Генерация ключа API на платформе OpenAI
Чтобы использовать API OpenAI в Python, нам нужно получить секретный ключ API от платформы OpenAI. Итак, заходим на сайт OpenAI.
Интерфейс веб-сайта появляется, когда мы нажимаем на ссылку.
Кнопки для регистрации и входа расположены. Вы можете просто войти в систему, когда у вас есть существующая рабочая учетная запись. Если у вас нет учетной записи на OpenAI, вы можете зарегистрировать новую учетную запись через опцию регистрации.
Здесь мы покажем, как зарегистрироваться в новой учетной записи. Вы можете зарегистрироваться, используя свою учетную запись Gmail, Apple, Microsoft или любую другую.
Указав адрес электронной почты, нажмите кнопку «Продолжить». Пароль для вашей учетной записи OpenAI необходимо ввести на следующем экране. Прежде чем продолжить, вы должны аутентифицировать свою учетную запись. Как только проверка будет завершена, вы будете перенаправлены на страницу входа. Просто войдите в систему, указав необходимую информацию, такую как адрес электронной почты и пароль.
После того, как вы вошли в свою учетную запись, появится другая форма, в которой вам нужно указать основную информацию (которую можно было увидеть на предыдущем снимке), а затем нажмите «Продолжить».
На последнем этапе проверки необходимо подтвердить подлинность вашего номера телефона. Заполните номер телефона. Обязательно укажите действительный номер телефона, так как на указанный вами номер будет отправлен код, который необходимо ввести на следующем экране для проверки.
Как только проверка будет завершена, вы будете перенаправлены в новый интерфейс, который можно увидеть на следующем прикрепленном снимке:
Мы успешно вошли в нашу учетную запись.
Следующим шагом является создание ключа API. В правом верхнем углу вы можете просмотреть профиль учетной записи, щелкнув по нему.
Из списка параметров, показанных на предыдущем снимке, перейдите к параметру «Просмотр ключей API».
В новом окне мы видим опцию «Создать новый секретный ключ». Нажатие этой кнопки активирует диалоговое окно.
Дайте имя вашему ключу. Здесь мы называем его «фиктивным ключом». Затем нажмите кнопку «Создать секретный ключ», чтобы продолжить.
Когда вы нажмете кнопку, вам будет предоставлен секретный ключ API. Над этим ключом находится заявление об отказе от ответственности, в котором говорится, что этот ключ можно просмотреть только один раз. Итак, нам нужно скопировать его куда-нибудь, так как его нельзя снова получить из учетной записи OpenAI. Если мы каким-то образом потеряем его, единственный способ — сгенерировать новый.
Таким образом, мы надежно сохранили этот секретный ключ для будущего использования.
На предыдущем изображении мы видим, что страница теперь обновлена. Список изменен, чтобы включить новый ключ. При использовании OpenAI API в своих приложениях вы можете аутентифицировать свои запросы с помощью полученного ключа API.
Установка зависимостей
Теперь, когда мы сгенерировали наш секретный ключ API, мы установим зависимости Python, которые нам нужны для проекта. Итак, мы устанавливаем здесь два пакета Python: LangChain и OpenAI. Обе эти библиотеки не включены в стандартную библиотеку Python, поэтому нам нужно установить их отдельно.
Вы можете установить их оба через терминал, используя команды, или вы можете установить их через Python IDE.
Чтобы установить LangChain через терминал, напишите эту команду:
$ pip установить ленгчейнЧтобы установить пакет OpenAI, напишите следующую команду:
$ пип установить openaiВыполнение этих команд на терминале установит оба пакета на ваш компьютер, если Python уже установлен.
В этом руководстве мы используем другой метод установки через Python IDE. IDE Python, которую мы здесь используем, называется Pycharm. Запускаем Pycharm и создаем новый проект. По умолчанию он создает проект на Python.
В нижней части интерфейса Pycharm вы увидите боковую панель со списком параметров. Нажмите на раздел «Пакеты Python». Найдите необходимые библиотеки и нажмите кнопку «установить пакет» справа, чтобы установить их.
На предоставленном изображении вы можете увидеть установку LangChain. Аналогично устанавливаем пакет OpenAI.
После завершения установки вы можете начать работу над проектом, получая доступ к различным моделям OpenAI с помощью этого ключа.
Пример:
Давайте создадим пример программы для реализации этой концепции, где мы указываем запрос и где прогнозируемый текст получается с помощью модуля OpenAI.
Импортировать тыот ленгчейн. фильмы Импортировать OpenAI
ты . примерно [ 'OPENAI_API_KEY' ] '=' 'ВАШ КЛЮЧ ЗДЕСЬ'
llm_langchain '=' OpenAI ( название модели '=' 'текст-давинчи-003' )
text_to_predict '=' «Какой технический навык лучше всего изучать в 2023 году?»
Распечатать ( llm_langchain ( text_to_predict ) )
Сначала мы импортируем модуль, то есть «os», из стандартной библиотеки Python. С помощью этого модуля вы можете общаться с операционной системой. Затем мы импортируем OpenAI из модуля Langchain-llms. Это помогает нам взаимодействовать и интегрировать наш проект с модулями OpenAI.
После импорта необходимых пакетов в наш проект мы затем устанавливаем секретный ключ API, который мы ранее получили, в качестве переменной среды «os». Этот ключ позволяет нам получить доступ к модулям OpenAI в нашем проекте. «os.environ» — это объект, который используется для сопоставления переменных среды пользователя. Укажите свой секретный ключ API в разделе «ВАШ КЛЮЧ ЗДЕСЬ».
Поскольку мы делаем некоторое предсказание текста, модель, которая используется для предсказания текста, «model_name =» текст-davinci-003″ с платформы OpenAI. Мы назначаем его функции «llm_langchain». Затем мы предоставляем текст, который необходимо предсказать с помощью указанного модуля OpenAI, а именно: «Какой технический навык лучше всего изучать в 2023 году?» Наконец, используя функцию печати, мы отображаем вывод прогнозируемого текста на консоли Python.
Прогнозируемый текст, полученный с помощью модели OpenAI «text-davinci-003», показан на следующем снимке:
Заключение
В этой статье объясняется интеграция OpenAI с LangChain в Python. OpenAI кратко описан вам во вводной части статьи. Кроме того, объясняется генерация секретного ключа API на платформе OpenAI. Кроме того, мы разработали и реализовали установку необходимых зависимостей в проекте Python. Наконец, мы создали простую программу на Python, импортировав OpenAI и LangChain для генерации ответа с использованием модели AI для указанного запроса.