Hướng dẫn đầy đủ về API ChatGPT
Thông qua việc phát hành API của mình, OpenAI đã mở ra khả năng của ChatGPT cho mọi người. Giờ đây, bạn có thể tích hợp liền mạch sức mạnh của ChatGPT vào ứng dụng của mình.
Thực hiện theo các bước ban đầu này để bắt đầu, cho dù bạn đang tìm cách tích hợp ChatGPT vào ứng dụng hiện tại của mình hay phát triển ứng dụng mới với nó.
Mục Lục
Nhận quyền truy cập vào các khóa API OpenAI
Để bắt đầu sử dụng API ChatGPT, trước tiên bạn cần lấy các khóa API OpenAI. Đăng ký hoặc đăng nhập vào nền tảng OpenAI chính thức.
Khi bạn đã đăng nhập, hãy nhấp vào biểu tượng Riêng tư ở phần trên cùng bên phải. chọn Xem khóa API tùy chọn từ danh sách thả xuống và bạn sẽ đến khóa API trang. bấm vào Tạo khóa bí mật mới để tạo khóa API.
Bạn sẽ không thể xem lại khóa, vì vậy hãy cất khóa ở nơi an toàn.
Mã được sử dụng trong dự án này có sẵn trong kho lưu trữ GitHub và bạn được sử dụng miễn phí theo giấy phép MIT.
Cách sử dụng API ChatGPT
API của OpenAI gpt-3.5-turbo Và gpt-4 các mô hình tương tự như các mô hình mà ChatGPT và ChatGPT+ sử dụng tương ứng. Những mô hình mạnh mẽ này có khả năng hiểu và tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên.
Xin lưu ý rằng API ChatGPT là một thuật ngữ chung đề cập đến API OpenAI sử dụng các mô hình dựa trên GPT để phát triển chatbot, bao gồm gpt-3.5-turbo Và gpt-4 người mẫu.
API ChatGPT chủ yếu được tối ưu hóa cho trò chuyện nhưng nó cũng hoạt động tốt cho các tác vụ hoàn thành văn bản. Các gpt-3.5-turbo Và gpt-4 các mô hình mạnh hơn và rẻ hơn so với các mô hình GPT-3 trước đó. Tuy nhiên, khi viết bài, bạn không thể tinh chỉnh các kiểu máy GPT-3.5. Bạn chỉ có thể tinh chỉnh các mẫu cơ sở GPT-3, tức là, davinci, cà ri, adaVà bắp cải.
Khi viết, API GPT-4 nằm trong danh sách chờ. Tuy nhiên, mọi người đều có thể truy cập các mô hình GPT-3.5, vì vậy chúng tôi sẽ sử dụng mô hình tương tự trong bài viết này. Mặc dù vậy, bạn có thể sử dụng GPT-4 ngay bây giờ bằng cách nâng cấp lên ChatGPT+.
Sử dụng API ChatGPT để hoàn thành trò chuyện
Bạn cần định cấu hình mô hình trò chuyện để sẵn sàng cho lệnh gọi API. Điều này có thể được hiểu rõ hơn với sự trợ giúp của một ví dụ:
import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"
completion = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
temperature = 0.8,
max_tokens = 2000,
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a funny comedian who tells dad jokes."},
{"role": "user", "content": "Write a dad joke related to numbers."},
{"role": "assistant", "content": "Q: How do you make 7 even? A: Take away the s."},
{"role": "user", "content": "Write one related to programmers."}
]
)
print(completion.choices[0].message)
Chạy mã này tạo ra đầu ra sau:
Đoạn mã trên minh họa lệnh gọi API ChatGPT bằng Python. Lưu ý rằng mô hình có thể hiểu ngữ cảnh (“trò đùa của bố”) và loại phản hồi (biểu mẫu Hỏi & Đáp) mà chúng tôi mong đợi mặc dù chúng tôi không đề cập rõ ràng về điều đó trong lời nhắc của người dùng cuối cùng.
Do đó, khi xây dựng ứng dụng, bạn có thể cung cấp trước bối cảnh và mô hình sẽ điều chỉnh theo yêu cầu của bạn.
Ở đây, phần quan trọng nhất là tin nhắn tham số chấp nhận một mảng các đối tượng thông báo. Mỗi đối tượng thông báo chứa một vai trò Và nội dung. Bạn có thể cung cấp ba loại vai trò cho các đối tượng thông báo:
- hệ thống: Nó thiết lập bối cảnh và hành vi của trợ lý.
- người dùng: Nó được sử dụng để đưa ra hướng dẫn cho trợ lý. Nó thường được tạo bởi người dùng cuối. Tuy nhiên, với tư cách là nhà phát triển, bạn cũng có thể cung cấp trước một số lời nhắc cho người dùng tiềm năng.
- trợ lý: Chúng tôi cung cấp trước cho trợ lý một số thông tin để nó cung cấp cho chúng tôi phản hồi mà chúng tôi mong đợi từ API.
Bạn có thể tùy chỉnh thêm nhiệt độ Và max_tokens thông số của mô hình để có được đầu ra theo yêu cầu của bạn.
Nhiệt độ càng cao thì tính ngẫu nhiên của đầu ra càng cao và ngược lại. Nếu bạn muốn câu trả lời của mình tập trung hơn và mang tính quyết định hơn, hãy chọn giá trị nhiệt độ thấp hơn. Và nếu bạn muốn nó sáng tạo hơn, hãy chọn giá trị cao hơn. Giá trị nhiệt độ nằm trong khoảng từ 0 đến 2.
