Giới thiệu và tích hợp cơ bản ChatGPT API vào các dự án lập trình

Bài viết giúp bạn khám phá hướng dẫn toàn diện về cách giới thiệu và tích hợp ChatGPT API vào dự án lập trình của bạn, mở ra cánh cửa sáng tạo với công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu.

Tổng quan về ChatGPT API

ChatGPT API cho phép các nhà lập trình tích hợp khả năng của mô hình ngôn ngữ GPT (bao gồm ChatGPT) vào ứng dụng của họ. API này cung cấp quyền truy cập vào một loạt các chức năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ việc tạo văn bản tự động và trả lời câu hỏi đến dịch thuật và tóm tắt văn bản.

Với ChatGPT API, các ứng dụng có thể tương tác một cách tự nhiên với người dùng, cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp câu trả lời hữu ích, thông tin cá nhân hóa và nội dung tương tác. Để biết thêm thông tin và cách sử dụng, bạn có thể truy cập trực tiếp trang web của OpenAI.

Cách lấy API Key (hay Khoá API) của OpenAI

API Key là code được sử dụng để xác định ứng dụng hoặc người dùng và được sử dụng để xác thực trong các ứng dụng máy tính. API Key đóng vai trò là cơ chế ủy quyền dự án để điều chỉnh việc sử dụng của các dự án được phép. Dưới đây là các bước để bạn lấy API Key từ OpenAI và sử dụng cho dự án lập trình

Hướng dẫn sử dụng cơ bản API Key cho từng ngôn ngữ lập trình

Theo đó, hiện có nhiều ngôn ngữ lập trình được sử dụng và những ngôn ngữ này có thể được tích hợp với ChatGPT API, với các cấu hình và công cụ nhất định. Dưới đây là ưu điểm và nhược điểm của từng ngôn ngữ cũng như những cân nhắc khi sử dụng ChatGPT API

Python

Ưu điểm

Hỗ trợ khách hàng OpenAI gốc.
Hệ sinh thái lớn cho học máy và lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP)
Nhiều ví dụ và hướng dẫn có sẵn.

Nhược điểm

Có thể chậm hơn đối với các ứng dụng thời gian thực so với một số ngôn ngữ được biên dịch.
Không lý tưởng cho các ứng dụng di động.

Hướng dẫn tích hợp cơ bản ChatGPT API vào trong dự án Python

Bước 1: Đăng nhập vào tài khoản OpenAI và lấy API Key như trên

Bước 2: Cài đặt thư viện OpenAI bằng Python

Bạn có thể sử dụng câu lệnh sau đây trong terminal của IDE hoặc command prompt

pip install openai

Nếu bạn sử dụng trình soạn thảo lập trình hoặc sổ ghi chép trực tuyến như Google Colab hoặc Jupyter Notebook thì có thể cài đặt thư viện Open Ai bằng Python bằng lệnh bên dưới:

!pip install -q openai

Bước 3: Nhập thư viện openai và lưu API Key vào một biến

import openai

openai.my_api_key = ‘YOUR_API_KEY’

Bước 4: Đặt context (hay bối cảnh) cho ChatGPT API được sử dụng để xác định cho nó biết phải làm gì bằng cách sử dụng tệp JSON.

messages = [ {"role": "system", "content": "Smart Chatbot"} ]

Trong đó:

“role”: xác định vai trò của tin nhắn trong cuộc trò chuyện. Trong trường hợp này, “role” được đặt là “system” có nghĩa là tin nhắn này đến từ hệ thống và đặt ngữ cảnh cho cuộc trò chuyện.
“content”: nội dung của tin nhắn. Trong trường hợp này, nội dung là “Smart Chatbot.”, có nghĩa là bạn đang định ngữ cảnh cho AI là nó là một chatbot thông minh.

Bước 5: Hoàn thiện code dựa trên nhu cầu tương ứng

JavaScripts

Ưu điểm:

Thích hợp cho các ứng dụng web và tích hợp thời gian thực.
Bản chất không đồng bộ.
Mở rộng hệ sinh thái với các thư viện phía máy chủ.

