De débutant à expert : comment effectuer avec succès un appel à l'API Chat GPT

Name

Lynn Mikami

Published on 30/04/2024

Introduction à l'API Chat GPT : une passerelle vers des modèles conversationnels améliorés

L'API Chat GPT d'OpenAI représente une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle, offrant aux développeurs une plateforme robuste pour intégrer une IA conversationnelle sophistiquée dans leurs applications. Cette API, qui fait partie de la suite de modèles GPT, permet des interactions dynamiques avec les utilisateurs, capables de comprendre et de répondre à des requêtes complexes avec une précision remarquable.

Au cœur de l'API Chat GPT se trouve non seulement des configurations simples de questions-réponses, mais aussi des interactions pouvant impliquer des sources de données externes, une logique personnalisée et même l'exécution de fonctions spécifiques en fonction du contexte de la conversation. Cela permet aux applications de fournir des expériences personnalisées allant au-delà des réponses prédéfinies, s'adaptant aux besoins de l'utilisateur en temps réel.

Préparation de votre environnement de développement pour l'API Chat GPT

Le voyage commence par la mise en place de votre environnement de développement. Cette préparation est cruciale pour une expérience fluide lors de l'utilisation de l'API Chat GPT. Les bibliothèques Python suivantes forment l'ossature de notre boîte à outils pour cette entreprise :

• openai : la bibliothèque officielle fournie par OpenAI pour interagir avec leur API, y compris le modèle Chat GPT.
• scipy, tenacity, tiktoken, termcolor : des bibliothèques auxiliaires qui fournissent des fonctionnalités supplémentaires telles que la logique de réessai, la gestion des jetons et la sortie colorée du terminal, améliorant ainsi le processus de développement.

!pip install openai scipy tenacity tiktoken termcolor --quiet

Une fois installées, importez ces bibliothèques et initialisez le client OpenAI. Cette étape consiste à spécifier le modèle GPT que vous souhaitez utiliser et à configurer l'authentification avec votre clé d'API 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")

Comment créer des fonctions pour appeler les modèles de l'API Chat GPT

Partie 1. Génération des arguments de fonction avec l'API Chat Completions

Une fonctionnalité remarquable de l'API Chat GPT est sa capacité à générer dynamiquement des arguments de fonction. Cette capacité peut considérablement améliorer l'expérience utilisateur en permettant des conversations plus naturelles et interactives.

Prenons un scénario où votre application doit fournir des informations sur la météo. Au lieu de codifier en dur les réponses ou d'exiger des utilisateurs qu'ils saisissent des données dans un format spécifique, vous pouvez définir des spécifications de fonction qui guident le modèle GPT dans la génération des arguments nécessaires en fonction de la conversation.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "Obtenez les informations météo actuelles",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "Ville et état, par exemple San Francisco, CA"},
                    "format": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "L'unité de température à utiliser."},
                },
                "required": ["location", "format"],
            },
        }
    }
]

En fournissant ces spécifications à l'API Chat GPT, votre application peut demander intelligemment des informations aux utilisateurs et générer des appels de fonction précis pour récupérer les données souhaitées.

Partie 2. Implémentation d'une logique conversationnelle avancée avec l'API Chat GPT

Au-delà de la génération d'arguments pour des fonctions prédéfinies, l'API Chat GPT permet d'exécuter ces fonctions avec les arguments générés, fermant ainsi la boucle sur une expérience utilisateur véritablement interactive.

def ask_database(query):
    # Espace réservé pour la logique de requête à la base de données
    return "Résultats de la requête"
 
def execute_function_call(nom_de_fonction, arguments):
    if nom_de_fonction == "ask_database":
        return ask_database(arguments["query"])
    else:
        raise Exception("Fonction non reconnue")
 
# Exemple d'utilisation
nom_de_fonction = "ask_database"
arguments = {"query": "SELECT * FROM weather_data WHERE location = 'San Francisco, CA'"}
results = execute_function_call(nom_de_fonction, arguments)

Cet exemple met en évidence le processus de définition d'une fonction (ask_database) qui interagit avec une base de données et comment elle peut être invoquée à l'aide d'arguments générés par le modèle Chat GPT. Cela ouvre un monde de possibilités pour la création d'applications capables d'effectuer des tâches complexes en fonction de l'entrée utilisateur, de la réservation de réservations à la fourniture de recommandations personnalisées.

Partie 3. Forcer l'utilisation de fonctions spécifiques et explorer les appels de fonctions parallèles avec l'API Chat GPT

L'une des fonctionnalités les plus avancées de l'API Chat GPT est la possibilité de forcer l'utilisation de fonctions spécifiques ou d'exécuter plusieurs fonctions en parallèle. Cette capacité est particulièrement utile dans les scénarios où la logique de l'application nécessite un certain flux ou lors de l'optimisation de l'efficacité et de la rapidité.

# Forcer l'utilisation d'une fonction spécifique
tool_choice = {"type": "function", "function": {"name": "get_current_weather"}}

En spécifiant le paramètre tool_choice, les développeurs peuvent guider le processus de prise de décision du modèle, en veillant à ce que la La conversation est alignée sur les objectifs de l'application.

