使用 OpenAI API 构建移动应用程序：释放人工智能在移动开发中的潜力

最近，ChatGPT 本身就引起了全世界的关注。 一个像人类朋友一样与你聊天并启发你几乎所有事情的工具。 这一切都归功于 AI。 人工智能不再是一个未来主义的概念，因为我们都把它放在口袋里。 毫无疑问，新技术简化了我们日常生活中的许多任务。 有像 OpenAI 这样的组织，不断致力于不断发展的技术，提供新的工具，以方便人们完成日常的基本任务。

今天，这篇博客将讨论 OpenAI 的 AI 实现，以及如何利用这项新技术进行应用程序或软件开发。 让我们开始吧-

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开放人工智能简介？

OpenAI 基本上是一家美国人工智能研究公司，不断在人工智能领域进行实验，并提供新的工具和软件来提高不同行业不同企业的生产力。 该研究实验室隶属于营利性公司 OpenLP。 OpenLP 的母公司是 OpenAI Inc.，它是一个非盈利组织。 OpenAI 于 2015 年由 Sam Altman、Peter Thiel、Elon Musk、Jessica Livingston 和 Reid Hoffman 共同认捐 10 亿美元创立。 自成立以来，OpenAI 推出了多项基于人工智能的新工具。

对 OpenAI 的数值洞察

遵循数字洞察力可以帮助您更好地了解 OpenAI 的广泛性——

• 该公司的收入预计到2023年底将达到2 亿美元，而到2024年可能会增加到10亿美元。
• 据报道，该组织的二级股票销售价值为200亿美元。
• 截至 2022 年 12 月，Open AI 的月访问量超过2100 万，其中21%仅来自美国。
• OpenAI 的官方网站在全球最受欢迎的网站列表中排名第 1441 位。
• 大约43.63%的网站流量来自搜索，而48.98%的流量来自直接链接。

微软公司将向 OpenAI 投资 100 亿美元

四年前，微软公司向 OpenAI 投资了 10 亿美元，这是一家由 Elon Musk 和投资者 Sam Altman 共同创立的初创公司。 OpenAI 正在以 290 亿美元的估值筹集一轮融资，微软将再次投入 100 亿美元的巨额投资。 微软此次拟投资金额是此前对同一组织投资的10倍。

通过这笔投资，微软将获得 OpenAI 75%的利润份额，直到它收回投资资金。 之后，微软将持有OpenAI 49%的股份。 希望这笔钱将用于引入人工智能工具的进一步进步，并消除谷歌在搜索引擎市场的主导地位。

开发移动应用程序的最佳 OpenAI API

OpenAI 提供的 API 可以帮助开发人员在软件中实现显着的自动化并提高移动应用程序的效率。 有一系列 API 可用于将技术进步注入软件； 但是，以下可能是您的最佳选择-

1. DALL·E API

正如我们在本节前面解释的那样，DALL·E 允许用户根据粗略的文本描述创建图像。 API 可以很容易地集成到移动应用程序和软件中，并为目标受众改变创造力和易用性。 谈到一些统计数据，已经有超过 300 万人在使用 OpenAI 的这个 API，每天生成超过 400 万张图像。

DALL·E API核心竞争力

• 用户可以创建带有文字描述的高质量自定义图像。
• API 可以生成不同颜色、样式和分辨率的图像。
• 此 API 使用简单，不需要初始图像创建或编码知识。
• 图像生成速度非常快，用户可以实时看到结果。
• API 具有成本效益，可供个人、企业和小型企业使用。
• 这些图像是从广泛的集合中生成的，用户可以相应地选择最好的图像。

2. GPT-3 API

用语言想象任何事情，GPT-3 几乎无所不能。 无论是回答随机问题、语法更正、总结、文本命令还是其他任何事情，GPT-3 都涵盖了一切。 将您的移动应用程序或软件与 GPT-3 API 集成可以将软件的实用性提升到一个新的水平。 同时，将该 API 集成到移动应用程序和软件中也同样容易。

