建立文字生成應用程式

(點擊上方圖片觀看本課程影片)

在這份課程中，你已經看到一些核心概念，例如提示（prompts），甚至還有一整個學科叫做「提示工程」（prompt engineering）。許多工具，例如 ChatGPT、Office 365、Microsoft Power Platform 等，都支持你使用提示來完成某些任務。

如果你想在應用程式中加入這樣的體驗，你需要了解提示、完成（completions）等概念，並選擇一個合適的程式庫來使用。本章節將教你如何做到這些。

簡介

在本章節中，你將學到：

openai 程式庫及其核心概念。
使用 openai 建立文字生成應用程式。
理解如何使用提示、溫度（temperature）和代幣（tokens）等概念來建立文字生成應用程式。

學習目標

在本課程結束時，你將能夠：

解釋什麼是文字生成應用程式。
使用 openai 建立文字生成應用程式。
配置你的應用程式以使用更多或更少的代幣，並調整溫度以獲得多樣化的輸出。

什麼是文字生成應用程式？

通常在建立應用程式時，它會有某種介面，例如以下幾種：

基於命令的介面。控制台應用程式是典型的應用程式，你可以輸入命令來執行任務。例如，git 是一個基於命令的應用程式。
使用者介面（UI）。一些應用程式有圖形使用者介面（GUI），你可以點擊按鈕、輸入文字、選擇選項等。

控制台和 UI 應用程式的限制

與基於命令的應用程式相比，控制台應用程式有以下限制：

有限性。你不能隨意輸入任何命令，只能使用應用程式支持的命令。
語言特定性。有些應用程式支持多種語言，但通常應用程式是為特定語言設計的，即使可以添加更多語言支持。

文字生成應用程式的優勢

那麼文字生成應用程式有什麼不同呢？

在文字生成應用程式中，你擁有更多的靈活性，不再局限於一組命令或特定的輸入語言。相反，你可以使用自然語言與應用程式互動。另一個好處是，你已經在與一個基於大量資訊訓練的數據源互動，而傳統應用程式可能僅限於資料庫中的內容。

我可以用文字生成應用程式建立什麼？

你可以建立許多東西，例如：

聊天機器人。一個回答有關公司及其產品問題的聊天機器人可能是一個不錯的選擇。
助手。大型語言模型（LLM）在摘要文字、從文字中獲取洞察、生成簡歷等方面非常出色。
程式碼助手。根據你使用的語言模型，你可以建立一個幫助你編寫程式碼的助手。例如，你可以使用 GitHub Copilot 或 ChatGPT 來幫助你編寫程式碼。

我該如何開始？

你需要找到與 LLM 整合的方法，通常有以下兩種方式：

使用 API。你可以構建網路請求，傳入提示並獲得生成的文字。
使用程式庫。程式庫幫助封裝 API 呼叫，使其更易於使用。

程式庫/SDK

有一些知名的程式庫可以用來與 LLM 互動，例如：

openai，這個程式庫使得連接到模型並傳入提示變得非常簡單。

此外，還有一些操作層級更高的程式庫，例如：

Langchain。Langchain 是一個知名的程式庫，支持 Python。
Semantic Kernel。Semantic Kernel 是 Microsoft 的一個程式庫，支持 C#、Python 和 Java。

使用 openai 建立第一個應用程式

讓我們看看如何建立第一個應用程式，所需的程式庫以及所需的步驟。

安裝 openai

有許多程式庫可以用來與 OpenAI 或 Azure OpenAI 互動。你可以使用多種程式語言，例如 C#、Python、JavaScript、Java 等。我們選擇使用 openai 的 Python 程式庫，因此我們將使用 pip 來安裝它。

pip install openai

建立資源

你需要完成以下步驟：

在 Azure 上建立帳戶 https://azure.microsoft.com/free/。
獲得 Azure OpenAI 的訪問權限。前往 https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/overview#how-do-i-get-access-to-azure-openai 並申請訪問權限。

[!NOTE] 在撰寫本文時，你需要申請訪問 Azure OpenAI。
安裝 Python https://www.python.org/
建立 Azure OpenAI Service 資源。請參閱此指南了解如何建立資源。

找到 API 金鑰和端點

此時，你需要告訴 openai 程式庫使用哪個 API 金鑰。要找到你的 API 金鑰，請前往 Azure OpenAI 資源的「金鑰和端點」部分，並複製「Key 1」的值。

現在你已經複製了這些資訊，讓我們指示程式庫使用它。

Note

建議將 API 金鑰與程式碼分開。你可以使用環境變數來做到這一點。

設置環境變數 OPENAI_API_KEY 為你的 API 金鑰。 export OPENAI_API_KEY='sk-...'

