La création de chatbots avec l'API ChatGPT implique l'intégration de l'API dans votre application ou plate-forme pour permettre la compréhension et la génération du langage naturel pour les interactions basées sur le chat. Voici un guide étape par étape sur la façon de créer des chatbots à l'aide de l'API ChatGPT :
- Inscrivez-vous pour accéder. Si vous ne l'avez pas déjà fait, inscrivez-vous pour accéder à l'API ChatGPT sur la plateforme OpenAI. Vous devrez peut-être vous inscrire sur une liste d'attente ou demander un accès en fonction de la disponibilité.
- Obtenez la clé API. Une fois que vous y aurez accès, vous recevrez une clé API. Conservez cette clé en sécurité, car elle sera utilisée pour authentifier vos requêtes auprès de l'API.
- Configurer l'environnement. Créez un environnement de développement pour votre chatbot. Vous pouvez utiliser n'importe quel langage de programmation prenant en charge les requêtes HTTP. Les choix courants incluent Python, JavaScript, Ruby ou autres.
- Installer les bibliothèques requises. En fonction du langage de programmation choisi, vous devrez peut-être installer des bibliothèques pour effectuer des requêtes HTTP. Par exemple, vous pouvez utiliser des bibliothèques comme
requestsen Python ouaxiosen JavaScript. - Faire des requêtes API. Utilisez votre clé API pour envoyer des requêtes au point de terminaison de l'API ChatGPT. Vous pouvez faire deux types de demandes :
- Demandes d'achèvement (chat): Vous envoyez une série de messages au modèle, et il répond par un message. Vous pouvez utiliser une liste de messages, où chaque message a un
role(soit « système », « utilisateur » ou « assistant ») etcontent(le texte du message). Généralement, une conversation commence par un message système pour définir le contexte, puis alterne entre les messages de l'utilisateur et de l'assistant. Exemple en Python :
import openaiopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
]
)
print(response['choices'][0]['message']['content']) - Demandes d'achèvement Davinci: Il s'agit d'un moyen plus simple d'interagir avec le modèle, où vous envoyez simplement un message à un seul utilisateur et recevez un message d'assistant en réponse. Exemple en Python :
import openaiopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt="Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'"
)
print(response['choices'][0]['text'])
- Demandes d'achèvement (chat): Vous envoyez une série de messages au modèle, et il répond par un message. Vous pouvez utiliser une liste de messages, où chaque message a un
Traiter les réponses. Analysez la réponse de l'API pour extraire la réponse de l'assistant. Vous pouvez ensuite formater et afficher la réponse dans votre application ou plateforme.
La gestion des erreurs. Implémentez la gestion des erreurs pour gérer tout problème lié aux requêtes API, tels que les limites de débit ou les erreurs d'authentification.
Itérer et améliorer. Testez et itérez sur les interactions de votre chatbot. Vous pouvez affiner vos invites, messages système et stratégies de conversation pour obtenir le comportement souhaité.
Déployer et faire évoluer. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre chatbot, déployez-le dans votre environnement de production et faites-le évoluer selon vos besoins pour servir vos utilisateurs.
N'oubliez pas de vous référer à la documentation de l'API OpenAI pour plus de détails spécifiques sur les requêtes API, y compris les limites de débit, les formats de réponse et les meilleures pratiques. De plus, soyez attentif aux considérations éthiques lors du déploiement de chatbots IA pour garantir une utilisation responsable et sûre.
