Entrevisté a una IA y esto fue lo que pasó

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Entrevisté a una IA y esto fue lo que pasó

Contenido

  1. Introducción
  2. Instalación de paquetes
  3. Configuración de las claves API
  4. Creación del programa principal
  5. Funcionalidad de enviar y recibir mensajes
  6. Interacción con Assembly AI
  7. Interacción con GPT-3 de OpenAI
  8. Prueba del programa
  9. Conclusiones
  10. Recursos adicionales

Introducción

¡Hola! En este artículo vamos a aprender cómo crear una conversación entre un humano y una inteligencia artificial utilizando Python. Usaremos Python para escuchar y transcribir el habla del humano, mientras que utilizaremos la API de Assembly AI y GPT-3 de OpenAI para interactuar con la inteligencia artificial. ¡Vamos a comenzar!

Instalación de paquetes

Antes de empezar, necesitamos instalar algunos paquetes de Python. Primero, vamos a instalar Streamlit, que nos permitirá crear una aplicación web fácilmente. Para instalarlo, ejecutamos el siguiente comando en nuestra terminal:

pip install streamlit

Además, necesitamos instalar PiAudio para utilizar nuestro micrófono. Sin embargo, en macOS debemos ejecutar un comando adicional para asegurarnos de que la instalación sea exitosa:

brew install portaudio
pip install pyaudio

También necesitaremos los paquetes de 'websockets' y 'openai' para establecer la comunicación con las API de Assembly AI y GPT-3 respectivamente. Podemos instalar estos paquetes ejecutando los siguientes comandos:

pip install websockets
pip install openai

Configuración de las claves API

Para poder utilizar las API de Assembly AI y GPT-3, necesitamos obtener las claves de autenticación correspondientes. Primero, podemos crear un archivo config.py donde guardaremos nuestras claves de API. Asegúrate de no compartir estas claves con nadie, ya que permiten el acceso a tus recursos.

En el archivo config.py, definiremos las claves de autenticación para Assembly AI y GPT-3. Podemos obtener estas claves registrándonos en los respectivos sitios web y siguiendo sus instrucciones. A continuación, importaremos estas claves en nuestro programa principal.

from config import ASSEMBLY_API_KEY, GPT3_API_KEY

# Resto del código...

Creación del programa principal

Para empezar, crearemos un archivo llamado main.py, donde implementaremos el programa principal. Importaremos los paquetes necesarios y las claves de autenticación que definimos en config.py. También importaremos otros paquetes que usaremos más adelante. Este es el esqueleto básico de nuestro programa:

import streamlit as st
import pyaudio
import websockets
import json
import base64
import asyncio

from config import ASSEMBLY_API_KEY, GPT3_API_KEY
# Resto del código...

Funcionalidad de enviar y recibir mensajes

A continuación, vamos a escribir el código para enviar y recibir mensajes a través de los websockets. Primero, configuraremos las opciones de conexión para la API de Assembly AI. Luego, utilizaremos un bloque async with para conectarnos al endpoint correspondiente. Una vez conectados, podemos recibir los mensajes enviados por Assembly AI. Dependiendo de si el mensaje es el texto transcribido o una indicación de que se ha completado la sesión, realizaremos las operaciones correspondientes. Por último, implementaremos la funcionalidad de envío, que consiste en enviar el mensaje recibido a la API de GPT-3 y obtener una respuesta.

async def send_receive():
    # Configuración del endpoint de Assembly AI
    endpoint = "wss://api.assemblyai.com/v2/real-time/ws"

    # Resto del código...

Interacción con Assembly AI

Dentro de la función send_receive, implementaremos la lógica para interactuar con la API de Assembly AI. Primero, crearemos una instancia de Pyaudio y configuraremos los parámetros necesarios para grabar el audio del micrófono. A continuación, implementaremos el bloque while para enviar los datos al websocket de Assembly AI mientras estemos en modo de grabación. En cada iteración del bucle, grabaremos los datos del audio, los codificaremos en Base64 y los enviaremos al websocket. Cuando dejemos de grabar, enviaremos un mensaje indicando que hemos terminado la sesión.

async def send_receive():
    # Configuración del endpoint de Assembly AI
    endpoint = "wss://api.assemblyai.com/v2/real-time/ws"

    # Configuración de PyAudio para grabar audio del micrófono

    # Bloque while para enviar datos mientras estemos en modo de grabación

    # Cierre de la sesión cuando dejemos de grabar

    # Resto del código...

Interacción con GPT-3 de OpenAI

Después de enviar los datos a Assembly AI, queremos obtener una respuesta de nuestro modelo de lenguaje, GPT-3 de OpenAI. Para hacer eso, utilizaremos la API de GPT-3 y le enviaremos el texto transcribido mediante una solicitud de generación de texto. Para Ello, crearemos una instancia de openai.ChatCompletion.Create y le proporcionaremos el texto transcribido como entrada. A continuación, accederemos a la respuesta generada y la mostraremos en pantalla.