配置 Azure

如果你使用的是 Azure OpenAI，以下是配置方法：

openai.api_type = 'azure'
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
openai.api_version = '2023-05-15'
openai.api_base = os.getenv("API_BASE")

上述配置中，我們設置了以下內容：

api_type 為 azure。這告訴程式庫使用 Azure OpenAI 而不是 OpenAI。
api_key，這是你在 Azure Portal 中找到的 API 金鑰。
api_version，這是你想使用的 API 版本。在撰寫本文時，最新版本是 2023-05-15。
api_base，這是 API 的端點。你可以在 Azure Portal 中的 API 金鑰旁邊找到它。

[!NOTE] > os.getenv 是一個用來讀取環境變數的函數。你可以使用它來讀取像 OPENAI_API_KEY 和 API_BASE 這樣的環境變數。在終端中設置這些環境變數，或者使用像 dotenv 這樣的程式庫。

生成文字

生成文字的方法是使用 Completion 類別。以下是一個範例：

prompt = "Complete the following: Once upon a time there was a"

completion = openai.Completion.create(model="davinci-002", prompt=prompt)
print(completion.choices[0].text)

在上述程式碼中，我們建立了一個完成物件，並傳入我們想使用的模型和提示。然後我們打印出生成的文字。

聊天完成

到目前為止，你已經看到我們如何使用 Completion 來生成文字。但還有另一個更適合聊天機器人的類別，叫做 ChatCompletion。以下是一個使用範例：

import openai

openai.api_key = "sk-..."

completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Hello world"}])
print(completion.choices[0].message.content)

更多相關功能將在後續章節中介紹。

練習 - 建立你的第一個文字生成應用程式

現在我們已經學會了如何設置和配置 openai，是時候建立你的第一個文字生成應用程式了。按照以下步驟來建立你的應用程式：

建立虛擬環境並安裝 openai：
```
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install openai
```
[!NOTE] 如果你使用的是 Windows，請輸入 venv\Scripts\activate 而不是 source venv/bin/activate。

[!NOTE] 前往 https://portal.azure.com/，搜尋 Open AI，選擇 Open AI 資源，然後選擇 Keys and Endpoint 並複製 Key 1 的值。

建立一個 app.py 檔案，並輸入以下程式碼：

import openai

openai.api_key = "<replace this value with your open ai key or Azure OpenAI key>"

openai.api_type = 'azure'
openai.api_version = '2023-05-15'
openai.api_base = "<endpoint found in Azure Portal where your API key is>"
deployment_name = "<deployment name>"

# add your completion code
prompt = "Complete the following: Once upon a time there was a"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

# make completion
completion = openai.chat.completions.create(model=deployment_name, messages=messages)

# print response
print(completion.choices[0].message.content)

[!NOTE] 如果你使用的是 Azure OpenAI，你需要將 api_type 設置為 azure，並將 api_key 設置為你的 Azure OpenAI 金鑰。

你應該會看到類似以下的輸出：

 very unhappy _____.

Once upon a time there was a very unhappy mermaid.

不同類型的提示，用於不同的用途

現在你已經看到如何使用提示生成文字。你甚至已經有一個可以運行的程式，並可以修改和更改以生成不同類型的文字。

提示可以用於各種任務。例如：

生成特定類型的文字。例如，你可以生成詩歌、測驗問題等。
查詢資訊。你可以使用提示來查詢資訊，例如「在網頁開發中，CORS 是什麼意思？」。
生成程式碼。你可以使用提示來生成程式碼，例如開發用於驗證電子郵件的正則表達式，或者甚至生成整個程式，例如網頁應用程式。

更實用的案例：食譜生成器

想像一下你家裡有一些食材，想要做些料理。為此，你需要一份食譜。一種找到食譜的方法是使用搜尋引擎，或者你可以使用 LLM。

你可以寫出如下提示：

「列出使用以下食材的五道菜的食譜：雞肉、馬鈴薯和胡蘿蔔。每道食譜列出所有使用的食材。」

根據上述提示，你可能會得到如下回應：

1. Roasted Chicken and Vegetables:
Ingredients:
- 4 chicken thighs
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 2 tablespoons olive oil
- 2 cloves garlic, minced
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 teaspoon dried oregano
- Salt and pepper, to taste

2. Chicken and Potato Stew:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

3. Chicken and Potato Bake:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

4. Chicken and Potato Soup:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 4 cups chicken broth
- Salt and pepper, to taste