De plus, avec la prise en charge des appels de fonctions parallèles dans les nouveaux modèles, les applications peuvent désormais traiter des requêtes plus complexes qui nécessitent des informations provenant de sources multiples, améliorant ainsi considérablement l'expérience de l'utilisateur.

Comment formater les entrées pour les modèles d'API Chat GPT

Pour créer des interactions de discussion engageantes et efficaces avec les modèles GPT, tels que gpt-3.5-turbo et gpt-4, il est nécessaire d'adopter une approche nuancée pour structurer les entrées et interpréter les sorties. Ce guide détaillé vous guidera à travers le processus, en offrant des exemples pratiques et du code d'exemple pour illustrer les concepts clés.

Comprendre les bases des formats d'entrée pour l'API Chat GPT

Au cœur des modèles ChatGPT se trouve un principe simple mais puissant : vous fournissez une série de messages en tant qu'entrées, et le modèle génère une réponse. Ces interactions peuvent aller des échanges simples à des dialogues complexes impliquant plusieurs tours.

Faire un appel à l'API Chat Completion avec l'API Chat GPT

L'interaction avec le modèle ChatGPT implique de faire des appels à l'API avec des paramètres soigneusement structurés. Voici un aperçu des composants essentiels :

• Paramètres requis :
  • model : Spécifie la version du modèle, telle que gpt-3.5-turbo ou gpt-4.
  • messages : Une liste d'objets de messages, chacun contenant :
    • role : Identifie l'auteur du message (par exemple, system, user ou assistant).
    • content : Le texte du message.

# Exemple d'appel à l'API avec des tours de conversation prédéfinis
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant utile."},
        {"role": "user", "content": "Toc toc."},
        {"role": "assistant", "content": "Qui est là ?"},
        {"role": "user", "content": "Orange."},
    ],
    temperature=0,
)

Interpréter la réponse avec l'API Chat GPT

Après avoir effectué un appel à l'API, vous recevrez une réponse contenant plusieurs champs, dont le message généré. Pour extraire uniquement la réponse de l'assistant :

# Extraire la réponse de l'assistant
reply = response.choices[0].message.content
print(reply)

Cela affichera le message généré par l'assistant, complétant la conversation.

Conseils pour des invitations efficaces

La création d'invitations efficaces est un art qui peut influencer considérablement la qualité des réponses du modèle. Voici quelques conseils :

• Messages système : Utilisez des messages système pour définir le contexte ou la personnalité de l'assistant. Cependant, notez que certaines versions du modèle peuvent ne pas accorder une importance particulière au message système, il peut donc être bénéfique d'inclure des instructions critiques dans les messages utilisateur.

• Invitations en quelques exemples : Parfois, montrer au modèle ce que vous voulez à travers des messages d'exemple peut être plus efficace que de l'expliquer explicitement. Cette méthode consiste à créer une série de messages qui illustrent le modèle d'interaction souhaité.

# Exemple d'invitation en quelques exemples
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Traduisez le jargon d'entreprise en langage courant."},
        {"role": "user", "content": "Que signifie 'optimiser nos flux de travail'?"},
    ],
    temperature=0,
)
print(response.choices[0].message.content)

Gérer l'utilisation des jetons avec l'API Chat GPT

Comprendre et gérer l'utilisation des jetons est crucial pour optimiser le coût et les performances de vos appels à l'API. Chaque message et réponse consomme des jetons, et suivre cette utilisation permet de maintenir l'efficacité.

• Compter les jetons : Vous pouvez estimer le nombre de jetons qu'une série de messages va utiliser avec la bibliothèque tiktoken, bien que cela soit une approximation en raison de variations potentielles propres au modèle.

import tiktoken
 
# Fonction pour estimer le nombre de jetons
def estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
    # Logique de comptage des jetons ici
    pass
 
# Exemple d'utilisation
token_estimate = estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo")
print(f"Estimation du nombre de jetons : {token_estimate}")

En suivant ces directives et en expérimentant avec différentes approches, vous pouvez exploiter toute la puissance des modèles ChatGPT pour créer des expériences de discussion riches et interactives qui résonnent avec vos utilisateurs. Que vous construisiez un chatbot de service client, un assistant d'écriture créative ou un outil éducatif, comprendre comment communiquer efficacement avec ces modèles ouvre un monde de possibilités.

Conclusion : Réaliser le plein potentiel de l'API Chat GPT

L'API Chat GPT offre un ensemble d'outils polyvalents et puissants aux développeurs souhaitant intégrer des capacités d'IA avancées dans leurs applications. De la génération d'arguments de fonction dynamiques basés sur des indices conversationnels à l'exécution d'une logique complexe adaptée aux besoins de l'utilisateur, les possibilités sont vastes et variées.

En exploitant les techniques et exemples fournis dans ce guide, les développeurs peuvent créer des applications plus engageantes, intelligentes et personnalisées qui repoussent les limites de ce qui est possible avec l'IA conversationnelle. À mesure que l'API continue d'évoluer, nous ne pouvons qu'imaginer les nouvelles opportunités qui se présenteront, permettant des solutions encore plus innovantes et transformantes.