基于gpt的人工智能问答系统

我开发了一款基于openai的人工智能问答系统，模块包括智能问答，数字人聊天，智能绘画生成等功能。帮我生成如下内容：1.项目分为那些功能模块，对使用者来说实现了哪些功能。2项目使用了哪些技术栈，最终达到了哪些效果。3.有哪些技术难点，怎么解决的
1. 项目分为以下功能模块：

- 智能问答模块: 使用者可以提出任何问题，系统会快速、准确地提供答案，大大提高了信息查询的效率。
- 数字人聊天模块: 这个模块提供了一种人机交互方式，用户可以和人工智能进行对话，得到一种与真人交谈的感觉。
- 智能绘画生成模块: 用户可以通过描述或简单的指示，让人工智能创建出富有想象力的绘画，这对于没有绘画基础的人来说是一大福音。

2. 项目使用了以下技术栈并达到以下效果：

- OpenAI提供的GPT-3语言模型：用于实现智能问答和数字人聊天功能，不仅能理解和回答问题，还能理解不同情境下的语境，提高了与用户的互动效果。
- 深度学习和神经网络：这是实现智能绘画生成的核心技术，通过复杂的网络层数和神经元链接，系统可以理解用户的描述并把它转化为绘画。
- 最终，这个项目提供了一种有效的信息查询方式，让人机交互更加自然，同时让绘画创作更加易于掌握。

3. 技术难点及解决方法：

- 理解复杂语种：使用者可能会用各种方式表达问题，这就需要模型具有高级别的理解能力。这个问题通过训练GPT-3模型，让它学习大量的语言数据来解决。
- 创造性绘画生成：如何从用户的描述中抓取关键信息并转化为绘画是一个大挑战。通过深度学习和神经网络的训练，系统可以学习如何从描述中找出关键元素并将其转化为绘画。
- 执行时间：对于实时对话和绘画生成，执行时间不能过长。通过优化算法和提高计算资源，可有效地减少执行时间