De principiante a experto: cómo hacer una llamada exitosa a la API de Chat GPT

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Lynn Mikami

Published on 30/4/2024

Introducción a la API de Chat GPT: una puerta de entrada a modelos de conversación mejorados

La API de Chat GPT de OpenAI representa un gran avance en el campo de la inteligencia artificial, ofreciendo a los desarrolladores una plataforma sólida para integrar una AI conversacional sofisticada en sus aplicaciones. Esta API, parte de la suite más amplia de modelos GPT, permite interacciones dinámicas con los usuarios, capaces de comprender y responder a consultas complejas con una precisión notable.

En su esencia, la API de Chat GPT facilita no solo configuraciones simples de pregunta y respuesta, sino también interacciones que pueden implicar fuentes de datos externas, lógica personalizada e incluso la ejecución de funciones específicas basadas en el contexto de la conversación. Esto permite que las aplicaciones brinden experiencias personalizadas que van más allá de respuestas predefinidas, adaptándose a las necesidades del usuario en tiempo real.

Preparando tu entorno de desarrollo para la API de Chat GPT

El viaje comienza con la configuración de tu entorno de desarrollo. Esta preparación es crucial para tener una experiencia fluida al trabajar con la API de Chat GPT. Las siguientes bibliotecas de Python forman la base de nuestra caja de herramientas para este proyecto:

• openai: La biblioteca oficial proporcionada por OpenAI para interactuar con su API, incluido el modelo Chat GPT.
• scipy, tenacity, tiktoken, termcolor: Bibliotecas auxiliares que proporcionan funcionalidades adicionales como lógica de reintentos, gestión de tokens y salida de terminal en color, mejorando el proceso de desarrollo.

!pip install openai scipy tenacity tiktoken termcolor --quiet

Una vez instaladas, importa estas bibliotecas e inicializa el cliente de OpenAI. Este paso implica especificar el modelo GPT que deseas utilizar y configurar la autenticación con tu clave de API de OpenAI.

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")

Cómo crear funciones para llamar a los modelos de la API de Chat GPT

Parte 1. Generar argumentos de función con la API de completado de chat

Una característica destacada de la API de Chat GPT es su capacidad para generar argumentos de función de forma dinámica. Esta capacidad puede mejorar significativamente la experiencia del usuario al permitir conversaciones más naturales e interactivas.

Considera un escenario en el que tu aplicación necesita proporcionar información meteorológica. En lugar de codificar respuestas o requerir a los usuarios que ingresen datos en un formato específico, puedes definir especificaciones de función que guíen al modelo GPT en la generación de los argumentos necesarios basados en la conversación.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "Obtener el clima actual",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "La ciudad y el estado, por ejemplo, San Francisco, CA"},
                    "format": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "La unidad de temperatura a utilizar."},
                },
                "required": ["location", "format"],
            },
        }
    }
]

Al alimentar estas especificaciones en la API de Chat GPT, tu aplicación puede solicitar información de manera inteligente y generar llamadas de función precisas para obtener los datos deseados.

Parte 2. Implementar lógica de conversación avanzada con la API de Chat GPT

Más allá de generar argumentos para funciones predefinidas, la API de Chat GPT permite la ejecución de estas funciones con los argumentos generados, cerrando el ciclo en una experiencia de usuario verdaderamente interactiva.

def ask_database(query):
    # Espacio reservado para la lógica de consulta de base de datos
    return "Resultados de consulta"
 
def execute_function_call(function_name, arguments):
    if function_name == "ask_database":
        return ask_database(arguments["query"])
    else:
        raise Exception("Función no reconocida")
 
# Ejemplo de uso
function_name = "ask_database"
arguments = {"query": "SELECT * FROM weather_data WHERE location = 'San Francisco, CA'"}
results = execute_function_call(function_name, arguments)

Este ejemplo destaca el proceso de definir una función (ask_database) que interactúa con una base de datos y cómo puede invocarse utilizando los argumentos generados por el modelo Chat GPT. Esto abre infinitas posibilidades para crear aplicaciones que pueden realizar tareas complejas basadas en la entrada del usuario, desde reservar reservaciones hasta proporcionar recomendaciones personalizadas.

Parte 3. Forzar el uso de funciones específicas y explorar llamadas de función paralelas con la API de Chat GPT

Una de las características más avanzadas de la API de Chat GPT es la capacidad de forzar el uso de funciones específicas o ejecutar múltiples funciones en paralelo. Esta capacidad es especialmente útil en escenarios donde la lógica de la aplicación requiere un flujo determinado o cuando se optimiza la eficiencia y velocidad.

