К настоящему времени мы все слышали о печально известном приложении ChatGPT, созданном OpenAI. Это не обычный чат-бот. Это одна из самых сложных платформ искусственного интеллекта. Самое приятное, что вы можете использовать его бесплатно.

ChatGPT предлагает диалоговый интерфейс, позволяющий вам задать любой вопрос. Вы можете спросить его о смысле жизни, попросить рассказать вам анекдот или даже попросить написать вам книгу. Это безумно умно.

Я чувствую, что не спешу с вечеринкой ChatGPT, поэтому в этой статье мы вместе рассмотрим, как настроить его. Мы рассмотрим получение учетной записи, ключа API и посмотрим, как использовать их в некотором коде Python. Пока только основы, но бесконечные возможности, как только мы начнем работать.

Получение учетной записи

Чтобы использовать ChatGPT, вам понадобится учетная запись. Они спросят у вас некоторую основную информацию и заставят вас согласиться с условиями. Поскольку это предоставляется как бесплатная услуга, вам необходимо разрешить совместное использование некоторых введенных вами данных. Небольшая цена за такую ​​мощную платформу.

Как только вы ответите на все вопросы и войдете в систему, вы сразу же попадете в новый сеанс чата:

Вы можете попробовать задавать разные вопросы и понять, как это работает. Попросим его рассказать нам анекдот:

Довольно забавное дело. Следующее, что нам нужно сделать, это получить ключ API, чтобы мы могли начать использовать ChatGPT в Python.

Получение ключа API

Теперь, когда мы ознакомились с веб-интерфейсом ChatGPT, мы можем получить ключ API. Перейдите на страницу управления учетной записью OpenAI API, чтобы создать ее.

Оказавшись там, нажмите «Создать новый секретный ключ», чтобы сгенерировать новый ключ API. Скопируйте ключ и сохраните его где-нибудь локально. Он понадобится нам снова через секунду. Помните, храните этот ключ в безопасности и не делитесь им, потому что любой, кто его использует, получит доступ к вашей учетной записи.

Настройка Python

Теперь, когда у нас есть учетная запись и ключ API, мы можем начать использовать Python с ChatGPT. Прежде чем мы сможем начать, нам нужно установить несколько модулей pip:

Первый модуль позволит нам загрузить наш ключ API из .env, а второй — фактический модуль OpenAI для взаимодействия с ChatGPT.

Если вы не знакомы с dotenv, это простой способ загрузить переменные среды в Python. Это позволяет легко хранить все ваши конфиденциальные данные вне Git в .env файлах и загружать их во время выполнения, а не вставлять их напрямую в ваш скрипт. Это надежно хранит секреты в специальном файле.

После установки модулей вы можете создать новый файл Python и добавить следующий код:

from os import getenv
import dotenv
import openai

dotenv.load_dotenv()

openai.api_key = getenv('OPENAI_API_KEY', None)

Это загрузит наши модули, загрузит файл .env, а затем скажет OpenAI использовать из него правильный ключ API. В этом случае наш файл .env в том же каталоге должен содержать одну переменную, определенную следующим образом:

OPENAI_API_KEY='123456abcdefg'

Теперь мы готовы задать несколько острых вопросов.

Задайте свой первый вопрос

Готовы спросить одного из самых мощных ИИ в мире, что у него на уме? Добавьте следующий код в скрипт сразу после предыдущего фрагмента:

model_type = 'gpt-3.5-turbo'
question = 'tell me a joke'
system_role = {"role":"system", "content":"You are a funny comedian"}
user_role = {"role":"user", "content":question}

res = openai.ChatCompletion.create(
    model=model_type,
    messages=[system_role, user_role]
)

print(res)

Давайте разберем, что здесь происходит и что означает каждая переменная:

  • Тип модели определяет, какую версию ChatGPT мы будем использовать. Здесь могут быть представлены различные типы, и каждый из них имеет разные преимущества. Документация OpenAI указывает, что в большинстве случаев gpt-3.5-turbo должно подойти.
  • Вопрос в том, что мы хотим задать. Сделай это хорошо!
  • Системная роль решает, как ChatGPT должен вести себя и реагировать. Вы даете ему некоторый контекст.
  • Роль пользователя предоставляет данные вопроса.
  • Наконец, мы делаем наш запрос, передавая каждую переменную и печатая результат.

Хотя это всего лишь пример одного простого обмена, содержащего вопрос и ответ, вы можете сложить несколько сообщений в список messages, чтобы сформировать более сложный обмен. А пока давайте не будем усложнять. Где наш ответ?

Вы должны получить ответ, подобный этому. Теперь мы действительно можем увидеть, насколько забавен ChatGPT!

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "Why did the coffee file a police report?\n\nIt got mugged!",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1680050438,
  "id": "chatcmpl-6zE1eP1fxY4GkUwAwCBFUPlzmapBF",
  "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 14,
    "prompt_tokens": 22,
    "total_tokens": 36
  }
}

Вау, какой каламбур.

Выходной объект содержит много метаданных по запросу, и если бы было несколько вариантов, он содержал бы список вариантов для пользователя. Это специальный OpenAIObject, поэтому вам не нужно анализировать его с помощью библиотеки JSON, вы можете просто получить доступ к значениям.

Давайте изменим наш оператор печати, чтобы сделать это сейчас:

print(res['choices'][0]['message']['content'])

Теперь наш вывод должен выглядеть немного чище:

Why did the coffee file a police report?

It got mugged!

Чистое золото комедии.

Заключение

Теперь у вас есть общее представление о том, как ChatGPT работает с Python. Потенциал практически безграничен для того, что вы могли бы создать для себя. Вы можете создавать пользовательских чат-ботов, создавать уникальных помощников или просто придерживаться своего личного комика.

Спасибо за прочтение! Если вам понравился этот пост, подумайте о том, чтобы подписаться, подписаться и, если вы еще этого не сделали, подписаться на больше интересного контента. Вот еще несколько моих статей для ознакомления:

Повышение уровня кодирования

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:

  • 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
  • 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
  • 💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
  • 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"

🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу