ChatGPT 在 Python WEB 的 Prompt 项目分享

目标： 探索 ChatGPT 在 Python WEB 的开发能力

原文链接： https://github.com/chatgpt-community/prompt-python

introduction

this is backend web api for tdd-with-gpt plugin

a python built service to support GPT text complete function with openai

Prompt 记录

records

发现

问题：OpenAI 没有提供上下文保持能力，如果准备的 onboarding 内容和期望的返回内容一次交互就超过了 MAX TOKEN 的长度，感觉怎么设计 Prompt 来保持上下文都没有用啊，这对于复杂的业务上下文的软件开发领域相当于死循环，既希望喂给 openai 尽可能多的信息，有希望得到持续有上下文能力的 openai 输出。

思考：基于 OpenAI 接口的 AI 应用要解决的问题可能是如何单次 Prompt 得到期望结果，如何一次性精准描述，还需要压缩输入输出 token 数量。

疑问：为啥 openai 不把上下文能力提供在 api 接口里面？ 构建 chatgpt 的产品壁垒？

解决思路：

• langchain， indexing + memory

• 设计 学习路径 和 体验， 先把单点工作做完；再做成 agent 或者 sk 的 skills； SK

• 每次只在一个工序的上下文 以及一个场景下 生成

tech stacks

• pip3

• python > 3.0

• virtualenv

• Django

• semantic-kernel

run application locally

export api key and org id

export OPENAI_API_KEY='sk-XXXX'export OPENAI_ORG_ID='org-XXX'

复制代码

go to folder tdd_with_gpt_api and enable virtual environment

virtualenv venvvenv\Scripts\activate

复制代码

run application locally

python manage.py runserver

复制代码

production environments

• python > 3.0

• pip

• virtualenv

• Django

• semantic-kernel

• gunicorn

• nginx

run application in production

gunicorn tdd_with_gpt_api.wsgi:application -D

复制代码

update nginx conf to redirect requests