Kā izveidot tērzēšanas robotus, izmantojot ChatGPT API

Lai izveidotu tērzēšanas robotus, izmantojot ChatGPT API, ir jāintegrē API jūsu lietojumprogrammā vai platformā, lai nodrošinātu dabiskās valodas izpratni un ģenerēšanu uz tērzēšanu balstītai mijiedarbībai. Tālāk ir sniegts detalizēts ceļvedis, kā izveidot tērzēšanas robotus, izmantojot ChatGPT API:

1. Reģistrējieties piekļuvei. Ja vēl neesat to izdarījis, reģistrējieties, lai piekļūtu ChatGPT API OpenAI platformā. Atkarībā no pieejamības jums, iespējams, būs jāpievienojas gaidīšanas sarakstam vai jāpiesakās piekļuvei.
2. Iegūstiet API atslēgu. Kad jums būs piekļuve, jūs saņemsit API atslēgu. Saglabājiet šo atslēgu drošībā, jo tā tiks izmantota, lai autentificētu jūsu pieprasījumus API.
3. Vides iestatīšana. Izveidojiet izstrādes vidi savam tērzēšanas robotam. Varat izmantot jebkuru programmēšanas valodu, kas atbalsta HTTP pieprasījumus. Izplatītas izvēles iespējas ir Python, JavaScript, Ruby vai citi.
4. Instalējiet nepieciešamās bibliotēkas. Atkarībā no izvēlētās programmēšanas valodas, iespējams, būs jāinstalē bibliotēkas HTTP pieprasījumu veikšanai. Piemēram, varat izmantot tādas bibliotēkas kā requests Python vai axios JavaScript.
5. Veiciet API pieprasījumus. Izmantojiet savu API atslēgu, lai veiktu pieprasījumus ChatGPT API galapunktam. Varat iesniegt divu veidu pieprasījumus:
   • Pabeigšanas (tērzēšanas) pieprasījumi: modelim nosūtāt virkni ziņojumu, un tas atbild ar ziņojumu. Varat izmantot ziņojumu sarakstu, kurā katram ziņojumam ir a role (“sistēma”, “lietotājs” vai “asistents”) un content (ziņojuma teksts). Parasti saruna sākas ar sistēmas ziņojumu, lai iestatītu kontekstu, un pēc tam mainās starp lietotāja un asistenta ziņojumiem. Python piemērs:
     
     import openai

     openai.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'])

   • Davinci pabeigšanas pieprasījumi: Šis ir vienkāršāks veids, kā mijiedarboties ar modeli, kad jūs vienkārši nosūtāt viena lietotāja ziņojumu un saņemat asistenta ziņojumu kā atbildi.Piemērs programmā Python:

     import openai

     openai.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'])

Apstrādāt atbildes. Parsējiet atbildi no API, lai izvilktu asistenta atbildi. Pēc tam varat formatēt un parādīt atbildi savā lietojumprogrammā vai platformā.

Kļūdu apstrāde. Ieviesiet kļūdu apstrādi, lai risinātu visas problēmas ar API pieprasījumiem, piemēram, ātruma ierobežojumus vai autentifikācijas kļūdas.

Atkārtojiet un uzlabojiet. Pārbaudiet un atkārtojiet sava tērzēšanas robota mijiedarbību. Varat precizēt uzvednes, sistēmas ziņojumus un sarunu stratēģijas, lai sasniegtu vēlamo darbību.

Izvietot un mērogot. Kad esat apmierināts ar sava tērzēšanas robota veiktspēju, izvietojiet to savā ražošanas vidē un pēc vajadzības mērogojiet, lai apkalpotu savus lietotājus.

Neaizmirstiet skatīt OpenAI API dokumentāciju, lai iegūtu konkrētu informāciju par API pieprasījumu iesniegšanu, tostarp ātruma ierobežojumiem, atbilžu formātiem un paraugpraksi. Turklāt, izvietojot AI tērzēšanas robotus, ievērojiet ētiskus apsvērumus, lai nodrošinātu atbildīgu un drošu lietošanu.