GPT-3 API 的核心竞争力

• 问题和答案
• 语法纠正
• 文本摘要器
• 使用自然语言指令生成代码
• 将文本翻译成编程命令
• 语言翻译
• Stripe API 的自然语言
• SQL翻译
• 解析非结构化数据
• 将项目分类
• Python 到自然语言
• 将电影标题转换为表情符号
• 计算函数的时间复杂度
• 翻译编程语言等

3.法典API

Codex 是 OpenAI 引入的另一个 API，它使开发人员能够用自然语言编写代码，然后将输入翻译成不同语言（包括 Python、JavaScript 和 Java）的工作代码。 此功能减少了从头开始编写代码所需的工作量和时间。 同时，语言知识有限或没有语言知识的人也可以学习技术细节。

Codex API 的核心竞争力

• 使用自然语言指令创建代码
• 将自然语言翻译成 SQL 查询
• 用人类可理解的语言解释一段 Python 代码
• Python错误修复程序
• 用于回答 JavaScript 问题的消息样式机器人
• 将 JavaScript 表达式转换为 Python
• 将 Javascript 函数变成单行代码

Codex 是 GPT-3 的继任者，它还接受了来自 5400 万个 GitHub 存储库的代码培训。 该组织于 2021 年中期推出了这项创新。 根据 OpenAI 的说法，该模型可用于以数十种编程语言创建工作代码，同时在 Python 中提供最有效的结果。

API 开发指南：如何构建 API？

由 OpenAI 提供支持的工具

OpenAI 定期推出一系列工具。 这些工具中只有一些是其他工具的升级，而其中一些工具提供全新的服务。 让我们看一下 OpenAI 接受的一些流行工具——

1. GPT（生成式预训练）

Alec Radford 和他的同事们写了一篇关于语言模型的生成预训练的原始论文，并于 2018 年 6 月 11 日在 OpenAI 的网站上发表。这篇论文解释了如何预训练语言模型以获取全球知识，从而处理远程依赖。

2.GPT-2

当 GPT 设法通过其创新方法帮助人们时，是时候将该模型提升到一个新的水平了。 于是，OpenAI 公布了 GPT 的全新升级模型，并将其命名为 GPT-2（Generative Pre-Training Transformer）。 该升级版于 2019 年 2 月公布，该组织于 2019 年 11 月发布了完整版。

新的 GPT 模型基于 Transformer 架构，依赖编码器-解码器原理并使用多头和自注意力等概念。 GPT-2 是一种非常庞大的语言模型，具有超过 15 亿个参数，并在约 800 万个网页的数据集上进行了训练。 所有这些数据集都是多样化的，因此可以生成最高质量的条件合成文本样本。 因此，通过输入相关词，可以获得长篇描述和具有人类水平准确性的信息。

除了生成文本，GPT-2 还简化了为网站开发聊天机器人的过程。 在 GPT-2 出现之前，过去通常需要几个月的时间来设计规则并涵盖聊天机器人的不同对话主题。 但 GPT-2 已将这段时间缩短为几天。

机器翻译是 GPT-2 提供的另一个用例。 通过实施零样本学习方法，语言模型以成对格式的示例为条件，例如“英语句子=法语句子”。 因此，为了翻译英文句子，输入格式为-“english sentence =”。 然后，利用贪婪解码来生成样本。

此外，GPT-2 还可以用于总结文本和文章。 拥有一种工具可以在选定的文本行中汇总大量重要信息，这对所有行业都非常有用。

3.GPT-3

在 GPT 模型的阶梯上又迈进了一步，GPT-3 是 GPT-2 的后继版本。 它是一种无监督的转换器语言模型。 新版本于 2020 年 5 月推出，携带超过 1750 亿个参数。 升级成功地将元学习灌输到语言模型中。 将 GPT-3 与 GPT-2 的功能进行比较时，结果得到了显着改善。

谈到 GPT-3 的实际应用，企业可以使用它来自动生成对客户查询的响应，从而节省大量时间和成本。 它还可用于创建关于各种主题的报告，并随时了解最新信息。

同时，知识管理也是GPT-3的核心应用，员工可以收集和使用他们需要的知识来做出特定的决策。 新模型还有助于分析文本数据的情感。 因此，企业和公司可以轻松了解客户的情绪和意图，从而做出更好的决策。

