ChatGPT es un logro de la inteligencia artificial desarrollado por OpenAI, diseñado para comprender y generar lenguaje natural de manera similar a los seres humanos. Su capacidad surge de un amplio entrenamiento en diversos datos textuales, lo que le posibilita generar respuestas coherentes y humanizadas. Esta tecnología se emplea en diversas aplicaciones, como chatbots, traducción de idiomas, generación de contenido textual y, notablemente, en la escritura de código.
Python con ChatGPT
En el panorama actual de programación en Python en el año 2023, los programadores tienen la oportunidad de emplear ChatGPT como una herramienta para simplificar y optimizar sus tareas. Para ilustrar este enfoque, considera una situación donde desconoces una biblioteca específica en Python para ciencia de datos. En lugar de recurrir a una búsqueda en línea, puedes dirigirte a ChatGPT para que te explique los aspectos relevantes de dicha biblioteca. De manera similar, si buscas un script que realice una función particular, ChatGPT tiene la capacidad de generarlo, lo que agiliza y mejora tu proceso de programación. Deseando ahondar en el empleo de ChatGPT, exploraremos los pasos a seguir con mayor detalle, acompañados de ejemplos concretos de código para ilustrar su aplicación práctica.
Integrar ChatGPT con una API
Es posible emplear ChatGPT de dos maneras: a través del sitio web de OpenAI o, con mayor eficacia, mediante solicitudes a la API. Esta última opción, que implica las solicitudes API, puede integrarse con un entorno de desarrollo integrado (IDE), brindándote una experiencia fluida y sin inconvenientes en tu proceso de programación.
- Instalar la biblioteca de Python de OpenAI: «pip install openai».
- Configurar la clave de API: «import os» y «os.environ[«OPENAI_API_KEY] = «clave»».
- Importar el cliente de API de OpenAI: «import openai».
- Usar el cliente de API de OpenAI para generar texto: » model=’gpt-3.5-turbo’, messages=[ {«role»: «system», «content»: «Eres un asistente útil.»}, {«role»: «user», «content»: «¿Cuál es la diferencia entre una lista y una tupla en Python?»}, ]) message = response.choices[0][‘message’] print(«{}: {}».format(message[‘role’], message[‘content’]))».
- Añadir parámetros: «response = openai.ChatCompletion.create( model=’gpt-3.5-turbo’, max_tokens=50, messages=[ {«role»: «system», «content»: «Eres un asistente útil.»}, {«role»: «user», «content»: «¿Podrías generar una función de Python para calcular el factorial de un número?»}, ]) message = response.choices[0][‘message’] print(«{}: {}».format(message[‘role’], message[‘content’]))».