Do iniciante ao especialista: como fazer uma chamada API bem-sucedida para Chat GPT

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Lynn Mikami

Published on 30/04/2024

Introdução à Chat GPT API: Um portal para modelos de conversação aprimorados

A API Chat GPT da OpenAI representa um avanço significativo no campo da inteligência artificial, oferecendo aos desenvolvedores uma plataforma robusta para integrar uma IA de conversação sofisticada em seus aplicativos. Esta API, parte da suíte mais abrangente de modelos GPT, permite interações dinâmicas com os usuários, capazes de compreender e responder a consultas complexas com notável precisão.

Em sua essência, a API Chat GPT não apenas facilita configurações simples de perguntas e respostas, mas também interações que podem envolver fontes de dados externas, lógica personalizada e até a execução de funções específicas com base no contexto da conversa. Isso permite que os aplicativos ofereçam experiências personalizadas que vão além de respostas predefinidas, adaptando-se às necessidades do usuário em tempo real.

Preparando seu ambiente de desenvolvimento para a API Chat GPT

A jornada começa com a configuração do seu ambiente de desenvolvimento. Essa preparação é crucial para uma experiência tranquila ao trabalhar com a API Chat GPT. As seguintes bibliotecas em Python formam a base de nossa caixa de ferramentas para esse empreendimento:

• openai: A biblioteca oficial fornecida pela OpenAI para interagir com sua API, incluindo o modelo Chat GPT.
• scipy, tenacity, tiktoken, termcolor: Bibliotecas auxiliares que fornecem funcionalidades adicionais, como lógica de repetição, gerenciamento de tokens e saída colorida no terminal, aprimorando o processo de desenvolvimento.

!pip install openai scipy tenacity tiktoken termcolor --quiet

Após a instalação, importe essas bibliotecas e inicialize o cliente do OpenAI. Esta etapa envolve especificar o modelo GPT que você deseja usar e configurar a autenticação com a chave da API da 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")

Como criar funções para chamar os modelos da API Chat GPT

Parte 1. Gerar argumentos de função com a API de preenchimentos de chat

Um recurso destacado da API Chat GPT é sua capacidade de gerar argumentos de função de forma dinâmica. Essa capacidade pode aprimorar significativamente a experiência do usuário, permitindo conversas mais naturais e interativas.

Considere um cenário em que seu aplicativo precisa fornecer informações climáticas. Em vez de codificar respostas ou exigir que os usuários insiram dados em um formato específico, você pode definir especificações de função que orientam o modelo GPT na geração dos argumentos necessários com base na conversa.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "obter_tempo_atual",
            "description": "Obter o clima atual",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "localizacao": {"type": "string", "description": "A cidade e o estado, por exemplo, São Francisco, CA"},
                    "formato": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "A unidade de temperatura a ser usada."},
                },
                "required": ["localizacao", "formato"],
            },
        }
    }
]

Ao alimentar essas especificações na API Chat GPT, seu aplicativo pode solicitar informações aos usuários de forma inteligente e gerar chamadas de função precisas para recuperar os dados desejados.

Parte 2. Implementando lógica de conversação avançada com a API Chat GPT

Além de gerar argumentos para funções predefinidas, a API Chat GPT permite a execução dessas funções com os argumentos gerados, fechando o ciclo de uma experiência do usuário verdadeiramente interativa.

def consultar_banco_de_dados(query):
    # Espaço reservado para a lógica de consulta ao banco de dados
    return "Resultados da consulta"
 
def executar_chamada_de_funcao(nome_funcao, argumentos):
    if nome_funcao == "consultar_banco_de_dados":
        return consultar_banco_de_dados(argumentos["consulta"])
    else:
        raise Exception("Função não reconhecida")
 
# Uso de exemplo
nome_funcao = "consultar_banco_de_dados"
argumentos = {"consulta": "SELECT * FROM dados_climaticos WHERE localizacao = 'São Francisco, CA'"}
resultados = executar_chamada_de_funcao(nome_funcao, argumentos)

Este exemplo destaca o processo de definição de uma função (consultar_banco_de_dados) que interage com um banco de dados e como ela pode ser invocada usando argumentos gerados pelo modelo Chat GPT. Isso abre infinitas possibilidades para a criação de aplicativos que podem executar tarefas complexas com base na entrada do usuário, desde fazer reservas até fornecer recomendações personalizadas.

Parte 3. Forçar o uso de funções específicas e explorar chamadas paralelas de função com a API Chat GPT

Uma das funcionalidades mais avançadas da API Chat GPT é a capacidade de forçar o uso de funções específicas ou executar várias funções em paralelo. Essa capacidade é particularmente útil em cenários em que a lógica do aplicativo requer um fluxo específico ou quando se busca otimizar a eficiência e a velocidade.

