Python 神经网络代码示例：使用 GPT-3.5 Turbo 进行问答

以下是一个简单的神经网络代码示例，使用 GPT-3.5 Turbo 模型进行问答：

import openai

def chat_with_gpt(question):
    openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 将 YOUR_API_KEY 替换为您的 OpenAI API 密钥

    prompt = '问题：' + question + '\n回答：'

    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-003',  # 使用 GPT-3.5 Turbo 模型
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,  # 控制生成回答的长度
        temperature=0.7,  # 控制生成回答的创造性，值越高越创造性，值越低越保守
        n=1,  # 生成一条回答
        stop=None,  # 可以指定在什么标记之后停止生成
        return_prompt=True  # 确保返回完整的对话历史
    )

    answer = response.choices[0].text.strip().split('回答：')[1]
    return answer

# 与 GPT-3.5 Turbo 进行对话
while True:
    user_input = input('用户：')
    if user_input.lower() == '退出':
        break
    answer = chat_with_gpt(user_input)
    print('GPT-3.5 Turbo：', answer)

在上面的代码中，我们使用 OpenAI 的 Python 库来与 GPT-3.5 Turbo 模型进行交互。您需要将 'YOUR_API_KEY' 替换为您的 OpenAI API 密钥。

您可以根据需要进一步定制代码，例如添加对话历史记录、对生成回答进行后处理等。请参考 OpenAI API 文档以获得更多详细信息和定制选项。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的错误处理和优化。