为上边的例程添加详细注释

好的，下面是为上述例程添加详细注释的代码：

import openai

# 设置CSDN的API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 定义要与之对话的模型的ID
model_engine = "davinci"

# 定义一个函数，用于与模型进行交互
def query(prompt):
    # 使用CSDN的模型生成回答
    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    # 获取模型生成的回答
    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

# 定义一个循环，用于持续与用户进行交互
while True:
    # 获取用户输入的问题
    prompt = input("你: ")
    # 将用户输入的问题传递给模型，并获取模型生成的回答
    answer = query(prompt)
    # 输出模型生成的回答
    print("ChitGPT: " + answer)

注释解释：

1. `import openai` - 导入CSDN Python库。
2. `openai.api_key = "YOUR_API_KEY"` - 设置CSDN API密钥。请将`YOUR_API_KEY`替换为您自己的API密钥。
3. `model_engine = "davinci"` - 定义要使用的模型引擎。在此示例中，我们使用了CSDN的Davinci引擎，该引擎是CSDN提供的最强大的语言模型之一。
4. `def query(prompt)` - 定义一个名为`query`的函数，该函数将用户输入的问题作为参数，并返回模型生成的回答。
5. `response = openai.Completion.create(...)` - 使用CSDN的模型生成回答。我们使用了`openai.Completion.create()`方法来向模型发送请求。
6. `answer = response.choices[0].text.strip()` - 获取模型生成的回答。在这里，我们从模型响应中提取了模型生成的回答，并删除了回答字符串中的任何前导或尾随空格。
7. `while True:` - 定义一个无限循环，用于持续与用户进行交互。
8. `prompt = input("你: ")` - 获取用户输入的问题。
9. `answer = query(prompt)` - 将用户输入的问题传递给模型，并获取模型生成的回答。
10. `print("ChitGPT: " + answer)` - 输出模型生成的回答。在这里，我们将模型生成的回答与`ChitGPT:`字符串一起输出，以使对话更易于理解。