Desatando el poder de las conversaciones: Cómo construir un chatbot GPT-3 con Python | de Ochieng’ Amina | mayo, 2023

Ochieng' Amén
Foto de Mohamed Nohassi en Unsplash

Érase una vez, en el mundo de la tecnología en constante evolución, vivía un curioso programador llamado Alex. Alex había oído rumores sobre un poderoso modelo de lenguaje llamado GPT-3, conocido por su capacidad para entablar conversaciones similares a las de los humanos. Inspirado por el potencial de esta tecnología de vanguardia, Alex se embarcó en un viaje para construir su propio chatbot GPT-3 utilizando el lenguaje místico de Python.

Para embarcarse en esta aventura, Alex necesitaba reunir algunas herramientas esenciales. Sabían que el primer paso era equiparse con la biblioteca Python de OpenAI, que permitía una integración perfecta con GPT-3. Con gran anticipación, Alex instaló el openai biblioteca, que sirvió como clave para desbloquear el potencial del chatbot.

A continuación, Alex necesitaba establecer una conexión con la API de GPT-3. Armados con una cuenta OpenAI y una clave API, estaban listos para establecer un vínculo mágico entre su código Python y los vastos poderes computacionales de GPT-3. Con unas pocas líneas de código, Alex configuró la conexión y se preparó para aprovechar las inmensas capacidades de este modelo de lenguaje.

Ahora, Alex se enfrentó a la tarea de crear una conversación interesante entre el usuario y el chatbot. Diseñaron una interfaz de usuario encantadora que incitaría al usuario a escribir su mensaje, sumergiéndolo en una experiencia verdaderamente interactiva. de pitón input() función se convirtió en la puerta de entrada a este reino encantado de conversación.

Con la entrada del usuario en la mano, Alex invocó la API de GPT-3 y transmitió el mensaje del usuario como un aviso. La magia estaba a punto de desplegarse. Con gran expectación, Alex esperó la respuesta del chatbot GPT-3, anticipando ansiosamente su naturaleza humana.

La API de GPT-3 funcionó de maravilla, devolviendo una respuesta fascinante que parecía haber sido creada por una persona. Luego, se presentó la respuesta del chatbot al usuario, lo que provocó una encantadora conversación de ida y vuelta.

Pero el viaje de Alex no terminó ahí. Sabían que refinar las habilidades del chatbot era crucial. Mediante el uso de parámetros, experimentaron con varias configuraciones para personalizar el comportamiento del chatbot. Al ajustar configuraciones como el parámetro de temperatura, podían controlar la aleatoriedad de las respuestas del chatbot, logrando un equilibrio entre creatividad y coherencia.

A medida que crecían las capacidades del chatbot, Alex descubrió la importancia de manejar las entradas de los usuarios e incorporar el manejo de errores. Se aseguraron de que el chatbot respondiera con gracia a entradas inesperadas, evitando posibles malentendidos o hechizos fallidos.

A lo largo del proceso de desarrollo, Alex encontró consuelo en la amplia biblioteca de encantamientos del ecosistema de Python. Recurrieron al poder de Flask para crear una aplicación web, envolviendo su chatbot en una encantadora interfaz de usuario accesible a través de cualquier navegador. HTML y CSS dieron vida a la interfaz, mejorando la experiencia del usuario con encantamientos visuales.

Con cada línea de código, el chatbot de Alex se transformó en una entidad poderosa, capaz de entablar conversaciones cautivadoras con usuarios de todas partes. La combinación de la versatilidad de Python, la biblioteca OpenAI y los poderes místicos de GPT-3 dieron vida a su visión.

Cuando la historia del viaje de Alex llegó a su fin, se maravillaron con las maravillas de la tecnología y el poder de Python para desbloquear posibilidades tan extraordinarias. Lanzaron su creación al mundo, compartiendo el conocimiento e inspirando a otros a embarcarse en sus propias búsquedas para construir chatbots GPT-3.

Entonces, querido lector, si te atreves a profundizar en el ámbito del desarrollo de chatbots GPT-3, equípate con Python, la biblioteca OpenAI y un toque de creatividad. Dé rienda suelta a su imaginación y observe cómo se desarrolla la magia a medida que su chatbot participa en conversaciones cautivadoras, dejando a los usuarios hipnotizados por sus interacciones similares a las humanas.

Dependencias y Bibliotecas:

Para embarcarse en este viaje encantador, necesitará algunas dependencias y bibliotecas:

  1. Python: el lenguaje mágico que servirá como base para su chatbot GPT-3.
  2. Biblioteca OpenAI Python: Instale el openai biblioteca, que será su puerta de entrada a los maravillosos poderes de GPT-3. Puedes instalarlo usando el administrador de paquetes. pip:
pip install openai

3. Flask: este fascinante marco web te permitirá crear una interfaz de usuario encantadora para tu chatbot. Instalar Flask usando pip:

pip install flask

Con su arsenal de dependencias listo, ahora puede embarcarse en la implementación de su chatbot GPT-3.

Paso 1: configurar la conexión OpenAI

Importar el openai biblioteca y configura tu clave API:

Paso 2: Diseñe la interfaz de usuario

Con Flask, cree una aplicación web que sirva como interfaz para su chatbot. Puede crear una plantilla HTML con un campo de entrada de texto y un botón de envío para que el usuario interactúe con el chatbot.

Paso 3: recopilar información del usuario

En su aplicación Flask, capture la entrada del usuario usando el request módulo. Esto le permitirá recuperar el mensaje enviado por el usuario.

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def home():
if request.method == 'POST':
user_message = request.form['message']
# Process the user's message and invoke the chatbot
return process_message(user_message)
return render_template('index.html')

Paso 4: invocar el chatbot GPT-3

Pase el mensaje del usuario como mensaje a la API de GPT-3 y reciba una respuesta. Utilizar el openai.Completion.create() método para interactuar con GPT-3.

def process_message(user_message):
response = openai.Completion.create(
engine='davinci-codex',
prompt=user_message,
max_tokens=100,
temperature=0.7
)
# Retrieve the chatbot's response from the API call
chatbot_response = response.choices[0].text.strip()
# Return the chatbot's response
return chatbot_response

Paso 5: Ejecute la aplicación Flask

Inicie el servidor de desarrollo de Flask y ejecute su aplicación web de chatbot GPT-3:

if __name__ == '__main__':
app.run()

Ahora, cuando inicie su aplicación Flask e interactúe con la interfaz de usuario, su chatbot GPT-3 responderá con conversaciones cautivadoras y similares a las de los humanos.

Mientras se embarca en este viaje mágico de construir un chatbot GPT-3 con Python, recuerde respetar las pautas éticas y garantizar el uso responsable de la tecnología de IA. Aprovecha la creatividad y el potencial que ofrece este reino y comparte tu creación con el mundo, encantando a los usuarios con el poder de la IA conversacional.

Que su viaje esté lleno de maravillas y que su chatbot brinde alegría a todos los que interactúan con él. ¡Feliz codificación!

Referencias:


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