n\\\"\\\"\\\"\\n函数的时间复杂度是 ")                .temperature(0D)                .maxTokens(64)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\n"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0\n

程序代码翻译

说明:把一种语言的代码翻译成另外一种语言的代码

模型:code-davinci-002

prompt:##### 把这段代码从((语言1))翻译成((语言2))\n### ((语言1))\n \n ((要翻译的代码))\n \n### ((语言2))

prompt例子:##### 把这段代码从Python翻译成Java\n### Python\n \n def predict_proba(X: Iterable[str]):\n return np.array([predict_one_probas(tweet) for tweet in X])\n \n### Java

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi14 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("##### 把这段代码从Python翻译成Java\\n### Python\\n    \\n    def predict_proba(X: Iterable[str]):\\n        return np.array([predict_one_probas(tweet) for tweet in X])\\n    \\n### Java")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("###"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0###

高级情绪评分

说明:支持批量列表的方式检查情绪

模型:
text-davinci-003

prompt:对下面内容进行情感分类:\n((你批量评级的文本列表))”\n情绪评级:

prompt例子:对下面内容进行情感分类:\n1. “我今天非常开心”\n2.“今天我上课睡觉了”\n情绪评级:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi15 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("对下面内容进行情感分类:\\n1. \\\"我今天非常开心\\\"\\n2.\\\"今天我上课睡觉了\\\"\\n情绪评级:")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

代码解释

说明:对一段代码进行解释

模型:code-davinci-002

prompt:代码:\n((你的代码))\n”“”\n上面的代码在做什么:\n1.

prompt例子:代码:\npublic class T {\n public static void main(String[] args) {\n System.out.println(“Hello Heima”);\n }\n}\n”“”\n上面的代码在做什么:\n1.

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi16 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("代码:\\npublic class T {\\n    public static void main(String[] args) {\\n        System.out.println(\\\"Hello Heima\\\");\\n    }\\n}\\n\\\"\\\"\\\"\\n上面的代码在做什么:\\n1. ")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\"\"\""))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0“””

关键字提取

说明:提取一段文本中的关键字

模型:
text-davinci-003

prompt:抽取下面内容的关键字:\n((你的文本))

prompt例子:抽取下面内容的关键字:\n非结构化数据主要是指那些无法用固定结构来逻辑表达实现的数据,简单来说就是用户散落在论坛、微博、微信或其他渠道发表的关于产品的各种评价或吐槽。

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi17 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("抽取下面内容的关键字:\\n非结构化数据主要是指那些无法用固定结构来逻辑表达实现的数据,简单来说就是用户散落在论坛、微博、微信或其他渠道发表的关于产品的各种评价或吐槽。")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.8D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.80.0

问题解答

说明:类似解答题

模型:
text-davinci-003

prompt:Q: 你的问题” />

广告设计

说明:给一个产品设计一个广告

模型:
text-davinci-003

prompt:为下面的产品创作一个创业广告,用于投放到抖音上:\n产品:((你的产品介绍)).

prompt例子:为下面的产品创作一个创业广告,用于投放到抖音上:\n产品: 奉节脐橙.

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi19 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("为下面的产品创作一个创业广告,用于投放到抖音上:\\n产品: 奉节脐橙.")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.00.0

产品取名

说明:依据产品描述和种子词语,给一个产品取一个好听的名字

模型:
text-davinci-003

prompt:产品描述: ((产品秒杀)).\n种子词: ((种子词语)).\n产品名称:

prompt例子:产品描述: 一双适合任何脚大小的鞋.\n种子词: 舒适、大气、软.\n产品名称:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi20 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("产品描述: 一双适合任何脚大小的鞋.\\n种子词: 舒适、大气、软.\\n产品名称: ")                .temperature(0.8D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.81.00.00.0

句子简化

说明:把一个长句子简化成一个短句子

模型:
text-davinci-003

prompt:((你的长句子))\nTl;dr:

prompt例子:我是一个活泼可爱的小女孩,我有着一双水灵灵的大眼睛;弯弯的眉毛像月亮一样;高高的鼻子下面有一张粉红色的樱桃小嘴。\nTl;dr:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi21 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("我是一个活泼可爱的小女孩,我有着一双水灵灵的大眼睛;弯弯的眉毛像月亮一样;高高的鼻子下面有一张粉红色的樱桃小嘴。\nTl;dr: ")                .temperature(0.7D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(1D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.71.00.01.0

