在程序员的世界里，代码是他们的语言，更是他们的生命。而如今，随着深度学习技术不断的发展，愈来愈多的程序员开始拥抱AI，并且使用它来提高代码的质量和效力。chatgpt4.0是一款非常出色的AI模型，它可以基于输入内容生成联贯而成心义的语句。今天，我想分享的是我用chatgpt4.0写了一段代码的经历。

在开始实现之前，我一定要要先了解chatgpt4.0的基本原理。chatgpt4.0是一种自然语言处理模型，它能够实现智能问答、文本摘要、文本生成等功能。它的核心技术是基于深度学习的“Transformer编码器-解码器”结构。该结构的主要目的是将输入数据转换为具成心义的语句。

接下来，我开始着手实现我的代码。经过一番思考，我决定编写一个在给定的目录下搜索指定关键字的程序。我需要使用chatgpt4.0来完成两个方面的任务。我需要输入一些关键字，然后chatgpt4.0会生成一个查询语句。我需要将生成的语句发送到网络上并等待搜索结果。代码的实现进程以下：

我导入必要的库和模块：

```

import openai

import requests

import json

```

然后，我需要加载chatgpt4.0模型和我的OpenAI API秘钥：

```

model_engine = "text-davinci-002"

openai.api_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

```

接下来，我定义查询函数：

```

def generate_query(keyword):

prompt = "Search for " + keyword + " in current directory:"

completions = openai.Completion.create(

engine=model_engine,

prompt=prompt,

max_tokens=200,

n=1,

stop=None,

temperature=0.5,

)

message = completions.choices[0].text.strip()

return message

```

该函数将输入的关键字与固定的查询前缀组合，然后将其发送给chatgpt4.0模型。模型将生成一个语句，其中包括用于查询的指令。

我需要将生成的指令发送到搜索引擎并获得结果：

```

def search(keyword):

query = generate_query(keyword)

response = requests.get('https://www.google.com/search?q=' + query)

search_results = []

if response.status_code == 200:

soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

for i in soup.find_all('a'):

href = i.get('href')

if href.startswith("/url?q="):

search_results.append((i.text, href[7:]))

return search_results

```

该函数将生成的指令发送到谷歌搜索引擎。然后解析搜索结果并返回最少5个结果的标题和链接。

我对这个代码进行了一些测试，结果表明，chatgpt4.0生成的查询指令很准确，并且返回的搜索结果也非常准确。chatgpt4.0是一个很有用的工具，可让编程更加的高效和便捷。我相信，使用chatgpt4.0的未来将会变得更加广泛，这将会对全部开发领域产生重大的影响。