Сегодня я в мире с существованием CHATGPT — но когда он впервые запустил, я был в ужасе. Моя мама, учитель четвертого класса, быстро сообщила мне (писатель и менеджер по техническому контенту), что я скоро уйдет с работы. Спустя годы, все еще работая, теперь я стремлюсь сделать чатгпт моего союзника. Я не только пришел к выводу, насколько это полезно, но я также думаю, что разумно не быть врагом № 1, когда роботы вступают во владение.
Тем не менее, почему я бродю по этому поводу? Что ж, понимание врага было шагом вперед в дружбе на него. Работа с ИИ — невероятно ценный навык. И это простирается, просто задавая вопросы CHATGPT (которые я сейчас люблю). Изучение того, как кодировать с моделью или вместе с моделью, является следующим шагом в том, чтобы действительно использовать силу GPT.
Я разработал этот учебник, чтобы помочь начинающим начать понимание API и логики ответов Chatgpt. Он не научит вас, как построить модное приложение поверх GPT, но это поможет вам понять, как писать код, который взаимодействует с API Openai (создатели CHATGPT). Поскольку это учебник без излишеств, я построил его с помощью ноутбука Jupyter. Тормы Jupyter отлично подходят для прототипирования и тестирования идей. Если вы не знакомы с ноутбуками Jupyter, ознакомьтесь с этим руководством по началу работы.
Начните с Openai
- Перейдите на страницу Keys API, нажмите «Создать новый секретный ключ» и немедленно скопируйте ключ. Вы не сможете просмотреть его снова позже.
- В то время как OpenAI предлагает бесплатную пробную версию, я добавил способ оплаты. Кредит 10 долларов обычно достаточно, чтобы экспериментировать с GPT-3,5.
- Примечание: вам понадобится бесплатная пробная или активная выставление счетов, чтобы использовать GPT-3.5.
Создание чат-бота с помощью Catgpt-3.5 импорт, необходимые библиотеки и зависимости
Вставьте следующее в свою первую ноутбук Jupyter:
OpenAI позволяет вам взаимодействовать с моделями OpenAI, такими как GPT-3.5. Python-Dotenv надежно управляет конфиденциальной информацией, такой как клавиши API, загружая их из файла .ENV в вашу среду Python.
Импортировать модули
Используйте следующий код для импорта OpenAI, OS и DOTENV, которые помогают настроить вашу среду и взаимодействовать с API:
Загрузите ключ API
Убедитесь, что вы создали ключ API на панели панели Openai. Теперь вы настроите файл .env для надежности хранения:
Вставьте свой настоящий ключ API, где написано SK-Proj-API-Key-Here. Далее загрузите ключ в ноутбуке:
Определите функцию чат -бота
Здесь мы определяем, как чат -бот общается с API Openai и обрабатывает разговор.
Метод OpenAI.Chat.completions.create () — это последний вызов API, разработанный специально для интерактивного чата. Этот метод позволяет общаться в реальном времени с GPT-3.5, отправив список сообщений и получая соответствующий ответ на основе текущего разговора.
Модели GPT, такие как GPT-3.5, предназначены для удержания памяти во время сеанса. Это означает, что они ссылаются на более ранние части разговора, чтобы обеспечить более последовательные и полезные ответы. Наша функция CHAT_WITH_GPT принимает список сообщений, который служит продолжающейся историей диалога. Это помогает помощнику ответить в контексте.
Каждое сообщение в списке включает в себя значение «роли», чтобы сообщить модели, от кого это сообщение:
- «Пользователь» для человека, задающего вопросы
- «Помощник» для ответов GPT
- «Система» устанавливает инструкции поведения (необязательно)
Значение температуры контролирует случайность или креативность ответа помощника. Шкала колеблется от 0 до 1, а 0 — предсказуемый конец ответов и 1 более случайный и творческий. 0,7 предлагается как лучший баланс.
API возвращает объект ответа. Оттуда мы извлекаем ответ помощника с помощью выбора[0].message.content, который относится к фактическому тексту, сгенерированному GPT.
Запустить цикл чата
Теперь мы сделаем чат -бот интерактивным, чтобы пользователь мог непрерывный разговор с моделью.
Этот раздел устанавливает бесконечный цикл, позволяя чат -боту продолжать работать до тех пор, пока пользовательские типы не выйдут или не уйдут. Бесконечные петли делают чат -бот разговорной и «осведомленным» о прошлых сообщениях, отслеживая то, что уже было сказано. Этот цикл продолжает разговор, сохраняя при этом контекст. Этот контекст позволяет GPT-3.5 реагировать более естественным, значимым образом.
Вот что происходит шаг за шагом:
- Чатбот побуждает пользователя для ввода с помощью input ().
- Если пользователь набирает «выход» или «уйти», петля разбивается, и чат -бот прощается.
- Если пользователь не вводит «выход» или «уйти», сообщения. Apply (…) добавляет последнее сообщение пользователя в историю разговора.
- Функциональная чата chat_with_gpt (сообщения) вызвана для получения ответа помощника.
- Ответ помощника также добавлен в историю с использованием сообщений. Applend (…).
- Наконец, ответ напечатан на консоли, чтобы пользователь мог его прочитать.
Подружиться с роботами
Этот проект дает вам базовое понимание того, как построить чат-бот с помощью GPT-3.5. Хотя это только начало, теперь вы знаете, как аутентифицировать с API OpenAI, поддерживать цикл разговора и использовать тетради Jupyter для тестирования и запуска кода. Это отличный первый шаг к более продвинутой разработке ИИ и подружился с роботами.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Джессика Вахтел — писатель по маркетингу разработчиков в Influxdata, где она создает контент, который помогает сделать мир временных рядов более понятными и доступными. Джессика имеет опыт работы в разработке программного обеспечения и технической журналистике. Подробнее от Джессики Вахтел
