ChatGPT, разработанный OpenAI, представляет собой интеллектуальную программу, способную генерировать текст на основе введенных пользователем данных. Он может быть использован для создания разнообразных приложений, включая чат-ботов, системы вопросов и ответов, автозаполнение и многое другое. В этой статье мы рассмотрим, как добавить интерактивный интерфейс для работы с ChatGPT через REST API для получения данных.
Что такое REST API
REST (Representational State Transfer) API – это архитектурный стиль, используемый для построения веб-сервисов. Он базируется на принципах HTTP, таких как GET, POST, PUT и DELETE, и позволяет взаимодействовать с сервером для получения и отправки данных.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Как использовать REST API с ChatGPT
Для использования ChatGPT через REST API, сначала необходимо создать или использовать существующий экземпляр модели, который предоставляет OpenAI. Затем мы можем настроить сервер, который будет принимать HTTP-запросы и отправлять их на сервер OpenAI для обработки. Далее мы можем обрабатывать ответы от сервера и предоставлять их в нашем интерфейсе.
Создание REST API с Python
Для создания REST API с использованием Python мы можем воспользоваться библиотекой Flask. Вот пример кода для создания простого сервера, который будет обрабатывать запросы к ЧатГПТ:
from flask import Flask, request, jsonify
import openai
app = Flask(__name__)
# Установка ключа API OpenAI
openai.api_key = ‘YOUR_OPENAI_API_KEY’
@app.route(‘/query’, methods=[‘POST’])
def get_chat_response():
data = request.get_json()
query = data[‘query’]
# Запрос к модели ChatGPT
response = openai.Completion.create(
engine=»text-davinci-002″,
prompt=query,
max_tokens=100
)
return jsonify({‘response’: response.choices[0].text.strip()})
if __name__ == ‘__main__’:
app.run(debug=True)
Этот код создает сервер Flask, который принимает POST-запросы на /query и ожидает параметр query, содержащий текст запроса пользователя. Затем он отправляет этот запрос на сервер OpenAI, используя ключ API, и возвращает ответ в формате JSON.
Интерактивный интерфейс
Теперь, когда у нас есть сервер, который может взаимодействовать с ChatGPT через REST API, мы можем создать интерактивный интерфейс для пользователей. Это может быть веб-приложение, мобильное приложение или любое другое приложение, способное делать HTTP-запросы.
Пример веб-интерфейса на JavaScript:
document.getElementById(‘query-form’).addEventListener(‘submit’, async (e) => {
e.preventDefault();
const query = document.getElementById(‘query-input’).value;
const response = await fetch(‘/query’, {
method: ‘POST’,
headers: {
‘Content-Type’: ‘application/json’
},
body: JSON.stringify({ query })
});
const data = await response.json();
document.getElementById(‘response’).innerText = data.response;
});
Этот код отправляет запрос на сервер Flask, когда пользователь вводит текст запроса в поле ввода и отправляет форму. Затем он отображает ответ от ChatGPT на странице.
Тестирование и доступ
Прежде чем развертывать ваш проект, важно протестировать его, убедившись, что все работает как ожидается. Затем вы можете развернуть ваше приложение на сервере и предоставить доступ пользователям.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели, как добавить интерактивный интерфейс для работы с ChatGPT через REST API для получения данных. Мы создали сервер с использованием Python и библиотеки Flask, который может взаимодействовать с моделью ЧатГПТ, и создали простой веб-интерфейс для пользователей. Теперь у вас есть основа для создания различных приложений с использованием ИИ и Рест АПИ.
- Освой Python и нейросети и узнай, как гарантированно получить первые 10 заказов
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Создай и прокачай собственного чат-бота
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
