- ChatGPT API का उपयोग करके Hacker News (HN) थ्रेड्स से पुस्तक सिफारिशें निकालने पर एक लेख
- लेखक ने उन HN की लगभग 200 कहानियों का विश्लेषण किया जिनके शीर्षक में "book" शब्द शामिल था और जो अन्य पेजों से लिंक नहीं थीं
- लेखक ने GPT API का उपयोग करके डेटा को वर्गीकृत किया और जानकारी को JSON फ़ॉर्मेट में आउटपुट किया
- डेटा Hacker News API से लिया गया था, और लेखक ने टेक्स्ट से पुस्तक का शीर्षक, लेखक और URL निकालने के लिए Chat Completions API को कॉल किया
- शीर्ष 50 पुस्तक सिफारिशों की सूची बनाई गई, जिसमें Abelson और Sussman की "Structure and Interpretation of Computer Programs" सबसे अधिक सिफारिश की गई
- API कभी-कभी वैध JSON वापस नहीं करती थी, खासकर जब ChatGPT "thanks" जैसी टिप्पणियों का जवाब देता था या सवाल पूछता था
- लेखक ने ऐसा प्रॉम्प्ट डिज़ाइन किया जो बिना शीर्षक वाले जवाबों को हटा दे, क्योंकि ChatGPT कभी-कभी किसी खास पुस्तक के शीर्षक के बिना केवल लेखक का उल्लेख शामिल कर देता था
- 57k टिप्पणियों को प्रोसेस करने में GPT 3.5 Turbo API का उपयोग करते हुए लगभग $40 का खर्च आया
- लेखक ने पाया कि तापमान 0 होने पर भी GPT के परिणाम हर कॉल में अलग थे, और यह पहले के GPT-3 मॉडल की तुलना में अधिक परिवर्तनशील था
- लेखक ने पाया कि GPT टेक्स्ट में लिंक पहचान सकता है, लेकिन URL की जगह कटे हुए लिंक टेक्स्ट को चुनने से रोकने के लिए HTML टैग हटाने पड़ते थे
- लेखक ने ChatGPT द्वारा किए गए JSON आउटपुट और काम में इस्तेमाल किए गए प्रॉम्प्ट के उदाहरण साझा किए
- GPT द्वारा जनरेट किया गया कच्चा डेटा शीर्षक के अनुसार क्रमबद्ध करके आगे के विश्लेषण के लिए साझा किया गया
- लेखक ने सीखने के अभ्यास के रूप में तालिका में Amazon URL पर Amazon affiliate links जोड़े
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
booksकीवर्ड का इस्तेमाल करके Hacker News में किताबों की सिफारिशें खोजीं और प्लेटफ़ॉर्म पर मिली सिफारिशों की गुणवत्ता की प्रशंसा की