كيفية تنفيذ ChatGPT باستخدام OpenAI API في Python بشكل متزامن وغير متزامن | بقلم لين جي كوونج

تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة عملك

منذ ظهور ChatGPT، أحدث صدمة هائلة للمجتمع البشري. لقد تغيرت حياتنا بشكل كبير بسبب ذلك، وخاصة بالنسبة لنا نحن المطورين. يمكن لـ ChatGPT الإجابة على جميع أنواع الأسئلة الفنية وغير الفنية بشكل صحيح ودقيق وفعال.

ومع ذلك، يمكن لـ ChatGPT أن يفعل أكثر من مجرد الإجابة على أسئلتنا. يمكننا أيضًا إجراء المحادثات برمجيًا من خلال تنفيذها في تطبيقنا واستخدامها للإجابة على أسئلة العملاء أو تعزيز كفاءة أعمالنا بشكل عام.

حالة الاستخدام النموذجية هي التنبؤ بالفئة في خدمة البحث عن المنتجات في المتاجر عبر الإنترنت. لقد اعتدنا على بناء نماذج التعلم الآلي أو التعلم العميق بناءً على بيانات فئة المنتج التي يمكننا الحصول عليها. ومع ذلك، فإن هذه النماذج محدودة ببيانات التدريب التي يمكننا الحصول عليها، بغض النظر عن مدى تعقيد تدريب النماذج. بالمقارنة مع ChatGPT، فإن النماذج الموجودة خلف الكواليس مبنية على بيانات أكثر بكثير مما يمكننا الوصول إليها ويتم تدريبها أيضًا باستخدام خوارزميات أكثر تقدمًا. ولذلك، فإن توقعات ChatGPT عادةً ما تكون أكثر دقة، حتى بالنسبة للمنتجات التي لم يتم فهرستها من قبل.

سنقدم في هذا المنشور كيفية إجراء المحادثات برمجيًا باستخدام OpenAI API في Python. سيتم تقديم المفاهيم الأساسية بلغات بسيطة حتى تتمكن من البدء بها بسرعة.

لنقم بإنشاء بيئة افتراضية حتى نتمكن من تجربة أحدث إصدارات Python والمكتبات:

conda create -n openai python=3.12
conda activate openai
pip install openai httpx

• openai – مكتبة مقدمة من OpenAI والتي تجعل العمل مع OpenAI API في Python بسيطًا وفعالاً.
• httpx – مكتبة عميل HTTP حديثة ومميزة بالكامل تدعم كلاً من HTTP/1.1 وHTTP/2 وتوفر واجهات برمجة التطبيقات المتزامنة وغير المتزامنة.

المصادقة

بعد تثبيت المكتبات، نحتاج إلى الحصول على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API) لاستدعاء واجهات برمجة تطبيقات OpenAI. لاحظ أنه تتم إدارة OpenAI API وChatGPT بشكل منفصل. لذلك، حتى لو كنت من مستخدمي ChatGPT المدفوعين، فإنك…