Menghasilkan Kunci API dari Platform OpenAI
Untuk menggunakan API OpenAI dengan Python, kita perlu mendapatkan kunci API rahasia dari platform OpenAI. Jadi, kami pergi ke situs web OpenAI.
Antarmuka situs web muncul saat kami mengklik tautan.
Tombol untuk mendaftar dan masuk berada. Anda cukup masuk ketika Anda memiliki akun berjalan yang sudah ada. Jika Anda tidak memiliki akun di OpenAI, Anda dapat mendaftar akun baru melalui opsi pendaftaran.
Di sini, kami akan menunjukkan cara mendaftar ke akun baru. Anda dapat mendaftar menggunakan Gmail, Apple, Microsoft, atau akun lainnya.
Setelah memberikan alamat email, tekan tombol 'Lanjutkan'. Kata sandi untuk akun OpenAI Anda harus dimasukkan di layar berikutnya. Sebelum melanjutkan, Anda harus mengotentikasi akun Anda. Segera setelah verifikasi selesai, Anda akan diarahkan ke halaman login. Cukup masuk dengan memberikan informasi yang diperlukan seperti email dan kata sandi.
Setelah Anda masuk ke akun Anda, formulir lain akan muncul di mana Anda perlu memberikan informasi dasar Anda (yang dapat dilihat di cuplikan sebelumnya) lalu tekan 'Lanjutkan'.
Langkah verifikasi terakhir adalah saat nomor telepon Anda perlu diautentikasi. Isi nomor telepon. Pastikan untuk memberikan nomor telepon yang valid karena kode akan dikirimkan ke nomor yang Anda berikan yang perlu Anda ketikkan di layar berikutnya untuk keperluan verifikasi.
Segera setelah verifikasi selesai, Anda akan diarahkan ke antarmuka baru yang dapat dilihat pada snapshot terlampir berikut:
Kami telah berhasil masuk ke akun kami.
Langkah selanjutnya adalah membuat kunci API. Di pojok kanan atas, Anda dapat memeriksa profil akun dengan mengkliknya.
Dari daftar opsi yang ditampilkan di cuplikan sebelumnya, arahkan ke opsi “Lihat kunci API”.
Di jendela baru, kita dapat melihat opsi 'Buat kunci rahasia baru'. Mencentang tombol ini mengaktifkan kotak dialog untuk muncul.
Beri nama untuk kunci Anda. Di sini, kami menamakannya sebagai 'kunci dummy'. Kemudian, tekan tombol 'Buat kunci rahasia' untuk melanjutkan.
Saat Anda menekan tombol, Anda akan diberikan kunci API rahasia. Ada penafian yang diberikan di atas kunci ini yang menyatakan bahwa kunci ini hanya dapat dilihat sekali. Jadi, kita perlu menyalinnya di suatu tempat karena tidak dapat diambil lagi dari akun OpenAI. Jika kita entah bagaimana kehilangannya, satu-satunya cara adalah membuat yang baru.
Jadi, kami menyimpan kunci rahasia ini dengan aman untuk digunakan di masa mendatang.
Pada gambar sebelumnya, kita dapat mengamati bahwa halaman tersebut sekarang diperbarui. Daftar ini direvisi untuk menyertakan kunci baru. Saat menggunakan OpenAI API di aplikasi, Anda dapat mengautentikasi pertanyaan melalui kunci API yang Anda peroleh.
Menginstal Ketergantungan
Sekarang setelah kami membuat kunci API rahasia kami, kami akan menginstal dependensi Python yang kami perlukan untuk proyek tersebut. Jadi, kami menginstal dua paket Python di sini yaitu LangChain dan OpenAI. Kedua pustaka ini tidak disertakan dalam pustaka standar Python, jadi kita perlu menginstalnya secara terpisah.
Anda dapat menginstal keduanya melalui terminal menggunakan perintah atau Anda dapat menginstalnya melalui IDE Python.
Untuk menginstal LangChain melalui terminal, tulis perintah ini:
$ pip instal langchainUntuk menginstal paket OpenAI, tulis perintah berikut:
$ pip instal openaiMenjalankan perintah ini di terminal akan menginstal kedua paket di mesin Anda jika Python sudah diinstal.
Untuk tutorial ini, kami menggunakan metode lain yaitu menginstal melalui IDE Python. IDE Python yang kami gunakan di sini adalah Pycharm. Kami meluncurkan Pycharm dan membuat proyek baru. Secara default, ini membuat proyek dengan Python.
Di bagian bawah antarmuka Pycharm, Anda akan melihat sidebar dengan daftar opsi. Klik pada bagian 'Paket Python'. Cari perpustakaan yang diperlukan dan klik tombol 'instal paket' di sisi kanan untuk menginstalnya.
Pada gambar yang disediakan, Anda dapat melihat pemasangan LangChain. Demikian pula, kami menginstal paket OpenAI.
Setelah penginstalan selesai, Anda dapat mulai mengerjakan proyek dengan mengakses berbagai model OpenAI menggunakan kunci ini.
Contoh:
Mari buat contoh program untuk mengimplementasikan konsep ini di mana kita menentukan kueri dan di mana teks yang diprediksi diperoleh menggunakan modul OpenAI.
impor Andadari langchain. llms impor OpenAI
Anda . sekitar [ 'OPENAI_API_KEY' ] = 'KUNCI ANDA DI SINI'
llm_langchain = OpenAI ( nama model = 'teks-davinci-003' )
text_to_predict = 'Keterampilan teknis mana yang terbaik untuk dipelajari pada tahun 2023?'
mencetak ( llm_langchain ( text_to_predict ) )
Kami pertama-tama mengimpor modul, yaitu 'os', dari pustaka standar Python. Anda dapat berkomunikasi dengan sistem operasi menggunakan modul ini. Kemudian, kami mengimpor OpenAI dari modul Langchain-llms. Ini membantu kami berinteraksi dan mengintegrasikan proyek kami dengan modul OpenAI.
Setelah mengimpor paket yang diperlukan ke dalam proyek kami, kami kemudian menetapkan kunci API rahasia yang sebelumnya kami peroleh sebagai variabel lingkungan 'os'. Kunci ini memungkinkan kami mengakses modul OpenAI di proyek kami. 'os.environ' adalah objek yang digunakan untuk memetakan variabel lingkungan pengguna. Berikan kunci API rahasia Anda di 'KUNCI ANDA DI SINI'.
Saat kami melakukan beberapa prediksi teks, model yang digunakan untuk prediksi teks adalah “nama_model=”teks-davinci-003″ dari platform OpenAI. Kami menetapkannya ke fungsi 'llm_langchain'. Kemudian, kami menyediakan teks yang perlu diprediksi menggunakan modul yang ditentukan OpenAI yaitu 'Keterampilan teknis apa yang terbaik untuk dipelajari pada tahun 2023?' Terakhir, dengan menggunakan fungsi cetak, kami menampilkan teks prediksi keluaran di konsol Python.
Teks prediksi yang diperoleh oleh model OpenAI “text-davinci-003” ditampilkan dalam snapshot berikut:
Kesimpulan
Integrasi OpenAI dengan LangChain di Python dijelaskan dalam artikel ini. OpenAI dijelaskan secara singkat kepada Anda di bagian pengantar artikel. Selain itu, pembuatan kunci API rahasia dari platform OpenAI dijelaskan. Selanjutnya, kami menguraikan dan mengimplementasikan pemasangan dependensi yang diperlukan dalam proyek Python. Terakhir, kami membuat program Python sederhana dengan mengimpor OpenAI dan LangChain untuk menghasilkan respons menggunakan model AI untuk kueri tertentu.