5. Chicken and Potato Hash:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 1 teaspoon dried oregano

這個結果很棒，我知道要做什麼菜了。此時，有一些可能的改進：

過濾掉我不喜歡或過敏的食材。
生成購物清單，以防我家裡沒有所有的食材。

針對上述情況，我們可以添加一個額外的提示：

「請移除含有大蒜的食譜，因為我對大蒜過敏，並用其他東西替代。此外，請根據我已經有的雞肉、馬鈴薯和胡蘿蔔，生成一份購物清單。」

現在你會得到一個新的結果，即：

1. Roasted Chicken and Vegetables:
Ingredients:
- 4 chicken thighs
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 2 tablespoons olive oil
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 teaspoon dried oregano
- Salt and pepper, to taste

2. Chicken and Potato Stew:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

3. Chicken and Potato Bake:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

4. Chicken and Potato Soup:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 4 cups chicken broth
- Salt and pepper, to taste

5. Chicken and Potato Hash:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 1 teaspoon dried oregano

Shopping List:
- Olive oil
- Onion
- Thyme
- Oregano
- Salt
- Pepper

這是你的五道食譜，沒有提到大蒜，並且你還有一份考慮到家裡已有食材的購物清單。

練習 - 建立食譜生成器

現在我們已經模擬了一個場景，讓我們編寫程式碼來匹配所展示的場景。按照以下步驟操作：

使用現有的 app.py 檔案作為起點

找到 prompt 變數並將其程式碼更改為以下內容：

prompt = "Show me 5 recipes for a dish with the following ingredients: chicken, potatoes, and carrots. Per recipe, list all the ingredients used"

如果你現在運行程式碼，你應該會看到類似以下的輸出：

-Chicken Stew with Potatoes and Carrots: 3 tablespoons oil, 1 onion, chopped, 2 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and chopped, 1 potato, peeled and chopped, 1 bay leaf, 1 thyme sprig, 1/2 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 1 1/2 cups chicken broth, 1/2 cup dry white wine, 2 tablespoons chopped fresh parsley, 2 tablespoons unsalted butter, 1 1/2 pounds boneless, skinless chicken thighs, cut into 1-inch pieces
-Oven-Roasted Chicken with Potatoes and Carrots: 3 tablespoons extra-virgin olive oil, 1 tablespoon Dijon mustard, 1 tablespoon chopped fresh rosemary, 1 tablespoon chopped fresh thyme, 4 cloves garlic, minced, 1 1/2 pounds small red potatoes, quartered, 1 1/2 pounds carrots, quartered lengthwise, 1/2 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 1 (4-pound) whole chicken
-Chicken, Potato, and Carrot Casserole: cooking spray, 1 large onion, chopped, 2 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and shredded, 1 potato, peeled and shredded, 1/2 teaspoon dried thyme leaves, 1/4 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 2 cups fat-free, low-sodium chicken broth, 1 cup frozen peas, 1/4 cup all-purpose flour, 1 cup 2% reduced-fat milk, 1/4 cup grated Parmesan cheese

-One Pot Chicken and Potato Dinner: 2 tablespoons olive oil, 1 pound boneless, skinless chicken thighs, cut into 1-inch pieces, 1 large onion, chopped, 3 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and chopped, 1 potato, peeled and chopped, 1 bay leaf, 1 thyme sprig, 1/2 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 2 cups chicken broth, 1/2 cup dry white wine

-Chicken, Potato, and Carrot Curry: 1 tablespoon vegetable oil, 1 large onion, chopped, 2 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and chopped, 1 potato, peeled and chopped, 1 teaspoon ground coriander, 1 teaspoon ground cumin, 1/2 teaspoon ground turmeric, 1/2 teaspoon ground ginger, 1/4 teaspoon cayenne pepper, 2 cups chicken broth, 1/2 cup dry white wine, 1 (15-ounce) can chickpeas, drained and rinsed, 1/2 cup raisins, 1/2 cup chopped fresh cilantro

注意，LLM 是非確定性的，因此每次運行程式時可能會得到不同的結果。

很棒，讓我們看看如何改進。為了改進，我們希望確保程式碼是靈活的，因此食材和食譜數量可以改進和更改。

讓我們以以下方式更改程式碼：

no_recipes = input("No of recipes (for example, 5): ")

ingredients = input("List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): ")

# interpolate the number of recipes into the prompt an ingredients
prompt = f"Show me {no_recipes} recipes for a dish with the following ingredients: {ingredients}. Per recipe, list all the ingredients used"