由于 GPT-3 能够理解自然语言数据，因此用户可以更轻松地从预先编写的文本中提取见解和基本信息。 除此之外，您还可以使用 GPT-3 进行语言翻译，从而使公司能够与来自不同背景的客户进行交流。

GPT-3 也被强烈推荐用于构建预测模型，从而帮助公司做出明智的未来决策。

4.聊天GPT

ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，并在 5 天内吸引了超过 100 万用户，是革新内容行业的最新工具之一。 该工具的操作模型一直是吸引用户的地方。 毫无疑问，正式或非正式地与某些人交谈是获取信息的最简单方式。 ChatGPT 让您可以做同样的事情。

使用 ChatGPT，您可以获得对话信息，您可以在其中输入命令、提出问题、请求信息、改写文本等。 这个模型的核心竞争力是你可以像人类朋友一样与之互动。 帮助用户在几秒钟内创建任何类型的内容，它被各行各业广泛用于不同目的。 从写电子邮件到理解一个全新的概念，ChatGPT 涵盖了内容生成的各个方面。

ChatGPT 的实时影响包括但不限于-

• 获取有关任何景观或行业的问题的答案。
• 为人工智能生成器生成提示变得更加容易。
• 在 Google 或其他搜索引擎上搜索正确的内容可能会很忙，因为您仍然需要从数百万生成的​​结果中过滤掉信息。 另一方面，ChatGPT 可立即提供您需要的内容。
• 可能难以置信，但 ChatGPT 使您的应用程序开发任务变得更加轻松。 这些工具可以根据特定场景为您提供开发应用程序的完整代码。
• 如果您缺乏创造力，ChatGPT 会助您一臂之力。 在 ChatGPT 上轻点几下，您就可以生成有趣的对话、字幕、正式句子等等。
• 电子邮件是我们日常生活的一部分，但每天写 100 封电子邮件对我们所有人来说都是一件非常头疼的事情。 ChatGPT 通过在几秒钟内以 100% 的准确性生成专业电子邮件，大大简化了我们的任务。

5.音乐工具

OpenAI 尚未在语言和内容写作领域引入创新，但也探索了音乐场景。 MuseNet 于 2019 年推出，是一种深度神经网络，经过训练可以预测 MIDI 音乐文件中的后续音符。 MuseNet 可以从其他十种乐器生成十五种不同风格的歌曲。

OpenAI 推出的另一款音乐工具 Jukebox 于 2020 年推出。它基于一种开源算法，可以生成带有人声的音乐。 该平台经过超过 120 万个样本的训练，现在接受一系列流派、艺术家和歌词片段来输出歌曲样本。

6.耳语

OpenAI 的另一项创新是 Whisper，基本上是一种通用语音识别模型。 Whisper 使用包含不同音频的大型数据集进行训练。 可以通过 Whisper 有效地利用多项任务，包括多语言语音识别、翻译和语言识别。

7. DALL-E 和 CLIP

DALL-E 作为变压器模型于 2021 年 1 月推出。 该模型的核心能力是它根据文本描述创建图像。 因此，您的想法也可以呈现在屏幕上。

另一方面，CLIP 只是 DALL-E 的反向模型。 在这里，通过放置图像，您可以获得图片中描绘的内容的文字描述。 该模型使用 GPT-3 的 120 亿个参数版本来提供自然语言输入。

8.法典

使用 OpenAI 的 API 开发应用程序的一般好处

除了不同 OpenAI API 的专用优势外，在使用配备人工智能的应用程序时，人们还可以利用一些互惠互利的优势——

1. 更好的决策和自动化

借助高级 AI 算法，数据分析变得更加高效。 通过分析客户反馈的模式和趋势，企业可以获得有关其市场表现的关键数据。 利用这种洞察力，他们可以做出正确的决定，进一步提高他们的生产力。

2. 增强客户服务

OpenAI 的 API 可以非常有效地用于构建聊天机器人。 在聊天机器人中使用人工智能的进步使企业能够有效地解决目标受众的疑问和问题。 这种做法极大地有助于确保增强的客户服务。