# Forzar el uso de una función específica
tool_choice = {"type": "function", "function": {"name": "get_current_weather"}}

Al especificar el parámetro tool_choice, los desarrolladores pueden guiar el proceso de toma de decisiones del modelo, asegurando que la

Cómo formatear las entradas para modelos de la API de Chat GPT

Crear interacciones de chat atractivas y efectivas con modelos GPT, como gpt-3.5-turbo y gpt-4, requiere un enfoque matizado para estructurar las entradas e interpretar las salidas. Esta guía detallada te guiará a través del proceso, ofreciendo ejemplos prácticos y código de muestra para ilustrar los conceptos clave.

Comprendiendo los conceptos básicos de los formatos de entrada de la API de Chat GPT

En el corazón de los modelos de ChatGPT se encuentra una premisa simple pero poderosa: proporcionas una serie de mensajes como entradas y el modelo genera una respuesta. Estas interacciones pueden variar desde intercambios simples hasta diálogos complejos que involucran múltiples turnos.

Realizar una llamada a la API de Completado de Chat con la API de Chat GPT

Interactuar con el modelo de ChatGPT implica hacer llamadas a la API con parámetros cuidadosamente estructurados. Aquí se muestra un desglose de los componentes esenciales:

• Parámetros requeridos:
  • model: Especifica la versión del modelo, como gpt-3.5-turbo o gpt-4.
  • messages: Una lista de objetos de mensaje, cada uno conteniendo:
    • role: Identifica al autor del mensaje (por ejemplo, system, user o assistant).
    • content: El texto del mensaje.

# Ejemplo de llamada a la API con una conversación predefinida
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
        {"role": "user", "content": "Toc toc."},
        {"role": "assistant", "content": "¿Quién está ahí?"},
        {"role": "user", "content": "Naranja."},
    ],
    temperature=0,
)

Interpretar la respuesta con la API de Chat GPT

Después de realizar una llamada a la API, recibirás una respuesta que contiene varios campos, incluido el mensaje generado. Para extraer solo la respuesta del asistente:

# Extraer la respuesta del asistente
reply = response.choices[0].message.content
print(reply)

Esto imprimirá el mensaje generado por el asistente, completando la conversación.

Consejos para prompts efectivos

Crear prompts efectivos es un arte que puede influir drásticamente en la calidad de las respuestas del modelo. Aquí tienes algunos consejos:

• Mensajes de sistema: Utiliza mensajes de sistema para establecer el contexto o definir la personalidad del asistente. Sin embargo, ten en cuenta que algunas versiones del modelo podrían no darle mucha importancia al mensaje de sistema, por lo que puede ser beneficioso incluir instrucciones críticas en los mensajes del usuario.

• Prompts de pocos ejemplos: A veces, mostrarle al modelo lo que quieres a través de ejemplos puede ser más efectivo que decirlo explícitamente. Este método implica crear una serie de mensajes que ilustran el patrón de interacción deseado.

# Ejemplo de prompt de pocos ejemplos
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Traduce el jerga corporativa al inglés sencillo."},
        {"role": "user", "content": "¿Qué significa 'sincronizar nuestros flujos de trabajo'?"},
    ],
    temperature=0,
)
print(response.choices[0].message.content)

Administrar el uso de tokens con la API de Chat GPT

Comprender y administrar el uso de tokens es crucial para optimizar el costo y el rendimiento de tus llamadas a la API. Cada mensaje y respuesta consume tokens, y hacer un seguimiento de este uso ayuda a mantener la eficiencia.

• Contar tokens: Puedes estimar la cantidad de tokens que una serie de mensajes utilizará con la biblioteca tiktoken, aunque esto debe considerarse una aproximación debido a posibles variaciones específicas del modelo.

import tiktoken
 
# Función para estimar el conteo de tokens
def estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
    # Lógica para contar tokens aquí
    pass
 
# Ejemplo de uso
token_estimate = estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo")
print(f"Estimación del conteo de tokens: {token_estimate}")

Siguiendo estas pautas y experimentando con diferentes enfoques, puedes aprovechar todo el poder de los modelos de ChatGPT para crear experiencias de chat interactivas y ricas que resuenen con tus usuarios. Ya sea que estés construyendo un chatbot de servicio al cliente, un asistente de escritura creativa o una herramienta educativa, entender cómo comunicarse efectivamente con estos modelos abre un mundo de posibilidades.

Conclusión: Realizar el máximo potencial de la API de Chat GPT

La API de Chat GPT ofrece un conjunto de herramientas versátil y poderoso para los desarrolladores que buscan integrar capacidades de IA avanzadas en sus aplicaciones. Desde generar argumentos de función dinámicos basados en señales conversacionales hasta ejecutar lógica compleja adaptada a las necesidades del usuario, las posibilidades son vastas y variadas.

Al aprovechar las técnicas y ejemplos proporcionados en esta guía, los desarrolladores pueden embarcarse en la creación de aplicaciones más atractivas, inteligentes y personalizadas que empujen los límites de lo posible con la IA conversacional. A medida que la API continúa evolucionando, solo podemos imaginar las nuevas oportunidades que surgirán, permitiendo soluciones aún más innovadoras y transformadoras.