修复代码Bug

说明:自动修改代码中的bug

模型:code-davinci-002

prompt:“##### 修复下面代码的bug\n### ((你的语言))\n ((你的代码))\n### ((你的语言))\n”

prompt例子:“##### 修复下面代码的bug\n### Java\npublic class T {\n public static void main(String[] args) {\n System.outs.println(“Hello Heima”);\n }\n}\n### Java\n”

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi22 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("##### 修复下面代码的bug\n### Java\npublic class T {\n    public static void main(String[] args) {\n        System.outs.println(\"Hello Heima\");\n    }\n}\n### Java\n")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("###"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0###

表格填充数据

说明:自动为一个表格生成数据

模型:
text-davinci-003

prompt:spreadsheet ,((生成的行数)) rows:\n((表格的头))\n

prompt例子:spreadsheet ,20 rows:\n姓名| 年龄|性别|生日\n

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi23 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("spreadsheet ,20 rows:\\n姓名| 年龄|性别|生日\\n")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.00.0

语言聊天机器人

说明:各种开发语言的两天机器人

模型:code-davinci-002

prompt:You: ((你的问题))\n((你的语言)) 机器人:

prompt例子:You: 二维数组代码怎么实现?\nJava 机器人:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi24 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("You: 二维数组代码怎么实现?\\nJava 机器人:")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.5D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("You: "))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.50.0You:

机器学习机器人

说明:机器学习模型方面的机器人

模型:
text-davinci-003

prompt:You: ((你的问题))\nML机器人:

prompt例子:You: 你会那些模型?\nML机器人:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi25 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("You: 你会那些模型?\\nML机器人:")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.5D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("You: "))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.50.0You:

清单制作

说明:可以列出各方面的分类列表,比如歌单

模型:
text-davinci-003

prompt:列出10((清单描述)):

prompt例子:列出10首周杰伦的歌曲:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi26 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("列出10首周杰伦的歌曲:")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.52D)                .presencePenalty(0.5D)                .stop(Arrays.asList("11."))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.520.511.0

文本情绪分析

说明:对一段文字进行情绪分析

模型:
text-davinci-003

prompt:推断下面文本的情绪是积极的, 中立的, 还是消极的.\n文本: “((你的文本))”\n观点:

prompt例子:推断下面文本的情绪是积极的, 中立的, 还是消极的.\n文本: “我是一个活泼可爱的小女孩,我有着一双水灵灵的大眼睛;弯弯的眉毛像月亮一样;高高的鼻子下面有一张粉红色的樱桃小嘴。”\n观点:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi27 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("推断下面文本的情绪是积极的, 中立的, 还是消极的.\\n文本: \\\"我是一个活泼可爱的小女孩,我有着一双水灵灵的大眼睛;弯弯的眉毛像月亮一样;高高的鼻子下面有一张粉红色的樱桃小嘴。\\\"\\n观点:")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.5D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.50.0

航空代码抽取

说明:抽取文本中的航空diam信息

模型:
text-davinci-003

prompt:抽取下面文本中的航空代码:\n文本:“((你的文本))”\n航空代码:

prompt例子:抽取下面文本中的航空代码:\n文本:“我下午从重庆飞北京”\n航空代码:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi28 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("抽取下面文本中的航空代码:\\n文本:\\\"我下午从重庆飞北京\\\"\\n航空代码:")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\n"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0\n

生成SQL语句

说明:无上下文,语句描述生成SQL

模型:
text-davinci-003

prompt:((生成SQL的描述))

prompt例子:设计一张用户信息表

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi29 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("设计一张用户信息表")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.00.0

抽取联系信息

说明:从文本中抽取联系方式

模型:
text-davinci-003

prompt:从下面文本中抽取((抽取的内容)):\n((你的文本))

prompt例子:从下面文本中抽取邮箱和电话:\n教育行业A股IPO第一股(股票代码 003032)\n全国咨询/投诉热线:400-618-4000 举报邮箱:mc@itcast.cn

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi30 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("设计一张用户信息表")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

程序语言转换

说明:把一种语言转成另外一种语言

模型:code-davinci-002

prompt:#((语言1)) to ((语言2)):\n((语言1))(代码))\n\n((语言2)):

prompt例子:#JavaScript to Python:\nJavaScript: \ndogs = [“bill”, “joe”, “carl”]\ncar = []\ndogs.forEach((dog) {\n car.push(dog);\n});\n\nPython:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi31 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("#JavaScript to Python:\\nJavaScript: \\ndogs = [\\\"bill\\\", \\\"joe\\\", \\\"carl\\\"]\\ncar = []\\ndogs.forEach((dog) {\\n    car.push(dog);\\n});\\n\\nPython:")                .temperature(0D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