Nhược điểm:

Hệ sinh thái ML/NLP kém phát triển hơn so với Python.
Có thể yêu cầu cân nhắc bảo mật bổ sung cho việc sử dụng bên phía khách hàng.

Hướng dẫn tích hợp cơ bản ChatGPT API vào trong dự án JavaScript (Node.js)

Bước 1: Đăng nhập vào tài khoản OpenAI và lấy API Key như trên phần 2.

Bước 2: Cài đặt openai package trong Node.JS

Mở terminal hoặc command line trong thư mục dự án của bạn và chạy lệnh sau để cài đặt thư viện OpenAI.

npm install openai

Nếu bạn sử dụng Visual Studio Code thì có thể sử dụng lệnh này để tải package về

npm i openai

Bước 3: Gửi yêu cầu tới ChatGPT API

Dưới đây là cách hướng dẫn bạn lưu trữ trực tiếp API Key

const openai = require('openai');
const apiKey = 'YOUR_API_KEY';
openai.apiKey = apiKey;

Tiếp theo, lấy input (đầu vào) của người dùng và viết hàm chính để nhận phản hồi.

const userInput = "Success Tips"; 
const getResponse = async () => {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    messages: [
    {
      role: "user",
     content: `Suggest 5 catchy titles for blog post about ${userInput}`,
},
],
    model: "gpt-3.5-turbo",
});
  console.log(response.choices[0].message);}; 
getResponse();

Bước 4: Xử lý phản hồi từ ChatGPT API

Sau khi gửi yêu cầu tới ChatGPT API, bạn sẽ nhận được phản hồi dưới dạng đối tượng JSON. Đối tượng này sẽ chứa phản hồi từ ChatGPT mà bạn có thể hiển thị cho người dùng.
Để xử lý phản hồi, bạn cần trích xuất thông tin liên quan từ đối tượng JSON và hiển thị thông tin đó cho người dùng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các hàm JavaScript như document.getElementById() hoặc jQuery.

Bước 5: Hoàn thiện code dựa trên nhu cầu tương ứng

Định hình hành vi ChatGPT trong dự án

Ba loại tin nhắn chính định hình hành vi của chatbot là tin nhắn ‘system‘, ‘user‘ và ‘assistant‘.

Tin nhắn “system” hay hệ thống thể hiện các quy trình nội bộ của chatbot, tin nhắn người dùng là đầu vào từ con người và tin nhắn trợ lý là phản hồi của chatbot.

Các tin nhắn hệ thống cho phép chatbot theo dõi trạng thái hội thoại, hiểu ngữ cảnh và xác định các phản hồi thích hợp. Ví dụ: thông báo hệ thống có thể ghi lại chủ đề thảo luận hiện tại, tâm trạng của người dùng hoặc các cuộc trò chuyện trước đây với người dùng đó. Siêu dữ liệu này định hình cách chatbot diễn giải tin nhắn của người dùng và tạo ra các tin nhắn trợ lý.

Tin nhắn “user” hay người dùng cung cấp đầu vào hội thoại thô mà chatbot phải phân tích và phản hồi. Chatbot sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để trích xuất ý nghĩa từ những tin nhắn này và xác định ý định. Cụm từ, độ dài, dấu câu và nội dung tin nhắn của người dùng khác nhau sẽ gợi ra những phản hồi khác nhau từ chatbot.

Cuối cùng, các tin nhắn trợ lý hay “assistant” thể hiện phản hồi của chatbot được định hình bằng cách phân tích trạng thái hệ thống và thông tin đầu vào của người dùng. Giọng điệu, tính cách và nội dung thông tin của tin nhắn trợ lý cuối cùng sẽ quyết định trải nghiệm của người dùng.

Các nhà lập trình nên cẩn thận về các quy tắc chatbot và AI tạo ra các thông báo trợ lý là chìa khóa để tạo ra hộp thoại hấp dẫn và hữu ích.

Nguồn tham khảo: OpenAI, DataCamp, Geeksforgeeks