# Forçando o uso de uma função específica
escolha_ferramenta = {"type": "function", "function": {"name": "obter_tempo_atual"}}

Ao especificar o parâmetro escolha_ferramenta, os desenvolvedores podem guiar o processo de tomada de decisão do modelo, garantindo que a função específica seja utilizada. Como formatar inputs para modelos da API Chat GPT

Criar interações envolventes e efetivas em chat com modelos GPT, como gpt-3.5-turbo e gpt-4, exige uma abordagem sutil na estruturação dos inputs e na interpretação dos outputs. Este guia detalhado vai orientar você pelo processo, oferecendo exemplos práticos e código de exemplo para ilustrar os principais conceitos.

Compreendendo os Conceitos Básicos dos Formatos de Input para Chat GPT API

No cerne dos modelos ChatGPT está uma premissa simples, porém poderosa: você fornece uma série de mensagens como input, e o modelo gera uma resposta. Essas interações podem ser desde trocas simples de mensagens até diálogos complexos com várias partes.

Realizando uma Chamada API de Completude de Chat com Chat GPT API

Interagir com o modelo ChatGPT envolve fazer chamadas API com parâmetros cuidadosamente estruturados. Aqui está uma análise dos componentes essenciais:

• Parâmetros Obrigatórios:
  • model: Especifica a versão do modelo, como gpt-3.5-turbo ou gpt-4.
  • messages: Uma lista de objetos de mensagem, cada um contendo:
    • role: Identifica o autor da mensagem (por exemplo, system, user ou assistant).
    • content: O texto da mensagem.

# Exemplo de chamada API com uma conversa pré-definida
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Você é um assistente útil."},
        {"role": "user", "content": "Toc toc."},
        {"role": "assistant", "content": "Quem está aí?"},
        {"role": "user", "content": "Laranja."},
    ],
    temperature=0,
)

Interpretando a Resposta com Chat GPT API

Após fazer uma chamada à API, você receberá uma resposta contendo vários campos, incluindo a mensagem gerada. Para extrair apenas a resposta do assistente:

# Extrair a resposta do assistente
reply = response.choices[0].message.content
print(reply)

Isso irá imprimir a mensagem gerada pelo assistente, completando a conversa.

Dicas para Prompts Efetivos

Criar prompts efetivos é uma arte que pode influenciar dramaticamente a qualidade das respostas do modelo. Aqui estão algumas dicas:

• Mensagens do Sistema: Use mensagens do sistema para definir o contexto ou a personalidade do assistente. No entanto, observe que algumas versões do modelo podem não dar tanto peso para a mensagem do sistema, então pode ser benéfico incluir instruções importantes nas mensagens do usuário.

• Prompt de Poucos Exemplos: Às vezes, mostrar para o modelo o que você quer através de mensagens de exemplo pode ser mais efetivo do que dizer explicitamente. Este método envolve criar uma série de mensagens que ilustram o padrão de interação desejado.

# Exemplo de prompt de poucos exemplos
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Traduza os jargões corporativos para o inglês simples."},
        {"role": "user", "content": "O que significa 'sintonizar nossos fluxos de trabalho'?"},
    ],
    temperature=0,
)
print(response.choices[0].message.content)

Gerenciando o Uso de Tokens com Chat GPT API

Compreender e gerenciar o uso de tokens é crucial para otimizar o custo e desempenho das suas chamadas API. Cada mensagem e resposta consome tokens, e acompanhar esse uso ajuda a manter a eficiência.

• Contando Tokens: Você pode estimar o número de tokens que uma série de mensagens usará com a biblioteca tiktoken, embora isso deva ser considerado uma aproximação devido a possíveis variações específicas do modelo.

import tiktoken
 
# Função para estimar contagem de tokens
def estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
    # Lógica para contar tokens aqui
    pass
 
# Exemplo de uso
token_estimate = estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo")
print(f"Estimativa de contagem de tokens: {token_estimate}")

Ao seguir essas diretrizes e experimentar diferentes abordagens, você pode aproveitar todo o poder dos modelos ChatGPT para criar experiências de chat ricas e interativas que ressoam com seus usuários. Seja construindo um bot de atendimento ao cliente, um assistente de escrita criativa ou uma ferramenta educacional, entender como se comunicar efetivamente com esses modelos abre um mundo de possibilidades.

Conclusão: Realizando o Potencial Total da Chat GPT API

A API Chat GPT oferece um conjunto versátil e poderoso de ferramentas para desenvolvedores que desejam integrar capacidades avançadas de IA em suas aplicações. Desde gerar argumentos de função dinâmicos com base em dicas da conversa até executar lógicas complexas adaptadas às necessidades do usuário, as possibilidades são vastas e variadas.

Aproveitando as técnicas e exemplos fornecidos neste guia, os desenvolvedores podem embarcar na criação de aplicações mais envolventes, inteligentes e personalizadas que ampliam os limites do que é possível com IA conversacional. À medida que a API continua evoluindo, podemos imaginar novas oportunidades que surgirão, possibilitando soluções cada vez mais inovadoras e transformadoras.