Guide du débutant pour l'utilisation de l'API ChatGPT

Qu'est-ce que le GPT ?

GPT, abréviation de Generative Pre-trained Transformer, est une série de modèles linguistiques développés par OpenAI. Ces modèles, qui évoluent de GPT-1 à GPT-4, sont entraînés sur de vastes données textuelles et peuvent être affinés pour des tâches linguistiques spécifiques. Ils excellent dans la production de textes cohérents en prédisant les mots suivants. ChatGPT, une IA conversationnelle basée sur ces modèles, interagit en langage naturel et est entraînée à être sûre, fiable et informative, avec des connaissances mises à jour jusqu'en mars 2023.

Qu'est-ce que l'API du ChatGPT ?

Une API (Application Programming Interface) permet à deux logiciels de communiquer entre eux. Les API exposent certaines fonctions et données d'une application à d'autres applications. Par exemple, l'API Twitter permet aux développeurs d'accéder aux profils des utilisateurs, aux tweets, aux tendances, etc. de Twitter et de créer leurs propres applications en utilisant ces données.

L'API ChatGPT permet d'accéder aux modèles d'IA conversationnelle d'OpenAI tels que GPT-4, GPT-4 turbo, GPT-3, etc. Il nous permet d'exploiter ces modèles linguistiques dans nos applications par le biais de l'API. Il peut y avoir plusieurs cas d'utilisation où, en utilisant ces API, vous pouvez créer des fonctionnalités et des caractéristiques intéressantes dans vos applications qui sont utiles pour vos utilisateurs. Il peut s'agir de

• Créer des chatbots et des assistants virtuels
• Automatiser les flux de travail de l'assistance à la clientèle
• Générer du contenu comme des courriels, des rapports, etc.
• Répondre à des questions spécifiques à un domaine

Caractéristiques principales de l'API ChatGPT

Examinons quelques-unes des raisons pour lesquelles vous pourriez choisir d'utiliser l'API ChatGPT pour votre projet :

Compréhension du langage naturel

Le chatGPT fait preuve de capacités exceptionnelles en matière de compréhension du langage naturel. Il repose sur l'architecture GPT-3, qui lui permet d'interpréter et de traiter un large éventail d'entrées en langage naturel, notamment des questions, des commandes et des déclarations.

Cette compréhension est facilitée par son entraînement sur un vaste corpus de données textuelles, ce qui le rend apte à reconnaître les différentes nuances linguistiques et à générer des réponses précises et adaptées au contexte​.

Génération de réponses contextuelles

L'API excelle dans la production de textes non seulement cohérents, mais aussi pertinents sur le plan contextuel. Cela signifie que le ChatGPT peut fournir des réponses qui s'alignent de manière transparente sur le flux de la conversation, en maintenant la pertinence par rapport au contexte fourni précédemment.

Sa capacité à traiter de longues séquences de texte lui permet de comprendre les dépendances au sein d'une conversation, garantissant ainsi que les réponses sont non seulement exactes, mais aussi significatives dans le contexte donné.​.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités offertes par l'API :

• Compréhension du langage naturel
• Génération de réponses contextuelles
• Capacité à répondre aux questions de suivi
• Prise en charge des flux de travail conversationnels

Comment utiliser l'API du ChatGPT

La bibliothèque OpenAI Python API offre un moyen simple et efficace d'interagir avec l'API REST d'OpenAI à partir de n'importe quelle application Python 3.7+. Ce guide détaillé a pour but de vous aider à comprendre comment utiliser la bibliothèque de manière efficace.

Installation

Pour commencer à utiliser la bibliothèque, installez-la à l'aide de pip :

!pip install openai

Utilisation

Pour utiliser la bibliothèque, vous devez l'importer et créer un client OpenAI :

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="...")

Vous pouvez générer une clé en vous connectant à platform.openai.com

Une fois que vous avez la clé, vous pouvez effectuer des appels à l'API, par exemple pour compléter des chats :

chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is Machine Learning?",
        }
    ],
    model="gpt-4-1106-preview",
)

La bibliothèque prend également en charge les réponses en continu à l'aide d'événements côté serveur (SSE). Voici un exemple de la manière dont les réponses sont diffusées :

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="...")
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "what is machine learning?"}],
    stream=True,
)
for part in stream:
    print(part.choices[0].delta.content or "")

Modèles et prix de l'OpenAI

OpenAI propose une gamme de modèles d'IA différents que les utilisateurs peuvent exploiter par l'intermédiaire de leur API. Les modèles diffèrent par leurs capacités, leur prix et les cas d'utilisation prévus.

Le modèle phare GPT-4 est le plus performant et le plus cher, à partir de 0,03 $ pour 1 000 jetons en entrée et 0,06 $ pour 1 000 jetons en sortie. Le GPT-4 représente l'état de l'art en matière de traitement du langage naturel, avec la capacité de comprendre et de générer des textes de type humain. Il prend en charge jusqu'à 128 000 jetons de contexte. La famille GPT-4 comprend le modèle GPT-4 de base ainsi que le modèle GPT-4-32k, qui utilise 32 000 jetons de contexte.

Le nouveau modèle GPT-4 turbo est doté d'une longueur de contexte de 128k, d'un support de vision et est plus puissant que le GPT-4. La meilleure partie est le prix. Son prix est de seulement 0,01 $ pour 1 000 jetons en entrée et de 0,03 $ pour 1 000 jetons en sortie.

