دليل استخدام واجهة برمجة التطبيقات لـ ChatGPT: خطوات لتسهيل التفاعل مع نموذج AI

مع إصدار واجهة برمجة التطبيقات (API)، فتحت OpenAI إمكانات ChatGPT للجميع. يُمكنك الآن دمج ميزات ChatGPT بسلاسة في مشروعاتك المُختلفة. يُعتبر استخدام واجهة برمجة التطبيقات خطوة حيوية للإستفادة من قوة تعلم الآلة في التطبيقات ومواقع الويب. تُمكِّنك هذه الواجهة من تضمين القدرات اللغوية الفائقة لـ ChatGPT في تطبيقاتك بسهولة.

سنستعرض بشكل مُفصل كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات لـ ChatGPT بطريقة فعّالة ومُثمرة. هدفنا هو توفير دليل شامل ومُفيد يُساعد المطورين والمُستخدمين على الاستفادة القصوى من واجهة برمجة التطبيقات لـ ChatGPT. اتبع هذه الخطوات للبدء، سواء كنت تتطلع إلى دمج ChatGPT في تطبيقك الحالي أو تطوير تطبيقات جديدة باستخدامه. تحقق من بعض واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي يجب على المُطورين مُراعاتها.

1. الحصول على مفتاح OpenAI API

لبدء استخدام API لـ ChatGPT، تحتاج إلى الحصول على مفتاح API.

1. قم بالتسجيل أو تسجيل الدخول حسابك على منصة OpenAI الرسمية.
2. بمجرد تسجيل الدخول، انقر فوق علامة التبويب مفاتيح API في الشريط الجانبي.
3. بعد ذلك، انقر فوق الزر “إنشاء مفتاح سري جديد” لإنشاء مفتاح API.
4. لن تتمكن من عرض مفتاح API مرة أخرى، لذا انسخه وقم بتخزينه في مكان آمن.

ملحوظة: الكود المُستخدم في هذا المشروع مُتاح في مستودع GitHub وهو مجاني للاستخدام بموجب ترخيص MIT.

2. تهيئة بيئة التطوير

يُمكنك استخدام نقطة نهاية API مباشرةً أو الاستفادة من مكتبة openai Python/JavaScript لبدء إنشاء تطبيقات مدعومة بـ ChatGPT API. يستخدم هذا الدليل لغة Python ومكتبة openai-python.

للبدء:

• يُمكنك البدء بإنشاء بيئة Python الافتراضية.
• قم بتثبيت مكتبات openai و python-dotenv باستخدام pip:

pip install openai python-dotenv

• قم بإنشاء ملف .env في دليل المشروع الرئيسي لتخزين مفتاح API الخاص بك بشكل آمن.
• بعد ذلك، في نفس الملف، قم بتعيين المُتغيِّر OPENAI_API_KEY بقيمة المفتاح التي نسختها سابقًا:

OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

تحذير: تأكد من عدم مشاركة مفتاح API الخاص بك عن طريق الخطأ عبر التحكم في الإصدار. أضف ملف .gitignore إلى الدليل الرئيسي لمشروعك وأضف “.env” إليه لتجاهل ملف dotenv.

3. تقديم طلبات ChatGPT API

تُعد نماذج GPT-3.5 Turbo و GPT-4 و GPT-4 Turbo الخاصة بـ OpenAI API هي نفس النماذج التي يستخدمها ChatGPT. هذه النماذج القوية قادرة على فهم وإنشاء نصوص وتعليمات برمجية باستخدام اللغة الطبيعية. يُمكن لـ GPT-4 Turbo أيضًا معالجة مُدخلات الصور مما يفتح البوابات لعدة استخدامات بما في ذلك تحليل الصور، وتحليل المستندات بالأشكال، ونسخ النص من الصور.

يرجى ملاحظة أنَّ ChatGPT API هو مُصطلح عام يُشير إلى واجهات برمجة تطبيقات OpenAI التي تستخدم النماذج المُستندة إلى GPT، بما في ذلك نماذج gpt-3.5-turbo و gpt-4 وgpt-4-turbo.

تم تحسين ChatGPT API بشكل أساسي للدردشة ولكنها تعمل أيضًا بشكل جيد لمهام إكمال النص. سواء كنت تُريد إنشاء تعليمات برمجية، أو ترجمة اللغات، أو صياغة المستندات، يمكن لواجهة برمجة التطبيقات هذه التعامل مع كل ذلك.

ملاحظة: للوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات GPT-4، يتعين عليك إجراء دفعة ناجحة بقيمة 1 دولار أو أكثر. بخلاف ذلك، قد تحصل على خطأ مُشابه لما يلي: “النموذج `gpt-4` غير موجود أو ليس لديك إمكانية الوصول إليه.”

