Cómo crear un chatbot con OpenAI GPT-3 en Streamlit
Índice de contenido:
- Introducción
- Creando un chatbot con OpenAI GPT-3
- Cómo implementar el chatbot en nuestra aplicación de Streamlit
- Configurando las claves de API
- Instalación de las dependencias necesarias
- Importando las bibliotecas requeridas
- Creando la función de generación de respuestas
- Iniciando la aplicación de Streamlit
- Almacenando la interacción con el chatbot
- Probando el chatbot
🤖 Creando un chatbot con OpenAI GPT-3
En este Tutorial, aprenderemos cómo crear un chatbot utilizando el modelo OpenAI GPT-3 y cómo implementarlo dentro de nuestra aplicación de Streamlit. El chatbot será capaz de responder a preguntas y mantener una conversación inteligente. Utilizaremos un modelo GPT-3 poderoso y algunas líneas de código para lograrlo.
🔧 Configurando las claves de API
Antes de comenzar, necesitaremos obtener nuestras propias claves de API de OpenAI para acceder al modelo GPT-3. Estas claves nos permitirán hacer llamadas a la API y generar respuestas del chatbot.
Para obtener las claves de API, debemos visitar el sitio web de OpenAI y crear una cuenta. Una vez que hayamos creado la cuenta y accedido a nuestro panel de control, podremos generar las claves de API necesarias. Es importante tener en cuenta que el uso del modelo GPT-3 puede tener un costo asociado, así que debemos utilizarlo de manera responsable y sostenible.
📚 Instalación de las dependencias necesarias
Antes de comenzar a escribir nuestro código, debemos asegurarnos de tener instaladas todas las dependencias necesarias. Para nuestro proyecto, necesitaremos instalar Streamlit y la biblioteca de OpenAI. Podemos hacer esto utilizando los siguientes comandos:
pip install streamlit
pip install openai
Con las dependencias instaladas, estamos listos para comenzar a escribir nuestro código.
⌨️ Importando las bibliotecas requeridas
El primer paso es importar las bibliotecas necesarias para nuestro proyecto. En este caso, necesitaremos importar OpenAI y Streamlit. Utilizaremos la biblioteca de OpenAI para hacer llamadas a la API y obtener respuestas del chatbot. Streamlit nos permitirá crear la interfaz y mostrar las respuestas del chatbot en nuestra aplicación.
Agregamos las siguientes líneas de código al principio de nuestro archivo:
import openai
import streamlit as st
Con estas bibliotecas importadas, estamos listos para comenzar a escribir el resto de nuestro código.
✨ Creando la función de generación de respuestas
Ahora vamos a crear una función que se encargará de generar respuestas del chatbot utilizando el modelo GPT-3 de OpenAI. Esta función será el núcleo de nuestro chatbot y nos permitirá interactuar con él.
Agregamos el siguiente código después de las líneas de importación:
def generar_respuesta(pregunta):
completions = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=pregunta,
max_tokens=100,
temperature=0.5
)
respuesta = completions.choices[0].text.strip()
return respuesta
🚀 Iniciando la aplicación de Streamlit
Ahora que hemos creado nuestra función de generación de respuestas, vamos a iniciar nuestra aplicación de Streamlit. Esto nos permitirá interactuar con el chatbot a través de una interfaz de usuario sencilla y amigable.
Agregamos el siguiente código al final de nuestro archivo:
def main():
st.title("Chatbot utilizando OpenAI GPT-3")
pregunta = st.text_input("Haz una pregunta:")
if pregunta:
respuesta = generar_respuesta(pregunta)
st.text_area("Respuesta:", value=respuesta, height=200, max_chars=None)
if __name__ == "__main__":
main()
📝 Almacenando la interacción con el chatbot
Una característica importante que queremos agregar a nuestro chatbot es la capacidad de almacenar la interacción con el usuario. Esto nos permitirá recordar las conversaciones anteriores y proporcionar respuestas más precisas y contextuales.
Agregamos el siguiente código antes de la función main():
session_state = st.session_state
if "conversacion_pasada" not in session_state:
session_state["conversacion_pasada"] = []
def user_input(texto):
session_state["conversacion_pasada"].append(texto)
respuesta = generar_respuesta(texto)
session_state["conversacion_pasada"].append(respuesta)
main()
🔍 Probando el chatbot
Ahora que hemos implementado todos los aspectos clave de nuestro chatbot, es hora de probarlo y ver cómo funciona. Ejecutamos nuestra aplicación de Streamlit utilizando el siguiente comando en nuestro terminal:
streamlit run chatbot.py
Una vez que nuestra aplicación esté en funcionamiento, podremos hacer preguntas y recibir respuestas del chatbot a través de la interfaz de usuario. Además, todas las conversaciones serán almacenadas para que podamos referirnos a ellas en el futuro.
¡Eso es todo! Hemos creado con éxito un chatbot utilizando el modelo GPT-3 de OpenAI e implementado en nuestra aplicación de Streamlit.
Pros:
- Utiliza el poderoso modelo GPT-3 de OpenAI para generar respuestas inteligentes.
- La implementación en Streamlit proporciona una interfaz de usuario sencilla y fácil de usar.
- La capacidad de almacenar la interacción con el chatbot permite una conversación más personalizada y contextual.
Contras:
- El uso del modelo GPT-3 puede tener un costo asociado.
- La generación de respuestas puede depender de la respuesta correcta del modelo.
En resumen, hemos aprendido cómo crear un chatbot utilizando el modelo GPT-3 de OpenAI y cómo implementarlo en nuestra aplicación de Streamlit. Con esta solución, podemos interactuar con el chatbot, hacer preguntas y recibir respuestas inteligentes. Es una manera emocionante de aprovechar la potencia de la inteligencia artificial en aplicaciones prácticas y útiles.
Recursos:
No difficulty
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