好友聊天

说明:模仿好友聊天

模型:
text-davinci-003

prompt:You: ((你的问题))\n好友:

prompt例子:You: 你最近好吗?\n好友:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi32 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("You: 你最近好吗?\\n好友:")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.5D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("You:"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.50.0You:

颜色生成

说明:依据描述生成对应颜色

模型:
text-davinci-003

prompt:((颜色面so)):\nbackground-color:

prompt例子:CSS的颜色就是黎明时的颜色:\nbackground-color:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi33 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("CSS的颜色就是黎明时的颜色:\\nbackground-color: ")                .temperature(0D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList(";"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0
;

程序文档生成

说明:自动为程序生成文档

模型:code-davinci-002

prompt:# ((你的语言))\n \n((你的代码))\n# 上述代码的详细、高质量文档字符串:\n”“”

prompt例子:# Python 3.7\n \ndef randomly_split_dataset(folder, filename, split_ratio=[0.8, 0.2]):\n df = pd.read_json(folder + filename, lines=True)\n train_name, test_name = “train.jsonl”, “test.jsonl”\n df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=split_ratio[1], random_state=42)\n df_train.to_json(folder + train_name, orient=‘records’, lines=True)\n df_test.to_json(folder + test_name, orient=‘records’, lines=True)\nrandomly_split_dataset(‘finetune_data/’, ‘dataset.jsonl’)\n# 上述代码的详细、高质量文档字符串:\n”“”

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi34 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("# Python 3.7\\n \\ndef randomly_split_dataset(folder, filename, split_ratio=[0.8, 0.2]):\\n    df = pd.read_json(folder + filename, lines=True)\\n    train_name, test_name = \\\"train.jsonl\\\", \\\"test.jsonl\\\"\\n    df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=split_ratio[1], random_state=42)\\n    df_train.to_json(folder + train_name, orient='records', lines=True)\\n    df_test.to_json(folder + test_name, orient='records', lines=True)\\nrandomly_split_dataset('finetune_data/', 'dataset.jsonl')\\n# 上述代码的详细、高质量文档字符串:\\n\\\"\\\"\\\"")                .temperature(0D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\"\"\"","#"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0#“””

段落创作

说明:依据短语生成相关文短

模型:
text-davinci-003

prompt:为下面短语创建一个中文段:\n((短语)):\n

prompt例子:为下面短语创建一个中文段:\n我很开心:\n

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi35 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("为下面短语创建一个中文段:\\n我很开心:\\n")                .temperature(0D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.00.0

代码压缩

说明:把多行代码简单的压缩成一行

模型:code-davinci-002

prompt:将下面((你的语言))代码转成一行:\n((你的代码))\n((你的语言))一行版本:

prompt例子:将下面Java代码转成一行:\npublic class T {\n public static void main(String[] args) {\n System.out.println(“Hello hiema”);\n }\n}\nJava一行版本:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi36 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("code-davinci-002")                .prompt("将下面Java代码转成一行:\\npublic class T {\\n    public static void main(String[] args) {\\n        System.out.println(\\\"Hello hiema\\\");\\n    }\\n}\\nJava一行版本:")                .temperature(0D)                .maxTokens(1000)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList(";"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0;

故事创作

说明:依据一个主题创建一个故事

模型:
text-davinci-003

prompt:主题: ((你的创作主题))\n故事创作:

prompt例子:主题: 早餐\n故事创作:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi37 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("主题: 早餐\\n故事创作:")                .temperature(0.8D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0.5D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.81.00.50.0

人称转换

说明:第一人称转第3人称

模型:text-davinci-003

prompt:把下面内容从第一人称转为第三人称 (性别女):\n((你的内容))\n

prompt例子:把下面内容从第一人称转为第三人称 (性别女):\n我今天心情很好。\n

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi38 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("把下面内容从第一人称转为第三人称 (性别女):\\n我今天心情很好。\\n")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

摘要说明

说明:依据笔记生成摘要说明

模型:text-davinci-003

prompt:将下面内容转换成将下((场景说明))摘要:\n((简短说明))

prompt例子:将下面内容转换成早会摘要:\n小张:今天做注册功能\n小王:今天做购物成功能\n小李:今天请假

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi39 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("将下面内容转换成早会摘要:\n" +                        "小张:今天做注册功能\n" +                        "小王:今天做购物成功能\n" +                        "小李:今天请假\n")                .temperature(0D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.01.00.00.0

