前言：
或许有人疑惑，尽管微信下架了ChatGPT，为什么我依然要撰写与ChatGPT相关的文章呢？事实上，不论微信下架的原因如何，ChatGPT的达芬奇模型已经给予了我一种科技的超凡感觉，这使我决定熬夜为大家呈现这篇最详尽的ChatGPT赏析文章，希望能够得到大家的喜爱。
内容大纲：
本文将以ChatGPT引发热潮为起点，引导大家进行实际试玩，培养对ChatGPT的浓厚兴趣。接着，我将分享如何通过编程代码实现与ChatGPT的对接，为大家提供全面的参考指南。最后，我们将深入探讨ChatGPT的工作流程，分析它所面临的挑战，同时分享我在ChatGPT应用领域的实际验收经验。希望大家能够喜欢这份内容，感谢大家的支持。
第一部分：启动
事件缘起：
在12月3日，马斯克发布了一条推文，成为ChatGPT全球走红的引爆点。自11月30日上线不到5天，注册用户就突破百万，成为互联网科技界的一次独特秀，继“羊了个羊”之后的又一风潮。
ChatGPT为何走红？
ChatGPT的火爆原因分析：微软高层站台和马斯克的名人宣传，本身就带来了巨大的流量；而ChatGPT本身也非常强大，发布了GPT-3模型，命名为达芬奇模型，这一次的模型更新展示了技术上的突破，激发了公众对科技梦想的向往，自然而然地引爆了热潮。
如何注册ChatGPT账号？
关于账号注册的具体流程已经有很多教程，这里简要提醒几点：
注册邮箱最好优先选择QQ，成功率较高。
注册需要访问国外网站，可以下载相应的TZ软件，截图中含有二维码，供大家下载使用。
虚拟手机号建议选择印度，成功率较高。
试玩ChatGPT：
写情书：
我让ChatGPT帮我写了一封情书，效果非常不错，给个赞。
老胡觉得（梗）：
这个梗非常有趣，我是在网上看到的，要求ChatGPT必须按照"老胡觉得"来回答。
找美女图：
我测试了一下ChatGPT，表现得非常不错，经得起考验！
如何挣一个亿？
写代码：
写歌词：
写prompt生成二次元图片：
第二部分：实践行动
接入ChatGPT的步骤：
接入ChatGPT非常简单，只需使用ChatGPT创建程序所需的API密钥，然后可以通过HTTP接口调用。
官方支持的SDK：
ChatGPT的官网OpenAI提供了大量快速开发的SDK，涵盖多种编程语言，详细如下：
费用说明：
程序接入ChatGPT的调用接口是收费的，但每个新注册账号的头3个月可免费使用，总消费额度不超过18美元。图中的四个方块代表NLP的模型，最左侧的Ada速度最快，而最右侧的达芬奇功能最强大。
你的程序接入ChatGPT后可以完成的49个任务：
当你接入ChatGPT后，你的程序可以通过API实现以下49个基本功能。每一项都有详细说明，如有不明白的，欢迎在评论区交流。下面每一项都是经过勇哥亲自测试的，效果相当不错。
实际代码开发示例：
1. 问答程序开发（Java示例）：
Java接入ChatGPT非常简单，导入相关依赖，构建OpenAiService实例，填写参数，即可通过API发送问题并获取答案。
2. 聊天程序开发（Java示例）：
ChatGPT支持多种机器人，可以根据选择的机器人获得不同的体验。Java中的代码与上述问答程序的代码相似，只需注意参数值的变化即可。
3. 图片生成开发（Java示例）：
由于官网客户端不支持图片生成，可以通过发起HTTP请求实现。以下代码是使用ChatGPT生成性感美女图片的Java示例。
4. 自动生成SQL开发：
ChatGPT支持两种SQL生成，一种支持上下文依赖，另一种不支持。以下代码演示了不支持上下文依赖的SQL生成。
5. 自动生成代码开发：
ChatGPT可以生成多种编程语言的代码，还支持bug修复、代码解释等功能。以下代码是使用ChatGPT生成Java代码以创建线程池的示例。
其它44个场景的开发流程：
尽管上面只介绍了5个场景，但菜鸟已经考虑到了其他场景。ChatGPT官网实际上通过在线体验界面提供了演示，例如将一句话翻译成多国语言，运行演示效果后，可以直接从“View code”中复制代码。
第三部分：总结
ChatGPT工作原理简要说明：
关于ChatGPT的工作原理，我已在《用一张图说一说 ChatGPT 内部技术工作流程》中详细阐述，这里就不再赘述。
ChatGPT当前面临的挑战：
尽管ChatGPT的表现已经相当出色，但它仍需面对一些挑战。以下是目前存在的三个主要问题，虽然如此，我仍然对ChatGPT充满期待和关注。
1. 速度问题：
ChatGPT在全球范围内广受欢迎，吸引了大量访问者。然而，这是否导致了速度慢的问题呢？实际上，并非如此。考虑到ChatGPT背后的众多大佬和强大的服务器支持，慢速和网络错误并非来自服务器不足。真正的问题在于AI算力。海量用户访问ChatGPT时，系统需要并发处理大量数据模型，这需要庞大的算力。这正是制约ChatGPT的核心问题。
2. 错误问题：
有很多人在调侃ChatGPT的错误，这并非毫无根据。例如，在评价歌曲时，ChatGPT的回答明显存在偏差。这表明ChatGPT仍有提升的空间，同时也反映出其复杂性很高，是一项具有挑战性的任务。
3. 广度问题：
在某些领域，ChatGPT的支持还不够全面，或者直接不支持。这揭示了ChatGPT在广度方面仍有提升空间。然而，为什么它没有扩大广度呢？这与算力和成本有关。训练一次GPT-3模型需要花费460万美元，这是极高的成本，考虑到这一点，ChatGPT的广度扩展变得更为困难。
OpenAI实战经验分享：
最后，我想分享一下我在两个实际项目中使用OpenAI所取得的成果。
1. AI+数据库软件生成SQL：
通过选定多张表，限定SQL生成的表和字段范围，然后告诉ChatGPT生成SQL的指令，点击运行即可生成一条准确的SQL语句。有了这个功能，再也不用担心SQL写不好了。
2. OpenAI+NovalAi双AI的应用：
结合NovalAi，一个用于生成二次元图片的AI绘图工具。通过让OpenAI生成NovalAi所需的prompt，用代码轻松实现。然后将生成好的prompt贴到NovalAi上，即可创作出漂亮的图片。
总的来说，这两个项目充分展示了OpenAI在不同领域的广泛应用。