3. 提升效率

OpenAI 的 API 可以轻松地自动执行重复性任务，并为企业节省大量时间和金钱。 例如，语言模型 API 可以汇总财务报告，因此分析师可以专注于更关键的任务。 通过实现资源的高效利用，这些 API 提高了业务效率。

4.节约成本

OpenAI 提供免费套餐选项和基于使用的计划，使各种规模的企业都能更负担得起该技术。 同时，该软件可用于即时交付重复性和语言性任务。 因此，它节省了大量的劳动力成本。 这使得 OpenAI API 成为企业节省成本的绝佳资源。

5.确保竞争优势

通过不同的 API，企业可以随时了解最新的内容和新闻文章。 通过提供对新主题的洞察力，公司可以迅速吸引目标受众的注意力，并为自己保持较高的品牌知名度。 同时，通过分析数据和见解，公司可以制定明智的营销和销售策略。 这些做法确保了企业的竞争优势，帮助他们走在竞争对手的前面。

如何使用开放的 AI API 开发移动应用程序？

无论是 GPT-3、DALL·E 还是 Codex，所有 API 都具有独特的功能，可以增加移动应用程序或软件的重要功能。 它不仅有助于提升应用程序的用户体验，而且集成这些 API 也非常可行。 直接进入使用这些 API 的移动应用程序的开发过程，包括以下步骤 -

1. 集思广益您对应用程序开发的想法

正如我们上面研究的那样，您可以通过 OpenAI API 将一系列功能与您的应用程序集成。 它们中的每一个都为用户提供了不同的目的。 因此，您必须深入研究市场并提出开发基于 AI 的移动应用程序的想法。 在这里，您可以专注于您希望为目标受众解决的问题，并选择可以做到这一点的应用程序类型。

2. 进行深入的竞争分析

为了获得良好的投资回报，您必须确保您计划提供的解决方案能够与现有的应用程序和软件竞争。 请了解您应用的竞争对手、他们提供的功能、定价以及目标受众。 寻找可以将受众转向您的解决方案并获得竞争优势的差距。

3. 完成在应用程序中提供的功能

功能是任何应用程序或软件的基础。 列出您希望包含在您的应用程序中的功能。 确保通过这些功能在您的应用程序中灌输独特的销售主张。 这些功能将定义您的应用程序的功能，从而定义软件对目标受众的实用性。 毋庸置疑，APP的开发成本与功能的多少是成正比的，但是在开发APP的同时，必须要保持必要的功能。

4. 从 OpenAI 中选择合适的模型集成到应用程序中

一旦你完成了构思和决定功能，就该从 OpenAI 中选择合适的模型并将其集成到应用程序中了。

• 首先，您将从 OpenAI 提供的一系列模型中进行选择，其中包括 Codex、DALL.E 和 GPT-3。
• 然后您将在 OpenAI 官方网站上注册以获取 API 密钥。
• 开发者拿到API key后，根据预定义需求的语言和技术开始编程。

5. 应用测试

当开发人员完成开发阶段后，测试团队将多次测试应用程序以调试软件。 应用程序中存在错误会完全破坏用户体验。 识别尽可能多的错误并将其从应用程序中删除。

6.部署

最后阶段是部署。 在相应平台（Android 或 iOS）上启动该应用程序，并使其可供目标受众使用。 您的应用开发合作伙伴将部署应用。

配备人工智能的移动应用程序的技术堆栈

除了 OpenAI API，您还可以使用以下技术构建移动应用程序 -

全栈移动应用程序开发：完整指南

Emizen Tech 如何助您一臂之力，为什么选择我们？

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总结

长期以来，人工智能一直在改变用户体验，现在是我们在移动设备中利用这一新概念的时候了。 OpenAI 组织一直致力于这项技术，并推出了多种工具来提供高端用户服务。 从生成带有文本描述的图像到使用几个关键字获取全球信息，这些工具的功能非常出色。

OpenAI 允许开发人员借助 API 将这些进步灌输到移动应用程序中。 我们讨论了三种不同的 API，即。 Codex、GPT-3 和 DALL·E 具有吸引人的功能。 Emizen Tech 可以帮助您构建配备这些 AI API 优势的尖端移动应用程序和解决方案。

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