Jak tworzyć chatboty za pomocą ChatGPT API

Tworzenie chatbotów za pomocą interfejsu API ChatGPT obejmuje integrację interfejsu API z aplikacją lub platformą, aby umożliwić zrozumienie i generowanie języka naturalnego na potrzeby interakcji opartych na czacie. Oto przewodnik krok po kroku dotyczący tworzenia chatbotów przy użyciu interfejsu API ChatGPT:

1. Zarejestruj się, aby uzyskać dostęp. Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do API ChatGPT na platformie OpenAI. W zależności od dostępności może być konieczne dołączenie do listy oczekujących lub złożenie wniosku o dostęp.
2. Zdobądź klucz API. Po uzyskaniu dostępu otrzymasz klucz API. Przechowuj ten klucz w bezpiecznym miejscu, ponieważ będzie on używany do uwierzytelniania Twoich żądań kierowanych do interfejsu API.
3. Skonfiguruj środowisko. Stwórz środowisko programistyczne dla swojego chatbota. Można użyć dowolnego języka programowania obsługującego żądania HTTP. Typowe wybory obejmują Python, JavaScript, Ruby i inne.
4. Zainstaluj wymagane biblioteki. W zależności od wybranego języka programowania może być konieczne zainstalowanie bibliotek do wysyłania żądań HTTP. Możesz na przykład użyć bibliotek takich jak requests w Pythonie lub axios w JavaScript.
5. Wysyłaj żądania API. Użyj klucza API, aby wysyłać żądania do punktu końcowego API ChatGPT. Możesz składać dwa rodzaje żądań:
   • Realizacja żądań (czat).: Wysyłasz do modelu serię komunikatów, a on odpowiada komunikatem. Możesz użyć listy wiadomości, gdzie każda wiadomość ma role („system”, „użytkownik” lub „asystent”) oraz content (tekst wiadomości). Zwykle rozmowa rozpoczyna się od komunikatu systemowego w celu ustalenia kontekstu, a następnie następuje naprzemienna wymiana wiadomości od użytkownika i asystenta. Przykład w Pythonie:
     
     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'])

   • Prośby o uzupełnienie Davinci: Jest to prostszy sposób interakcji z modelem, w którym wystarczy wysłać wiadomość pojedynczego użytkownika i otrzymać w odpowiedzi wiadomość asystenta. Przykład w Pythonie:

     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'])

Odpowiedzi na procesy. Przeanalizuj odpowiedź z interfejsu API, aby wyodrębnić odpowiedź asystenta. Następnie możesz sformatować i wyświetlić odpowiedź w swojej aplikacji lub platformie.

Obsługa błędów. Zaimplementuj obsługę błędów, aby obsłużyć wszelkie problemy z żądaniami API, takie jak limity szybkości lub błędy uwierzytelniania.

Iteruj i ulepszaj. Testuj i iteruj interakcje swojego chatbota. Możesz udoskonalić podpowiedzi, komunikaty systemowe i strategie konwersacji, aby osiągnąć pożądane zachowanie.

Wdrażaj i skaluj. Gdy będziesz zadowolony z wydajności chatbota, wdróż go w środowisku produkcyjnym i skaluj go w miarę potrzeb, aby służyć użytkownikom.

Pamiętaj, aby zapoznać się z dokumentacją OpenAI API, aby uzyskać szczegółowe informacje na temat wysyłania żądań do API, w tym wszelkie limity szybkości, formaty odpowiedzi i najlepsze praktyki. Ponadto podczas wdrażania chatbotów AI należy pamiętać o kwestiach etycznych, aby zapewnić odpowiedzialne i bezpieczne użytkowanie.