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Création d'un Chatbot ChatGPT avec l'API OpenAI en Python

Construire une boucle de dialogue basique GPT/Humain
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Python, cas d'usages avec l'IA
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Installation et Premier Exemple avec l'API OpenAI

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont de vous apprendre à installer et utiliser la librairie OpenAI, configurer un client API, et implémenter une boucle de discussion en Python.

Résumé

Découvrez comment installer et utiliser la librairie OpenAI pour créer un chatbot en Python, capable de dialoguer comme un coach personnel de fitness.

Description

Dans cette leçon, nous explorons l'utilisation de l'API OpenAI dans le cadre de la création d'une application de chatbot en Python. La session commence par l'installation de la librairie OpenAI à travers le gestionnaire de paquets pip. Une fois installé, nous créons un objet client pour accéder à l'API et mettons en place une boucle de discussion où le chatbot joue le rôle d'un coach personnel de fitness.

Nous définissons des paramètres cruciaux tels que le modèle à utiliser (ex: GPT-4), la température, qui influence la variabilité des réponses, et une limite de tokens pour garder un contrôle sur les coûts. Ces réglages permettent d'afficher des réponses cohérentes et pertinentes, tout en offrant des pistes pour optimiser les ressources lors du développement de l'application.

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Questions fréquentes

Comment installer la librairie OpenAI en Python ?
Pour installer la librairie OpenAI, utilisez la commande 'pip install openai' dans votre environnement virtuel Python.
Quel est le rôle de la 'température' dans la configuration de l'API ?
La 'température' détermine la variance des réponses données par l'IA. Une température basse mène à des réponses plus déterministes tandis qu'une température élevée permet des réponses plus variées.
Comment sécuriser les coûts lors de l'utilisation de l'API OpenAI ?
Pour contrôler les coûts, vous pouvez limiter le nombre de tokens de sortie. Cependant, soyez prudent car cela peut tronquer les réponses.