Чтобы добавить возможность загрузки изображений в чат GPT с использованием Python, мы можем воспользоваться поисковым движком Bing для получения ссылок на изображения, а затем загрузить их в модель.

Ниже пошаговое руководство, которое поможет вам реализовать это.

1. Установка необходимых библиотек

  • Установите библиотеку requests для выполнения HTTP-запросов:
pip install requests
  • Установите библиотеку python-bing-image-search для взаимодействия с Bing Image Search API:
pip install python-bing-image-search

2. Получение ключа API Bing

  • Перейдите на веб-сайт Bing Search API (https://www.microsoft.com/en-us/bing/apis/bing-search-api-v7) и зарегистрируйтесь или войдите в свою учетную запись, чтобы получить ключ API.
  • Следуйте инструкциям на сайте для получения ключа API Bing.

3. Интеграция с Bing Image Search

  • Создайте новый файл Python с названием bing_image_search.py.
  • Импортируйте класс BingImageSearch из модуля bing_image_search.
  • Создайте функцию search_images, которая будет принимать запрос и количество изображений в качестве параметров:
from bing_image_search import BingImageSearch

def search_images(query, count=5):
bing_image_search = BingImageSearch(‘YOUR_API_KEY’)
results = bing_image_search.search(query, count)
image_urls = []
for result in results:
image_urls.append(result.media_url)
return image_urls

Замените 'YOUR_API_KEY' на ключ API, полученный на предыдущем шаге.

4. Загрузка изображений в Chat GPT-модель

  • Импортируйте модуль requests.
  • Создайте функцию download_image, которая будет принимать URL-адрес изображения и путь к файлу, куда нужно сохранить изображение:
import requests

def download_image(url, file_path):
response = requests.get(url)
with open(file_path, ‘wb’) as file:
file.write(response.content)
  • Пример использования функций search_images и download_image:
search_query = ‘кошки’
image_urls = search_images(search_query, count=3)
for i, url in enumerate(image_urls):
file_path = f’cat{i+1}.jpg’
download_image(url, file_path)

В этом примере мы ищем изображения с запросом «кошки» и загружаем первые три изображения в файлы с именами «cat1.jpg», «cat2.jpg» и «cat3.jpg».

5. Интеграция с GPT-моделью

  • Установите библиотеку openai для взаимодействия с OpenAI GPT:
pip install openai
  • Импортируйте модуль openai в вашем скрипте Python:
import openai
  • Установите ваш ключ API OpenAI:
openai.api_key = ‘YOUR_OPENAI_API_KEY’

Замените 'YOUR_OPENAI_API_KEY' на ваш собственный ключ API OpenAI.

  • Создайте функцию для взаимодействия с GPT-моделью:
def chat_with_gpt(message, image_path):
with open(image_path, ‘rb’) as file:
image_data = file.read()response = openai.Completion.create(
engine=’text-davinci-003′,
prompt=f»User: {message}\nAI:»,
images=[image_data],
max_tokens=50
)

return response.choices[0].text.strip()

В этой функции мы используем openai.Completion.create для отправки запроса к GPT-модели. Мы передаем текстовое сообщение пользователя в параметре prompt, а загруженное изображение передается в параметре images. Здесь max_tokens указывает максимальное количество токенов в ответе модели.

  • Пример использования функции:
user_message = ‘Покажи мне фотографию кошки.’
image_path = ‘cat1.jpg’
response = chat_with_gpt(user_message, image_path)
print(response)

В этом примере мы вызываем функцию chat_with_gpt, передавая текстовое сообщение пользователя и путь к загруженному изображению. Модель обрабатывает запрос, учитывая как текстовую информацию, так и визуальное изображение, и возвращает сгенерированный текстовый ответ.

Теперь вы можете интегрировать загрузку изображений с помощью Bing Image Search и взаимодействие с GPT-моделью с использованием Python. Это позволит модели обмениваться текстовыми сообщениями с пользователями и отображать соответствующие изображения для более обогащенного коммуникации и ответов модели.

Пожалуйста, обратите внимание, что вам также понадобится заменить 'YOUR_API_KEY' в функции search_images на ваш собственный ключ API Bing Image Search, полученный на предыдущем шаге.

Заключение

Этот подход позволяет модели GPT обогатить свои ответы на основе визуальной информации, что способствует более контекстной и релевантной коммуникации с пользователями. Использование поискового движка Bing для поиска изображений, фото, картинок. Он обеспечивает широкий спектр доступных изображений.

Однако следует помнить, что безопасность и права авторства являются важными аспектами при использовании изображений. Убедитесь, что вы соблюдаете соответствующие политики и правила использования изображений, чтобы не нарушать авторские права или правила платформы, с которой вы работаете.

За нейросетями будущее IT! Если считаете так же — записывайтесь на курс “Нейросети: от принципов к практике”. Мы научим оптимизировать рутинные и сложные задачи с помощью нейросетей. Удачи вам в ваших начинаниях и ждем вас на наших курсах.

Записаться на бесплатный вебинар