Vom Anfänger zum Experten: Wie man einen Chat-GPT-API-Aufruf erfolgreich ausführt

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Lynn Mikami

Published on 30.4.2024

Einführung in die Chat-GPT-API: Ein Tor zu verbesserten Konversationsmodellen

Die Chat-GPT-API von OpenAI stellt einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz dar und bietet Entwicklern eine robuste Plattform, um sophistizierte Konversations-KI in ihre Anwendungen zu integrieren. Diese API, ein Teil der breiteren Palette von GPT-Modellen, ermöglicht dynamische Interaktionen mit Benutzern und ist in der Lage, komplexe Anfragen mit bemerkenswerter Genauigkeit zu verstehen und darauf zu antworten.

Im Kern ermöglicht die Chat-GPT-API nicht nur einfache Frage-und-Antwort-Setups, sondern auch Interaktionen, die externe Datenquellen, benutzerdefinierte Logik und sogar die Ausführung spezifischer Funktionen basierend auf dem Kontext des Gesprächs umfassen können. Dadurch können Anwendungen personalisierte Erlebnisse bieten, die über vordefinierte Antworten hinausgehen und sich in Echtzeit an die Bedürfnisse des Benutzers anpassen.

Vorbereitung Ihrer Entwicklungsumgebung für die Chat-GPT-API

Die Reise beginnt mit der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung. Diese Vorbereitung ist entscheidend für eine reibungslose Erfahrung bei der Arbeit mit der Chat-GPT-API. Die folgenden Python-Bibliotheken bilden das Rückgrat unserer Werkzeugsammlung für dieses Unterfangen:

• openai: Die offizielle von OpenAI bereitgestellte Bibliothek zum Interagieren mit ihrer API, einschließlich des Chat-GPT-Modells.
• scipy, tenacity, tiktoken, termcolor: Hilfsbibliotheken, die zusätzliche Funktionen wie Wiederholungslogik, Token-Verwaltung und farbige Ausgabe im Terminal bieten und den Entwicklungsprozess verbessern.

!pip install openai scipy tenacity tiktoken termcolor --quiet

Nach der Installation importieren Sie diese Bibliotheken und initialisieren den OpenAI-Client. Dieser Schritt umfasst die Angabe des GPT-Modells, das Sie verwenden möchten, und die Einrichtung der Authentifizierung mit Ihrem OpenAI-API-Schlüssel.

import json
from openai import OpenAI
from tenacity import retry, wait_random_exponential, stop_after_attempt
from termcolor import colored
 
GPT_MODEL = "gpt-3.5-turbo-0613"
client = OpenAI(api_key="your_api_key_here")

Wie man Funktionen erstellt, um Chat-GPT-API-Modelle aufzurufen

Teil 1. Generieren von Funktionsargumenten mit dem Chat Completions API

Ein herausragendes Merkmal der Chat-GPT-API ist ihre Fähigkeit, Funktionsargumente dynamisch zu generieren. Diese Fähigkeit kann das Benutzererlebnis deutlich verbessern, indem natürlichere und interaktivere Gespräche ermöglicht werden.

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Ihre Anwendung Wetterinformationen anzeigen muss. Anstatt Antworten fest einzuprogrammieren oder Benutzer dazu zu zwingen, Daten in einem bestimmten Format einzugeben, können Sie Funktionsspezifikationen definieren, die das GPT-Modell dabei unterstützen, die erforderlichen Argumente basierend auf dem Gespräch zu generieren.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "Aktuelles Wetter abrufen",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "Die Stadt und der Bundesstaat, z.B. San Francisco, CA"},
                    "format": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "Die Temperatur-Einheit, die verwendet werden soll."},
                },
                "required": ["location", "format"],
            },
        }
    }
]

Indem Sie diese Spezifikationen in die Chat-GPT-API einspeisen, kann Ihre Anwendung Benutzer intelligent nach Informationen fragen und genaue Funktionsaufrufe generieren, um die gewünschten Daten abzurufen.