測試程式碼的運行，可能會顯示如下：

No of recipes (for example, 5): 3
List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): milk,strawberries

-Strawberry milk shake: milk, strawberries, sugar, vanilla extract, ice cubes
-Strawberry shortcake: milk, flour, baking powder, sugar, salt, unsalted butter, strawberries, whipped cream
-Strawberry milk: milk, strawberries, sugar, vanilla extract

添加過濾器和購物清單以進一步改進

我們現在有一個能夠生成食譜的應用程式，並且它是靈活的，因為它依賴於使用者的輸入，包括食譜數量以及使用的食材。

為了進一步改進，我們希望添加以下功能：

過濾掉食材。我們希望能夠過濾掉我們不喜歡或過敏的食材。為了實現這一改變，我們可以編輯現有的提示，並在其末尾添加一個過濾條件，如下所示：

filter = input("Filter (for example, vegetarian, vegan, or gluten-free): ")

prompt = f"Show me {no_recipes} recipes for a dish with the following ingredients: {ingredients}. Per recipe, list all the ingredients used, no {filter}"

上述程式碼中，我們在提示末尾添加了 {filter}，並且還從使用者那裡捕獲了過濾值。

運行程式的示例輸入現在可能如下所示：

No of recipes (for example, 5): 3
List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): onion,milk
Filter (for example, vegetarian, vegan, or gluten-free): no milk

1. French Onion Soup

Ingredients:

-1 large onion, sliced
-3 cups beef broth
-1 cup milk
-6 slices french bread
-1/4 cup shredded Parmesan cheese
-1 tablespoon butter
-1 teaspoon dried thyme
-1/4 teaspoon salt
-1/4 teaspoon black pepper

Instructions:

1. In a large pot, sauté onions in butter until golden brown.
2. Add beef broth, milk, thyme, salt, and pepper. Bring to a boil.
3. Reduce heat and simmer for 10 minutes.
4. Place french bread slices on soup bowls.
5. Ladle soup over bread.
6. Sprinkle with Parmesan cheese.

2. Onion and Potato Soup

Ingredients:

-1 large onion, chopped
-2 cups potatoes, diced
-3 cups vegetable broth
-1 cup milk
-1/4 teaspoon black pepper

Instructions:

1. In a large pot, sauté onions in butter until golden brown.
2. Add potatoes, vegetable broth, milk, and pepper. Bring to a boil.
3. Reduce heat and simmer for 10 minutes.
4. Serve hot.

3. Creamy Onion Soup

Ingredients:

-1 large onion, chopped
-3 cups vegetable broth
-1 cup milk
-1/4 teaspoon black pepper
-1/4 cup all-purpose flour
-1/2 cup shredded Parmesan cheese

Instructions:

1. In a large pot, sauté onions in butter until golden brown.
2. Add vegetable broth, milk, and pepper. Bring to a boil.
3. Reduce heat and simmer for 10 minutes.
4. In a small bowl, whisk together flour and Parmesan cheese until smooth.
5. Add to soup and simmer for an additional 5 minutes, or until soup has thickened.

如你所見，任何含有牛奶的食譜都被過濾掉了。但是，如果你對乳糖不耐受，你可能還希望過濾掉含有奶酪的食譜，因此需要明確說明。

生成購物清單。我們希望生成一份購物清單，考慮到家裡已經有的食材。

對於此功能，我們可以嘗試在一個提示中解決所有問題，也可以將其分成兩個提示。我們嘗試後者方法。這裡建議添加一個額外的提示，但為了使其工作，我們需要將前一個提示的結果作為上下文添加到後一個提示中。

找到程式碼中打印出第一個提示結果的部分，並在其下方添加以下程式碼：

old_prompt_result = completion.choices[0].message.content
prompt = "Produce a shopping list for the generated recipes and please don't include ingredients that I already have."

new_prompt = f"{old_prompt_result} {prompt}"
messages = [{"role": "user", "content": new_prompt}]
completion = openai.Completion.create(engine=deployment_name, messages=messages, max_tokens=1200)

# print response
print("Shopping list:")
print(completion.choices[0].message.content)

請注意以下事項：

我們正在構建一個新的提示，方法是將第一個提示的結果添加到新的提示中：
```
new_prompt = f"{old_prompt_result} {prompt}"
```

我們發出一個新的請求，但同時考慮到我們在第一個提示中要求的 token 數量，因此這次我們將 max_tokens 設為 1200。

completion = openai.Completion.create(engine=deployment_name, prompt=new_prompt, max_tokens=1200)

