什么是扩写？
扩写是指将较短的文本交给GPT生成更长的文本。比如：根据一组基本指令，写出一封完整的电子邮件；或者根据一系列主题，创作出一篇包含这些主题的文章。
这样的技术，有着广阔的应用场景，就如同我们可以利用它作为我们头脑风暴的伙伴，帮助我们创新思考，解决问题。然而，我必须坦白，这样的技术也可能被滥用，比如有人可能会利用它产生大量的垃圾邮件，让人头疼。
因此，我想提醒大家，在使用这些技术时，我们要有责任心，要以一种有益于社会，有益于人们的方式来使用。我们的技术，不仅仅是为了解决问题，更是为了创造价值，为了让世界变得更好。
temperature参数
在我们探索如何运用GPT进行文字扩写的过程中，有一个参数值得我们特别关注，那就是temperature。你可以将这个参数理解为GPT的探索性或随机性的度量。举个例子，假设我们输入的短语是“我的属相是”，GPT可能会预测出最有可能的下一个字是“鼠”，然后是“牛”和“虎”。
如果我们将temperature设置为0.0，GPT会始终选择最有可能的下一个字，也就是在这个例子中的“鼠”。然而，如果我们提高temperature的值，GPT就有可能选择不太可能出现的字，甚至在temperature值更高时，它可能会选择“虎”，尽管这个选择只有10%的概率。
你可以想象，随着GPT继续生成更多的字，最终的回答可能会与最初的回答“我的属相是鼠”有所不同。因此，如果你正在构建一个需要可预测响应的应用程序，我建议你将temperature设置为0.0。在我之前的文章中，我们也是将temperature设置为0.0，如果你希望构建一个稳定、可预测的系统，这个选择应该是合适的。
然而，如果你期望以更有创新性的方式使用模型，可能就需要提高temperature的值，以便获得更多不同的输出。
原来我们写的getCompletion方法是这样的（你是否还记得呢？