Teil 2. Implementierung fortschrittlicher Konversationslogik mit der Chat-GPT-API

Neben der Generierung von Argumenten für vordefinierte Funktionen ermöglicht die Chat-GPT-API auch die Ausführung dieser Funktionen mit den generierten Argumenten und schließt den Kreis für ein wirklich interaktives Benutzererlebnis.

def ask_database(query):
    # Platzhalter für die Logik zur Datenbankabfrage
    return "Abfrageergebnisse"
 
def execute_function_call(function_name, arguments):
    if function_name == "ask_database":
        return ask_database(arguments["query"])
    else:
        raise Exception("Funktion nicht erkannt")
 
# Beispielhafte Anwendung
function_name = "ask_database"
arguments = {"query": "SELECT * FROM weather_data WHERE location = 'San Francisco, CA'"}
results = execute_function_call(function_name, arguments)

Dieses Beispiel verdeutlicht den Prozess der Definition einer Funktion (ask_database), die mit einer Datenbank interagiert, und wie sie mithilfe von Argumenten, die vom Chat-GPT-Modell generiert wurden, aufgerufen werden kann. Dadurch eröffnen sich endlose Möglichkeiten zur Erstellung von Anwendungen, die komplexe Aufgaben basierend auf Benutzereingaben durchführen können, von Reservierungen bis hin zur Bereitstellung personalisierter Empfehlungen.

Teil 3. Erzwingen der Verwendung bestimmter Funktionen und Erkunden paralleler Funktionsaufrufe mit der Chat-GPT-API

Eine der fortgeschrittenen Funktionen der Chat-GPT-API besteht darin, die Verwendung bestimmter Funktionen zu erzwingen oder mehrere Funktionen parallel auszuführen. Diese Funktion ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die Logik der Anwendung einen bestimmten Ablauf erfordert oder in denen auf Effizienz und Geschwindigkeit optimiert wird.

# Erzwingen der Verwendung einer bestimmten Funktion
tool_choice = {"type": "function", "function": {"name": "get_current_weather"}}

Durch Angabe des Parameters tool_choice können Entwickler den Entscheidungsprozess des Modells steuern und sicherstellen, dass die gewünschte Funktion verwendet wird. Diese Markdown-Datei enthält eine Anleitung zur Verwendung der Chat GPT API-Modelle und bietet praktische Beispiele und Beispielscode, um die wichtigsten Konzepte zu veranschaulichen.

Formatierung der Eingaben für Chat GPT API-Modelle

Um eine ansprechende und effektive Chat-Interaktion mit GPT-Modellen, wie zum Beispiel gpt-3.5-turbo und gpt-4, zu erreichen, ist ein differenzierter Ansatz zur Strukturierung von Eingaben und Interpretation von Ausgaben erforderlich. Diese ausführliche Anleitung führt Sie durch den Prozess und bietet praktische Beispiele und Beispielscode, um die wichtigsten Konzepte zu veranschaulichen.

Grundlagen der Eingabeformate für Chat GPT API

Im Zentrum der ChatGPT-Modelle liegt eine einfache, aber leistungsstarke Grundannahme: Sie geben eine Reihe von Nachrichten als Eingabe an und das Modell generiert eine Antwort. Diese Interaktionen können von einfachen Austauschen bis hin zu komplexen Dialogen mit mehreren Wendungen reichen.

Durchführen eines Chat Completion API-Aufrufs mit Chat GPT API

Die Interaktion mit dem ChatGPT-Modell erfolgt durch API-Aufrufe mit sorgfältig strukturierten Parametern. Hier ist eine Aufschlüsselung der wesentlichen Komponenten:

• Erforderliche Parameter:
  • model: Gibt die Modellversion an, z.B. gpt-3.5-turbo oder gpt-4.
  • messages: Eine Liste von Nachrichtenobjekten, die jeweils Folgendes enthalten:
    • role: Identifiziert den Autor der Nachricht (z.B. system, user oder assistant).
    • content: Der Text der Nachricht.

