В последнее время ИИ — самая большая тенденция, захватившая мир, и если вы все еще сомневаетесь в его полезности и не используете преимущества различных приложений, созданных с его помощью, возможно, пришло время пересмотреть свое решение.
С учетом сказанного, один из Самые впечатляющие изобретения в области искусственного интеллекта, доступные в настоящее время, — это Chat-Gpt 3 и 4 от OpenAI.
OpenAI — это частный исследовательский центр, задачей которого является развитие и управление искусственным интеллектом (ИИ) таким образом, чтобы это приносило пользу всему человечеству.

В этом руководстве я покажу, как использовать OpenAI API с Python для выполнения различных задач, таких как создание контента, ответы на вопросы, суммирование текста, перевод и анализ настроений. С API OpenAI нет предела вашим возможностям.

Чтобы использовать API OpenAI в Python, выполните следующие действия:

  • Зарегистрируйтесь для получения ключа API OpenAI: вы перейдете по ссылке, чтобы зарегистрировать учетную запись, и если у вас уже есть активная учетная запись с использованием Chat-Gpt 3, вы можете использовать ту же учетную запись для входа. , Это перенаправит вас к интерфейсу, который вы можете увидеть ниже:

Затем нажмите на профиль своей учетной записи и выберите Просмотреть ключи API. Вы также можете использовать эту ссылку для перехода на страницу.

На странице вы увидите возможность создать новый секретный ключ. Нажмите на нее, чтобы сгенерировать секретный ключ.

  • Установка. Чтобы установить библиотеку OpenAI, откройте командную строку или окно терминала и введите следующую команду, чтобы установить пакет OpenAI.

pip install openai

  • Демонстрация. Теперь мы установили библиотеку на свой компьютер. Давайте попробуем задачу «Ответ на вопрос» с помощью API, см. код ниже:

Вывод

В этом коде мы использовали модель давинчи, чтобы ответить на вопрос «Какая столица Франции?» Из того, что мы сделали здесь, мы не предоставили никакого контекста, мы можем предоставить контекст, чтобы модель поняла смысл вопроса и дала более актуальный и точный ответ.

Давайте посмотрим на другой пример с анализом настроений ниже.

Вывод

В этом примере мы использовали модель text-davinci-002 для анализа тональности заданного текста: «Фильм был действительно великолепен, мне он понравился!» который был классифицирован моделью как положительный текст.

Мы изучили бесконечные возможности библиотеки OpenAI в Python, и мне не терпится увидеть, что вы создадите с ее помощью.

Спасибо, что прочитали мою статью. Надеюсь, вам понравилось. Пожалуйста, не стесняйтесь делиться и комментировать его. Подпишитесь на меня, чтобы узнать больше подобного контента 😎.
Увидимся в следующий раз.