头脑风暴

说明:给定一个主题,让其生成一些主题相关的想法

模型:text-davinci-003

prompt:头脑风暴一些关于((你的内容))的想法:

prompt例子:头脑风暴一些关于上好课的想法:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi40 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("头脑风暴一些关于上好课的想法:")                .temperature(0.6D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(1D)                .presencePenalty(01D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.61.01.01.0

ESRB文本分类

说明:按照ESRB进行文本分类

模型:text-davinci-003

prompt:((你的文本))

prompt例子:((你的文本))

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi41 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("为以下文本提供ESRB评级:\\n\\\"i'm going to blow your brains out with my ray gun then stomp on your guts.\\\"\\nESRB排名: ")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .stop(Arrays.asList("\n"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.00.0\n

提纲生成

说明:按照提示为相关内容生成提纲

模型:text-davinci-003

prompt:为((你的场景))提纲:

prompt例子:为数据库软件生成大学毕业论文提纲:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi42 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("为数据库软件生成大学毕业论文提纲(中文): ")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.00.0

美食制作(后果自负)

说明:依据美食名称和材料生成美食的制作步骤

模型:text-davinci-003

prompt:依据下面成分和美食,生成制作方法:\n((美食名称))\n成分:\n((成分))\n制作方法:

prompt例子:依据下面成分和美食,生成制作方法:\n水煮肉片\n成分:\n豆芽\n水\n油\n猪肉\n鸡精\n盐\n辣椒\n\n制作方法:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi43 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("依据下面成分和美食,生成制作方法:\\n水煮肉片\\n成分:\\n豆芽\\n水\\n油\\n猪肉\\n鸡精\\n盐\\n辣椒\\n\\n制作方法:")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.00.0

AI聊天

说明:与AI机器进行聊天

模型:text-davinci-003

prompt:Human: ((你的内容))

prompt例子:Human: 你是谁?

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi44 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("Human: 你是谁?")                .temperature(0.9D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0.6D)                .stop(Arrays.asList("Human:","AI:"))                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.91.00.00.6Human:AI:

摆烂聊天

说明:与讽刺机器进行聊天,聊天的机器人是一种消极情绪

模型:text-davinci-003

prompt:Marv不情愿的回答问题.\nYou: 一公里多少厘米?\nMarv:

prompt例子:Marv不情愿的回答问题.\nYou: 一公里多少厘米?\nMarv:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi45 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("Marv不情愿的回答问题.\\nYou: 一公里多少厘米?\\nMarv:")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(200)                .topP(0.3D)                .frequencyPenalty(0.5D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.50.30.50.0

分解步骤

说明:把一段文本分解成几步来完成

模型:text-davinci-003

prompt:为下面文本生成次序列表,并增加列表数子: \n((你的内容))\n

prompt例子:为下面文本生成次序列表,并增加列表数子: \n左转100米,然后右转,过红绿灯,再向南走50米就到了\n

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi46 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("Marv不情愿的回答问题.\\nYou: 一公里多少厘米?\\nMarv:")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.00.0

点评生成

说明:依据文本内容自动生成点评

模型:text-davinci-003

prompt:依据下面内容,进行点评:\n((要被点评的内容))\n点评:

prompt例子:依据下面内容,进行点评:\n名称: 红烧排骨\n龙虾很棒,噪音大,服务礼貌,价格不错。\n点评:

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;import java.util.Arrays;public class OpenAi47 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("依据下面内容,进行点评:\\n名称: 红烧排骨\\n龙虾很棒,噪音大,服务礼貌,价格不错。\\n点评:")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.00.0

知识学习

说明:可以为学习知识自动解答

模型:text-davinci-003

prompt:((问题))

prompt例子:Java的特性是什么?

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi48 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("Java的特性是什么?")                .temperature(0.3D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.31.00.00.0

面试

说明:生成面试题

模型:text-davinci-003

prompt:创建10道((你的面试题))面试题(中文):

prompt例子:创建10道Redis相关的面试题(中文):

参考代码:

package cn.gjsm.miukoo.openai;import cn.gjsm.miukoo.Constants;import com.theokanning.openai.OpenAiService;import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;public class OpenAi49 {    public static void main(String[] args) {        OpenAiService service = new OpenAiService(Constants.OPENAPI_TOKEN);        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()                .model("text-davinci-003")                .prompt("创建10到Redis相关的面试题(中文):\n")                .temperature(0.5D)                .maxTokens(200)                .topP(1D)                .frequencyPenalty(0D)                .presencePenalty(0D)                .build();        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);    }}
创新采样情绪采样频率处罚系数重复处罚系数停止词
0.51.00.00.0