# Beispielaufruf der API mit vordefinierten Konversationswenden
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sie sind ein hilfreicher Assistent."},
        {"role": "user", "content": "Klopf klopf."},
        {"role": "assistant", "content": "Wer ist da?"},
        {"role": "user", "content": "Orange."},
    ],
    temperature=0,
)

Interpretieren der Antwort mit Chat GPT API

Nach einem API-Aufruf erhalten Sie eine Antwort, die mehrere Felder enthält, einschließlich der generierten Nachricht. Um nur die Antwort des Assistenten extrahieren zu können:

# Extrahieren Sie die Antwort des Assistenten
antwort = response.choices[0].message.content
print(antwort)

Damit wird die generierte Nachricht des Assistenten ausgegeben und das Gespräch wird abgeschlossen.

Tipps für effektive Anfragen

Das Formulieren effektiver Anfragen ist eine Kunst, die die Qualität der Antworten des Modells dramatisch beeinflussen kann. Hier sind einige Tipps:

• Systemnachrichten: Verwenden Sie Systemnachrichten, um den Kontext zu setzen oder die Persönlichkeit des Assistenten zu definieren. Beachten Sie jedoch, dass einige Modellversionen die Systemnachricht möglicherweise nicht stark gewichten, daher kann es vorteilhaft sein, wichtige Anweisungen in den Benutzernachrichten zu formulieren.

• Few-Shot Prompting: Manchmal ist es effektiver für das Modell zu zeigen, was Sie wollen, indem Sie Beispielnachrichten verwenden, anstatt es explizit zu sagen. Diese Methode besteht darin, eine Reihe von Nachrichten zu erstellen, die das gewünschte Interaktionsmuster veranschaulichen.

# Beispiel für Few-Shot Prompting
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Übersetzen Sie Unternehmensjargon in einfaches Englisch."},
        {"role": "user", "content": "Was bedeutet 'Vereinfachen wir unsere Arbeitsabläufe'?"},
    ],
    temperature=0,
)
print(response.choices[0].message.content)

Umgang mit Tokenverwendung bei Chat GPT API

Das Verständnis und die Verwaltung der Tokenverwendung ist entscheidend für die Optimierung der Kosten und Leistung Ihrer API-Aufrufe. Jede Nachricht und Antwort verbraucht Tokens, und die Überwachung dieser Verwendung trägt zur Effizienz bei.

• Zählen der Tokens: Sie können die Anzahl der Tokens, die eine Reihe von Nachrichten verwenden wird, mit der tiktoken-Bibliothek schätzen, wobei dies aufgrund möglicher modellspezifischer Variationen als Näherungswert betrachtet werden sollte.

import tiktoken
 
# Funktion zur Schätzung der Tokenanzahl
def estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
    # Hier erfolgt die Logik zur Zählung der Tokens
    pass
 
# Beispielhafte Verwendung
token_estimate = estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo")
print(f"Geschätzte Tokenanzahl: {token_estimate}")

Durch die Befolgung dieser Richtlinien und das Experimentieren mit verschiedenen Ansätzen können Sie die volle Leistungsfähigkeit der ChatGPT-Modelle nutzen, um reichhaltige, interaktive Chat-Erlebnisse zu schaffen, die auf Ihre Benutzer abgestimmt sind. Ob Sie einen Kundendienstbot, einen kreativen Schreibassistenten oder ein Bildungswerkzeug entwickeln - das Verständnis, wie man effektiv mit diesen Modellen kommuniziert, eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten.

Abschluss: Das volle Potenzial der Chat GPT API ausschöpfen

Die Chat GPT API bietet Entwicklern ein vielseitiges und leistungsstarkes Werkzeugset, um fortschrittliche KI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Von der Generierung dynamischer Funktionsargumente basierend auf Gesprächsanweisungen bis hin zur Ausführung komplexer Logik, die auf die Bedürfnisse des Benutzers zugeschnitten ist, sind die Möglichkeiten vielfältig und umfangreich.

Indem Entwickler die in dieser Anleitung bereitgestellten Techniken und Beispiele nutzen, können sie noch ansprechendere, intelligentere und personalisierte Anwendungen erstellen, die die Grenzen der Möglichkeiten mit konversationeller KI erweitern. Mit der Weiterentwicklung der API können wir uns nur vorstellen, welche neuen Möglichkeiten entstehen werden, um noch innovativere und transformative Lösungen zu ermöglichen.