Gerando a chave de API da plataforma OpenAI
Para usar a API OpenAI em Python, precisamos obter uma chave de API secreta da plataforma OpenAI. Então, vamos ao site da OpenAI.
A interface do site aparece quando clicamos no link.
Os botões para se inscrever e fazer login estão localizados. Você pode simplesmente fazer login quando tiver uma conta em execução existente. Caso você não possua uma conta no OpenAI, você pode se registrar para uma nova conta através da opção de inscrição.
Aqui, demonstraremos como se registrar em uma nova conta. Você pode se registrar usando sua conta do Gmail, Apple, Microsoft ou qualquer outra conta.
Depois de fornecer o endereço de e-mail, clique no botão 'Continuar'. A senha da sua conta OpenAI deve ser inserida na próxima tela. Antes de continuar, você deve autenticar sua conta. Assim que a verificação for concluída, você será redirecionado para a página de login. Basta fazer login fornecendo as informações necessárias, como e-mail e senha.
Depois de fazer login na sua conta, outro formulário aparecerá onde você precisa fornecer suas informações básicas (que podem ser vistas no instantâneo anterior) e clicar em “Continuar”.
A última etapa de verificação é onde seu número de telefone precisa ser autenticado. Preencha o número de telefone. Certifique-se de fornecer um número de telefone válido, pois um código será enviado para o número fornecido, que você precisará digitar na próxima tela para fins de verificação.
Assim que a verificação for concluída, você será direcionado para a nova interface que pode ser vista no seguinte instantâneo em anexo:
Entramos em nossa conta com sucesso.
A etapa a seguir é criar uma chave de API. No canto superior direito, você pode examinar o perfil da conta clicando nele.
Na lista de opções mostrada no instantâneo anterior, navegue até a opção “Exibir chaves de API”.
Na nova janela, podemos ver a opção “Criar nova chave secreta”. Marcar este botão ativa uma caixa de diálogo para aparecer.
Dê um nome à sua chave. Aqui, nós a chamamos de “chave fictícia”. Em seguida, pressione o botão “Criar chave secreta” para prosseguir.
Ao apertar o botão, você receberá uma chave de API secreta. Existe um aviso de isenção de responsabilidade acima desta chave, que afirma que esta chave só pode ser visualizada uma vez. Portanto, precisamos copiá-lo em algum lugar, pois não pode ser recuperado novamente da conta OpenAI. Se o perdermos de alguma forma, o único jeito é gerar um novo.
Assim, armazenamos essa chave secreta com segurança para uso futuro.
Na imagem anterior, podemos observar que a página já está atualizada. A lista é revisada para incluir a nova chave. Ao utilizar a API OpenAI em seus aplicativos, você pode autenticar suas consultas por meio da chave de API obtida.
Instalando Dependências
Agora que geramos nossa chave API secreta, vamos instalar as dependências do Python que precisamos para o projeto. Então, instalamos dois pacotes Python aqui, que são LangChain e OpenAI. Ambas as bibliotecas não estão incluídas na biblioteca padrão do Python, portanto, precisamos instalá-las separadamente.
Você pode instalar os dois por meio do terminal usando os comandos ou pode instalá-los por meio do Python IDE.
Para instalar o LangChain através do terminal, escreva este comando:
$ pip instalar langchainPara instalar o pacote OpenAI, escreva o seguinte comando:
$ pip instalar openaiA execução desses comandos no terminal instalará ambos os pacotes em sua máquina se o Python já estiver instalado.
Para este tutorial, usamos o outro método que está instalando por meio do Python IDE. O Python IDE que usamos aqui é o Pycharm. Lançamos o Pycharm e criamos um novo projeto. Por padrão, ele cria um projeto em Python.
Na parte inferior da interface do Pycharm, você verá uma barra lateral com uma lista de opções. Clique na seção 'Pacotes Python'. Pesquise as bibliotecas necessárias e clique no botão “instalar pacote” no lado direito para instalá-las.
Na imagem fornecida, você pode ver a instalação do LangChain. Da mesma forma, instalamos o pacote OpenAI.
Uma vez concluída a instalação, você pode começar a trabalhar no projeto acessando diferentes modelos OpenAI usando esta chave.
Exemplo:
Vamos criar um programa de exemplo para implementar este conceito onde especificamos uma consulta e onde o texto previsto é obtido usando o módulo OpenAI.
importar osde langchain. llms importar OpenAI
os . aproximadamente [ 'OPENAI_API_KEY' ] = 'SUA CHAVE AQUI'
llm_langchain = OpenAI ( model_name = 'texto-davinci-003' )
text_to_predict = 'Qual é a melhor habilidade técnica para aprender em 2023?'
imprimir ( llm_langchain ( text_to_predict ) )
Primeiro importamos um módulo, ou seja, “os”, da biblioteca padrão do Python. Você pode se comunicar com o sistema operacional usando este módulo. Em seguida, importamos o OpenAI do módulo Langchain-llms. Isso nos ajuda a interagir e integrar nosso projeto com os módulos OpenAI.
Depois de importar os pacotes necessários para o nosso projeto, definimos a chave secreta da API que obtivemos anteriormente como a variável de ambiente “os”. Esta chave nos permite acessar os módulos OpenAI em nosso projeto. O “os.environ” é um objeto que é utilizado para mapear as variáveis de ambiente do usuário. Forneça sua chave de API secreta em “SUA CHAVE AQUI”.
À medida que fazemos alguma previsão de texto, o modelo usado para a previsão de texto é “model_name=”text-davinci-003″ da plataforma OpenAI. Nós o atribuímos à função “llm_langchain”. Em seguida, fornecemos o texto que precisa ser previsto usando o módulo especificado do OpenAI, que é “Qual é a melhor habilidade técnica para aprender em 2023?” Por fim, usando a função print, exibimos o texto previsto de saída no console Python.
O texto previsto obtido pelo modelo OpenAI “text-davinci-003” é mostrado no seguinte instantâneo:
Conclusão
A integração do OpenAI com LangChain em Python é explicada neste artigo. O OpenAI é brevemente descrito para você na seção de introdução do artigo. Além disso, é explicada a geração da chave secreta da API da plataforma OpenAI. Além disso, elaboramos e implementamos a instalação das dependências necessárias no projeto Python. Por fim, criamos um programa Python simples importando o OpenAI e o LangChain para gerar uma resposta usando um modelo AI para uma consulta especificada.