async def send_receive():
    # Configuración del endpoint de Assembly AI
    endpoint = "wss://api.assemblyai.com/v2/real-time/ws"

    # Configuración de PyAudio para grabar audio del micrófono

    # Bloque while para enviar datos mientras estemos en modo de grabación

    # Cierre de la sesión cuando dejemos de grabar

    # Interacción con GPT-3 de OpenAI

    # Resto del código...

Prueba del programa

Ahora que hemos escrito el código principal, podemos probar nuestro programa. Para hacerlo fácilmente, utilizaremos Streamlit para crear una interfaz web. Para eso, definimos una función llamada main en la que configuramos la interfaz y llamamos a nuestra función send_receive. Usaremos dos botones, uno para iniciar la grabación y otro para detenerla. Cuando se presione el botón de inicio, llamaremos a la función toggle_on, y cuando se presione el botón de detener, llamaremos a la función toggle_off. Además, mostraremos los resultados de la transcripción y de la generación de texto en dos columnas separadas.

def main():
    st.title("Conversación entre humano y AI")

    # Configuración de la interfaz con Streamlit

    # Botones de inicio y detención de grabación

    # Columna para mostrar la transcripción y la respuesta generada

    # Configuración adicional de Streamlit

if __name__ == "__main__":
    main()

Conclusiones

En este artículo, hemos aprendido cómo crear una conversación entre un humano y una inteligencia artificial utilizando Python. Utilizamos Python para escuchar y transcribir el habla del humano utilizando el paquete PiAudio, mientras que utilizamos las API de Assembly AI y GPT-3 de OpenAI para interactuar con la inteligencia artificial. Creamos una interfaz web utilizando Streamlit para facilitar la interacción con el programa. ¡Espero que hayas encontrado esta guía útil y te animes a probarlo por ti mismo!

Recursos adicionales

FAQ (Preguntas frecuentes)

  • ¿Puedo utilizar otras APIs de reconocimiento de habla en lugar de Assembly AI? Sí, hay varias APIs disponibles en el mercado para el reconocimiento de habla. Sin embargo, en este artículo nos centramos en la API de Assembly AI debido a su facilidad de uso y calidad de transcripción.

  • ¿Puedo utilizar modelos de lenguaje diferentes a GPT-3 de OpenAI? Sí, OpenAI ofrece diferentes modelos de lenguaje, como GPT-2 y ChatGPT. Puedes probar con diferentes modelos para encontrar el que mejor se adapte a tus necesidades.

  • ¿Cómo puedo mejorar la precisión del reconocimiento de habla? Para mejorar la precisión, asegúrate de grabar el audio en un entorno con poco ruido de fondo y habla de forma clara y enunciada. Además, puedes ajustar los parámetros de la API de reconocimiento de habla para adaptarla a tu caso de uso específico.

  • ¿Cuál es el costo de utilizar las APIs de Assembly AI y GPT-3? El costo varía dependiendo del proveedor y del volumen de uso. Te recomendaría consultar los sitios web oficiales de Assembly AI y OpenAI para obtener información actualizada sobre los precios.

  • ¿Existen alternativas gratuitas a las APIs de Assembly AI y GPT-3? Sí, existen algunas alternativas gratuitas y de código abierto para el reconocimiento de habla y la generación de texto. Algunas de ellas incluyen Mozilla DeepSpeech, Google Cloud Speech-to-Text y Hugging Face Transformers. Sin embargo, es posible que estas alternativas no tengan la misma calidad y funcionalidad que las APIs comerciales.

Recursos:

Sitios web de las APIs:

Enlaces a la documentación de las APIs:

Ejemplo de código de muestra:

import streamlit as st
import pyaudio
import websockets
import json
import base64
import asyncio

from config import ASSEMBLY_API_KEY, GPT3_API_KEY

async def send_receive():
    # Configuración del endpoint de Assembly AI
    endpoint = "wss://api.assemblyai.com/v2/real-time/ws"

    # Configuración de PyAudio para grabar audio del micrófono

    # Bloque while para enviar datos mientras estemos en modo de grabación

    # Cierre de la sesión cuando dejemos de grabar

    # Interacción con GPT-3 de OpenAI

    # Resto del código...

def main():
    st.title("Conversación entre humano y AI")

    # Configuración de la interfaz con Streamlit

    # Botones de inicio y detención de grabación

    # Columna para mostrar la transcripción y la respuesta generada

    # Configuración adicional de Streamlit

if __name__ == "__main__":
    main()

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.