从并解析 API 返回的结果部分开始回答

好的，让我们从发送请求到 ChatGPT API，并解析 API 返回的结果部分开始解释一下这段代码。 我们使用 `file_get_contents()` 函数向 ChatGPT API 发送 POST 请求，并将返回的结果存储在 `$result` 变量中： ```php $url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions'; $data = array( 'prompt' => $message, 'max_tokens' => 100, 'n' => 1, 'stop' => '\n', 'temperature' => 0.7, ); $options = array( 'http' => array( 'header' => "Content-type: application/json\r\nAuthorization: Bearer YOUR_API_KEY\r\n", 'method' => 'POST', 'content' => json_encode($data), ), ); $context = stream_context_create($options); $result = file_get_contents($url, false, $context); ``` 在上面的代码中，我们定义了 `$url` 变量来存储 ChatGPT API 的 URL。然后，我们定义了一个包含以下参数的 `$data` 数组： - `prompt`：用户输入的问题。 - `max_tokens`：生成回答时要使用的最大令牌数。 - `n`：要生成的回答数量。 - `stop`：用于停止生成回答的字符串。 - `temperature`：控制生成回答的随机性和创造性的参数。 接下来，我们定义了一个包含以下参数的 `$options` 数组： - `header`：包含 Content-type 和 Authorization 头的字符串。请将 YOUR_API_KEY 替换为您的 ChatGPT API 密钥。 - `method`：HTTP 请求方法，这里是 POST。 - `content`：包含要发送到 ChatGPT API 的数据的 JSON 字符串。 然后，我们使用 `stream_context_create()` 函数创建一个流上下文，并将 `$options` 数组作为参数传递给它。最后，我们使用 `file_get_contents()` 函数向 ChatGPT API 发送请求，并