استخدام API لإكمال الدردشة

تحتاج إلى تكوين نموذج الدردشة ليُصبح جاهزًا لاستدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API). إليك مثال للمساعدة على الفهم:

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
  model = "gpt-3.5-turbo-0125",
  temperature = 0.8,
  max_tokens = 3000,
  response_format={ "type": "json_object" },
  messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a funny comedian who tells dad jokes. The output should be in JSON format."},
    {"role": "user", "content": "Write a dad joke related to numbers."},
    {"role": "assistant", "content": "Q: How do you make 7 even? A: Take away the s."},
    {"role": "user", "content": "Write one related to programmers."}
  ]
)

ترسل واجهة برمجة تطبيقات ChatGPT استجابة بالتنسيق التالي:

يُمكنك استخراج المحتوى من الاستجابة، كسلسلة JSON، باستخدام هذا الكود:

print(response.choices[0].message.content)

تشغيل هذا الكود يُنتج المخرجات التالية:

يوضح الكود استدعاء ChatGPT API باستخدام Python. لاحظ أنَّ النموذج فهم السياق (“نكتة الأب”) ونوع الاستجابة (نموذج الأسئلة والأجوبة) التي كنا نتوقعها، بناءً على المُطالبات التي تم تقديمها له.

الجزء الأكثر أهمية في التكوين هو معلمة الرسائل التي تقبل مجموعة من كائنات الرسالة. يحتوي كل كائن رسالة على دور ومحتوى. يُمكنك استخدام ثلاثة أنواع من الأدوار:

• system الذي يُحدد سياق وسلوك المساعد.
• user الذي يُعطي التعليمات للمساعد. عادةً ما يقوم المستخدم النهائي بتوفيره، ولكن يمكنك أيضًا تقديم بعض مُطالبات المستخدم الافتراضية مسبقًا.
• assistant الذي يُمكن أن يتضمن أمثلة على الإجابات.

يُمكنك أيضًا تخصيص درجة الحرارة (عامل تحكم يُستخدم لتعديل سلوك النموذج) ومعلمات max_tokens للنموذج للحصول على الإخراج وفقًا لمتطلباتك.

كلما ارتفعت درجة حرارة الذكاء الاصطناعي، زادت عشوائية الإخراج، والعكس صحيح. إذا كنت تُريد أن تكون إجاباتك أكثر تركيزًا وحتمية، فاختر قيمة مُنخفضة. وإذا كنت تريد أن تكون أكثر إبداعًا، فاستخدم قيمة أعلى. تتراوح قيمة درجة الحرارة بين 0 و 2.

مثل ChatGPT، لدى واجهة برمجة التطبيقات (API) أيضًا عدد محدود من الكلمات. استخدم المعلمة max_tokens لتحديد طول الاستجابات. انتبه إلى أن تعيين قيمة max_tokens أقل يُمكن أن يسبب مشكلات لأنه قد يؤدي إلى قطع الإخراج في المنتصف.

في وقت كتابة هذا التقرير، كان لنموذج gpt-3.5-turbo حد رمزي قدره 4,096، في حين أنَّ gpt-4 يتوفر على حد عند 8,192. أحدث طرازات gpt-3.5-turbo-0125 و gpt-4-turbo-preview لها حدود تبلغ 16,385 و 128,000 على التوالي.

بعد الطلب الكبير من المُطورين، قدمت OpenAI وضع JSON الذي يُوجه النموذج لإرجاع كائن JSON دائمًا. يُمكنك تمكين وضع JSON عن طريق ضبط Response_format على { “type”: “json_object” }. حاليًا، هذه الميزة مُتاحة فقط لأحدث الموديلات: gpt-3.5-turbo-0125 و gpt-4-turbo-preview.

يُمكنك أيضًا تكوين النموذج باستخدام المعلمات الأخرى التي تُوفرها OpenAI.

استخدام ChatGPT API لإكمال النص

بالإضافة إلى مهام المحادثة مُتعددة المنعطفات، تقوم واجهة برمجة التطبيقات (ChatGPT API) بعمل جيد فيما يتعلق بإكمال النص. يوضح المثال التالي كيف يُمكنك تكوين ChatGPT API لإكمال النص:

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
  model = "gpt-3.5-turbo",
  temperature = 0.8,
  max_tokens = 3000,
  messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a poet who creates poems that evoke emotions."},
    {"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
  ]
)
print(response.choices[0].message.content)

لا تحتاج حتى إلى توفير دور النظام ومحتواه. سيؤدي توفير موجه المستخدم فقط إلى القيام بالعمل نيابةً عنك.

messages = [
  {"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
]

سيؤدي تشغيل الكود أعلاه إلى إنشاء قصيدة للمُبرمجين، على سبيل المثال:

تسعير ChatGPT API

يعتمد تسعير ChatGPT API على نموذج “السعر لكل 1000 رمز مُميز”. بالنسبة لطلبات إكمال الدردشة، يتم حساب التكلفة بناءً على عدد رموز الإدخال بالإضافة إلى عدد رموز الإخراج التي يتم إرجاعها بواسطة واجهة برمجة التطبيقات. في مُصطلحات الشخص العادي، الرموز المُميزة تُعادل أجزاء من الكلمات، حيث 1000 رمز يساوي تقريبًا 750 كلمة.