Pour un traitement du langage naturel plus rentable, OpenAI propose la famille de modèles GPT-3.5. GPT-3.5 Turbo est optimisé pour les applications conversationnelles avec 16 000 jetons de contexte, au prix de 0,0010 $ pour 1 000 jetons d'entrée et 0,0020 $ pour 1 000 jetons de sortie. GPT-3.5 Turbo Instruct est un modèle d'instruction avec 4 000 jetons de contexte, dont le prix est légèrement plus élevé : 0,0015 $ pour 1 000 jetons d'entrée et 0,0020 $ pour 1 000 jetons de sortie.

Outre les modèles linguistiques de base, OpenAI propose d'autres fonctionnalités par l'intermédiaire de son API. L'API Assistants facilite la création d'assistants d'intelligence artificielle en fournissant des outils tels que l'extraction et l' interprétation de codes. Les modèles d'images peuvent générer et modifier des images. Les modèles d'intégration peuvent représenter le texte sous forme de vecteurs numériques. Il existe également des options permettant d'adapter les modèles à des applications spécifiques.

OpenAI propose une gamme de modèles d'IA puissants que les développeurs peuvent exploiter par le biais d'une simple API payante. Le choix du modèle dépend des besoins spécifiques de l'application et du budget. Le GPT-4 offre des capacités de pointe à un prix élevé, tandis que des modèles comme le GPT-3.5 permettent d'équilibrer les performances et le coût pour de nombreuses applications.

Vous pouvez consulter la documentation officielle pour en savoir plus sur tous les modèles disponibles et leur prix API.

Flexibilité et personnalisation

L'API fournit de nombreux paramètres permettant de personnaliser le comportement du modèle en fonction des besoins de votre application :

Authentification

• api_key (str) : Votre clé API pour l'authentification des demandes. Il s'agit d'une obligation.

Modèles

• modèle (str) : L'ID du modèle à utiliser. Spécifie le modèle à utiliser pour l'achèvement.

Entrée

• prompt (str) : Invite(s) pour laquelle/lesquelles des compléments doivent être générés. Typiquement du texte.
• suffixe (str) : Le suffixe qui vient après une fin de texte généré.

Sortie

• max_tokens (int) : Le nombre maximum de jetons à générer dans l'achèvement. Entre 1 et 4096.
• stop (str) : Jusqu'à 4 séquences où l'API cessera de générer d'autres jetons.
• température (float) : Contrôle le caractère aléatoire. Les valeurs sont comprises entre 0,0 et 2,0. Des valeurs plus élevées signifient que le modèle prendra plus de risques.
• top_p (float) : Alternative à l'échantillonnage avec la température, appelée échantillonnage du noyau. Les valeurs sont comprises entre 0,0 et 1,0. Des valeurs plus élevées signifient que le modèle prendra plus de risques.
• n (int) : Le nombre de réponses à générer pour chaque question.
• stream (bool) : Indique si la progression partielle doit être retransmise en continu. Si cette option est activée, les jetons seront envoyés sous forme d'événements envoyés par le serveur sous forme de données uniquement, au fur et à mesure de leur disponibilité.

Modifier le comportement de l'API ChatGPT

Les trois principaux types de messages qui déterminent le comportement d'un chatbot sont les messages "système", "utilisateur" et "assistant". Les messages du système représentent les processus internes du chatbot, les messages de l'utilisateur sont les données fournies par les humains et les messages de l'assistant sont les réponses du chatbot.

Les messages du système permettent au chatbot de suivre l'état de la conversation, de comprendre le contexte et de déterminer les réponses appropriées. Par exemple, les messages du système peuvent enregistrer le sujet de discussion actuel, l'humeur de l'utilisateur ou les conversations antérieures avec cet utilisateur. Ces métadonnées déterminent la manière dont le chatbot interprète les messages des utilisateurs et élabore les messages des assistants.

Les messages des utilisateurs fournissent les données conversationnelles brutes que le chatbot doit analyser et auxquelles il doit réagir. Le chatbot utilise le traitement du langage naturel pour extraire le sens de ces messages et déterminer l'intention. La formulation, la longueur, la ponctuation et le contenu du message de l'utilisateur susciteront des réponses différentes de la part du chatbot.

Enfin, les messages de l'assistant représentent les réponses du chatbot façonnées par son analyse de l'état du système et des messages de l'utilisateur. Le ton, la personnalité et le contenu informatif des messages des assistants déterminent en fin de compte l'expérience de l'utilisateur. Une conception minutieuse des règles du chatbot et de l'IA qui génère les messages de l'assistant est essentielle pour créer un dialogue engageant et utile.

Conclusion

L'API ChatGPT représente une avancée significative dans le domaine de l'IA conversationnelle, offrant un outil polyvalent et puissant aux développeurs et aux innovateurs. Sa capacité à comprendre et à générer du langage naturel, combinée à sa souplesse d'intégration dans diverses applications, en fait un atout inestimable pour la création de solutions sophistiquées basées sur l'IA.

Qu'il s'agisse de construire des chatbots avancés, d'automatiser le support client, de générer du contenu créatif ou de répondre à des questions spécifiques au domaine, l'API ChatGPT fournit les outils et les capacités nécessaires pour donner vie à ces idées.

Le large éventail de modèles proposés par OpenAI, chacun adapté à des cas d'utilisation différents et à des considérations budgétaires, permet aux développeurs de choisir l'outil le plus approprié à leurs besoins. Du modèle GPT-4 à la pointe de la technologie aux variantes GPT-3.5 plus économiques, le choix du modèle peut être finement adapté aux exigences spécifiques de l'application.

Le guide complet fourni ici constitue un excellent point de départ pour toute personne souhaitant exploiter la puissance de cette technologie de pointe.

Vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet ? Consultez ce tutoriel pratique et les meilleures pratiques pour l'API OpenAI, ou inscrivez-vous à un cours gratuit sur l'utilisation de l'API OpenAI.