使用這段程式碼，我們現在得到了以下輸出：

No of recipes (for example, 5): 2
List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): apple,flour
Filter (for example, vegetarian, vegan, or gluten-free): sugar


-Apple and flour pancakes: 1 cup flour, 1/2 tsp baking powder, 1/2 tsp baking soda, 1/4 tsp salt, 1 tbsp sugar, 1 egg, 1 cup buttermilk or sour milk, 1/4 cup melted butter, 1 Granny Smith apple, peeled and grated
-Apple fritters: 1-1/2 cups flour, 1 tsp baking powder, 1/4 tsp salt, 1/4 tsp baking soda, 1/4 tsp nutmeg, 1/4 tsp cinnamon, 1/4 tsp allspice, 1/4 cup sugar, 1/4 cup vegetable shortening, 1/4 cup milk, 1 egg, 2 cups shredded, peeled apples
Shopping list:
-Flour, baking powder, baking soda, salt, sugar, egg, buttermilk, butter, apple, nutmeg, cinnamon, allspice

改善您的設置

目前我們的程式碼是可行的，但仍有一些可以進一步改進的地方。我們應該做的一些事情包括：

將機密資訊與程式碼分開，例如 API 金鑰。機密資訊不應該直接寫在程式碼中，而應存儲在安全的位置。為了將機密資訊與程式碼分開，我們可以使用環境變數以及像 python-dotenv 這樣的庫來從文件中載入它們。以下是程式碼的示例：
1. 建立一個 .env 文件，內容如下：
```
OPENAI_API_KEY=sk-...
```
  注意，對於 Azure，您需要設置以下環境變數：
```
OPENAI_API_TYPE=azure
OPENAI_API_VERSION=2023-05-15
OPENAI_API_BASE=<replace>
```
  在程式碼中，您可以像這樣載入環境變數：
```
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
```
關於 token 長度的一些建議。我們應該考慮需要多少 token 來生成我們想要的文本。token 是有成本的，因此在可能的情況下，我們應該嘗試減少使用的 token 數量。例如，我們是否可以重新措辭提示以使用更少的 token？

要更改使用的 token 數量，您可以使用 max_tokens 參數。例如，如果您想使用 100 個 token，您可以這樣設置：
```
completion = client.chat.completions.create(model=deployment, messages=messages, max_tokens=100)
```
嘗試調整溫度。溫度是我們尚未提到但對程式表現非常重要的一個參數。溫度值越高，輸出越隨機；相反，溫度值越低，輸出越可預測。考慮您是否希望輸出具有變化性。

要調整溫度，您可以使用 temperature 參數。例如，如果您想使用 0.5 的溫度值，您可以這樣設置：
```
completion = client.chat.completions.create(model=deployment, messages=messages, temperature=0.5)
```
注意，溫度值越接近 1.0，輸出越多樣化。

作業

在這次作業中，您可以選擇要構建的內容。

以下是一些建議：

調整食譜生成器應用以進一步改進。嘗試不同的溫度值和提示，看看能得到什麼結果。
建立一個 "學習夥伴"。這個應用應該能回答關於某個主題的問題，例如 Python，您可以設置提示如 "Python 中某個主題是什麼？"，或者設置提示要求顯示某個主題的程式碼等。
歷史機器人，讓歷史活起來，指示機器人扮演某個歷史人物並向它提問關於其生活和時代的問題。

解決方案

學習夥伴

以下是一個初始提示，看看您如何使用它並根據需要進行調整。

- "You're an expert on the Python language

    Suggest a beginner lesson for Python in the following format:

    Format:
    - concepts:
    - brief explanation of the lesson:
    - exercise in code with solutions"

歷史機器人

以下是一些您可以使用的提示：

- "You are Abe Lincoln, tell me about yourself in 3 sentences, and respond using grammar and words like Abe would have used"
- "You are Abe Lincoln, respond using grammar and words like Abe would have used:

   Tell me about your greatest accomplishments, in 300 words"

知識檢查

溫度這個概念的作用是什麼？

它控制輸出的隨機性。
它控制回應的大小。
它控制使用的 token 數量。

🚀 挑戰

在完成作業時，嘗試調整溫度，嘗試設置為 0、0.5 和 1。記住，0 是最不多樣化的，1 是最多樣化的。哪個值最適合您的應用？

幹得好！繼續學習

完成本課程後，請查看我們的生成式 AI 學習合集，繼續提升您的生成式 AI 知識！

前往第 7 課，我們將探討如何構建聊天應用！

免責聲明：
本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或誤釋不承擔責任。

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