全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-会议笔记文档智能转摘要从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）

Posted 2023-04-06 虎啸AI

ChatGPT可以轻松地将会议笔记转换为摘要，以帮助用户更快速地理解会议内容。用户可以在会议过程中先简单快速地记录会议内容，并在稍后通过ChatGPT快速转化成相关摘要，从而帮助高效回顾和分析会议内容。这将使用户在未来的会议中更有效地利用时间，并取得更好的效果。而且ChatGPT还可以帮助用户生成各种报告、邮件和其他文本摘要，小伙伴们也可以去尝试不同的文本摘要应用。

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可以轻松地将会议笔记转换为摘要，以帮助用户更快速地理解会议内容。用户可以在会议过程中先简单快速地记录会议内容，并在稍后通过ChatGPT快速转化成相关摘要，从而帮助高效回顾和分析会议内容。这将使用户在未来的会议中更有效地利用时间，并取得更好的效果。而且ChatGPT还可以帮助用户生成各种报告、邮件和其他文本摘要，小伙伴们也可以去尝试不同的文本摘要应用。

Introduce 简介

Notes to summary 笔记转摘要
Turn meeting notes into a summary.
将会议笔记转换为摘要。

setting 设置

Engine： text-davinci-003
Max tokens：64
Temperature：0
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64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

Convert my short hand into a first-hand account of the meeting:
Tom: Profits up 50%
Jane: New servers are online
Kjel: Need more time to fix software
Jane: Happy to help
Parkman: Beta testing almost done
把我的速记改成会议的第一手记录：
汤姆：利润增加50%。
简：新服务器已上线
Kjel：需要更多时间来修复软件
Jane：很乐意帮助
Parkman：Beta测试几乎完成

Sample response 回复样本

At the meeting, Tom reported that profits had increased by 50%. Jane then mentioned that the new servers were online. Kjel mentioned that they needed more time to fix the software, and Jane offered to help. Finally, Parkman reported that the beta testing was almost done.
会上，汤姆报告说利润增加了50%。简接着提到新的服务器已经上线了。Kjel提到他们需要更多的时间来修复软件，Jane主动提出帮忙。最后，Parkman报告说，Beta测试几乎完成。

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="Convert my short hand into a first-hand account of the meeting:\\n\\nTom: Profits up 50%\\nJane: New servers are online\\nKjel: Need more time to fix software\\nJane: Happy to help\\nParkman: Beta testing almost done",
  temperature=0,
  max_tokens=64,
  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: "Convert my short hand into a first-hand account of the meeting:\\n\\nTom: Profits up 50%\\nJane: New servers are online\\nKjel: Need more time to fix software\\nJane: Happy to help\\nParkman: Beta testing almost done",
  temperature: 0,
  max_tokens: 64,
  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": "Convert my short hand into a first-hand account of the meeting:\\n\\nTom: Profits up 50%\\nJane: New servers are online\\nKjel: Need more time to fix software\\nJane: Happy to help\\nParkman: Beta testing almost done",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 64,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
\'

json格式示例

  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Convert my short hand into a first-hand account of the meeting:\\n\\nTom: Profits up 50%\\nJane: New servers are online\\nKjel: Need more time to fix software\\nJane: Happy to help\\nParkman: Beta testing almost done",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 64,
  "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》
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全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-类比语句智能生成从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）

我们在写文章时，为了生动化一些事物，会经常使用类比的方法，将一类事物比喻成其它更加形象的事物，从而加强事物给到我们的感受。ChatGPT可以帮助我们快速准确地生成多种类比语句，有助于我们增强创作效率，并产生更多高质量的、极富创造力的想法。

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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。

我们在写文章时，为了生动化一些事物，会经常使用类比的方法，将一类事物比喻成其它更加形象的事物，从而加强事物给到我们的感受。ChatGPT可以帮助我们快速准确地生成多种类比语句，有助于我们增强创作效率，并产生更多高质量的、极富创造力的想法。

Introduce 简介

Analogy maker 生成类比
Create analogies. Modified from a community prompt to require fewer examples.
创造类比。从社区提示修改为需要更少的示例。

setting 设置

Engine： text-davinci-003
Max tokens：60
Temperature：0.5
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60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

Create an analogy for this phrase: 为这个短语打个比方：
Questions are arrows in that: 问题是箭头，其中：

Sample response 回复样本

Questions are like arrows in that they both have the power to pierce through the surface and uncover the truth that lies beneath.
问题就像箭一样，它们都有穿透表面的力量，揭示隐藏在表面之下的真相。

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="Create an analogy for this phrase:\\n\\nQuestions are arrows in that:",
  temperature=0.5,
  max_tokens=60,
  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: "Create an analogy for this phrase:\\n\\nQuestions are arrows in that:",
  temperature: 0.5,
  max_tokens: 60,
  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": "Create an analogy for this phrase:\\n\\nQuestions are arrows in that:",
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 60,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
\'

json格式示例

  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Create an analogy for this phrase:\\n\\nQuestions are arrows in that:",
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 60,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0

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