Giống như ChatGPT, API của nó cũng có giới hạn từ. Sử dụng max_tokens tham số để giới hạn độ dài của câu trả lời. Tuy nhiên, thiết lập một thấp hơn max_tokens value có thể gây ra các sự cố tiềm ẩn vì nó có thể cắt đầu ra giữa chừng. Khi viết, các gpt-3.5-turbo mô hình có giới hạn mã thông báo là 4.096, trong khi mô hình gpt-4 mô hình có giới hạn 8.192 mã thông báo.
Bạn có thể định cấu hình thêm cho mô hình bằng cách sử dụng các tham số khác do OpenAI cung cấp.
Sử dụng API ChatGPT để hoàn thành văn bản
Ngoài các nhiệm vụ hoàn thành trò chuyện, gpt-3.5-turbo mô hình cũng làm tốt công việc hoàn thành văn bản. Nó vượt trội so với trước đây văn bản-davinci-003 mô hình và có giá chỉ bằng một phần mười chi phí của nó.
Ví dụ sau minh họa cách bạn có thể định cấu hình API ChatGPT để hoàn thành văn bản:
import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"
completion = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
temperature = 0.8,
max_tokens = 2000,
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a poet who creates poems that evoke emotions."},
{"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
Bạn thậm chí không cần cung cấp vai trò hệ thống và nội dung của nó. Chỉ cung cấp lời nhắc người dùng sẽ thực hiện công việc cho bạn.
messages = [
{"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
]
Chạy đoạn mã trên sẽ tạo ra một bài thơ cho các lập trình viên:
Định dạng phản hồi của API ChatGPT
API ChatGPT gửi phản hồi theo định dạng sau:
Bạn cần trích xuất thêm câu trả lời của trợ lý được lưu trữ trong nội dung.
Xây dựng ứng dụng bằng API ChatGPT
Bạn có thể trực tiếp sử dụng điểm cuối API hoặc openai Thư viện Python/Node.js để bắt đầu xây dựng các ứng dụng hỗ trợ API ChatGPT. Ngoài quan chức openai thư viện, bạn cũng có thể phát triển các ứng dụng bằng cách sử dụng các thư viện do cộng đồng duy trì do OpenAI đề xuất.
Tuy nhiên, OpenAI không xác minh tính bảo mật của các thư viện do cộng đồng duy trì này, vì vậy tốt hơn hết là sử dụng trực tiếp điểm cuối API hoặc sử dụng chính thức openai Thư viện Python/Node.js.
Phương pháp 1: Sử dụng Điểm cuối API
Bạn cần sử dụng /v1/chat/hoàn thành điểm cuối để sử dụng gpt-3.5-turbo Và gpt-4 người mẫu.
import requestsopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"
URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
payload = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"temperature" : 1.0,
"messages" : [
{"role": "system", "content": f"You are an assistant who tells any random and very short fun fact about this world."},
{"role": "user", "content": f"Write a fun fact about programmers."},
{"role": "assistant", "content": f"Programmers drink a lot of coffee!"},
{"role": "user", "content": f"Write one related to the Python programming language."}
]
}
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {openai.api_key}"
}
response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
response = response.json()
print(response['choices'][0]['message']['content'])
Mã mẫu ở trên minh họa cách bạn có thể trực tiếp sử dụng điểm cuối để thực hiện lệnh gọi API bằng cách sử dụng yêu cầu thư viện.
Đầu tiên, gán khóa API cho một biến. Tiếp theo, bạn cần cung cấp tên kiểu máy cho người mẫu tham số của khối hàng sự vật. Sau đó, chúng tôi cung cấp lịch sử hội thoại cho tin nhắn tham số.
Ở đây, chúng tôi đã giữ mức cao hơn nhiệt độ giá trị để phản hồi của chúng tôi ngẫu nhiên hơn và do đó sáng tạo hơn.
Đây là đầu ra phản hồi:
Lưu ý rằng có một số vấn đề với ChatGPT của OpenAI, vì vậy bạn cũng có thể nhận được các câu trả lời xúc phạm hoặc thiên vị từ API của nó.
Phương pháp 2: Sử dụng Thư viện openai chính thức
cài đặt openai Thư viện Python sử dụng pip:
pip install openai
Bây giờ, bạn đã sẵn sàng để tạo hoàn thành văn bản hoặc trò chuyện.
import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
temperature = 0.2,
max_tokens = 1000,
messages = [
{"role": "user", "content": "Who won the 2018 FIFA world cup?"}
]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])
Trong mã này, chúng tôi chỉ cung cấp một dấu nhắc người dùng. Chúng tôi đã giữ giá trị nhiệt độ ở mức thấp để giữ cho phản hồi mang tính xác định hơn là sáng tạo.
Bạn sẽ nhận được phản hồi sau khi chạy mã:
Các phản hồi của ChatGPT có vẻ kỳ diệu và có thể khiến bất kỳ ai thắc mắc về cách thức hoạt động của ChatGPT. Nhưng đằng sau hậu trường, nó được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ Generative Pre-training Transformer (GPT) thực hiện tất cả các công việc nặng nhọc.
Xây dựng ứng dụng thế hệ tiếp theo bằng API ChatGPT
Bạn đã học cách định cấu hình API ChatGPT. API ChatGPT đã mở ra cánh cửa cho bạn và các nhà phát triển trên toàn thế giới xây dựng các sản phẩm sáng tạo tận dụng sức mạnh của AI.
Bạn có thể sử dụng công cụ này để phát triển các ứng dụng như viết truyện, dịch mã, viết email, tạo bản sao tiếp thị, tóm tắt văn bản, v.v. Trí tưởng tượng của bạn là giới hạn để xây dựng các ứng dụng tận dụng công nghệ này.
Ngoài API ChatGPT, bạn cũng có thể sử dụng các mô hình OpenAI khác để phát triển các ứng dụng thú vị.