Funciones GPT de chat: Guía completa para usar OpenAI Functions
Índice de contenido:
- Introducción a las funciones GPT de chat
- Funciones GPT para principiantes
- Ejemplos simples de funciones GPT
3.1 Función "Hola Mundo"
3.2 Ejemplo más complejo: conexión de GPT-4 a la web
- Documentación de OpenAI para llamadas de función
- Cómo conectar las funciones GPT
5.1 Paso 1: Llamar a la API de OpenAI
5.2 Paso 2: Obtener la respuesta de OpenAI
5.3 Paso 3: Codificar y ejecutar la función
5.4 Paso 4: Agregar la función a una nueva solicitud
- Ejemplo de programación en Python para llamar a las funciones GPT
6.1 Configuración de la API de OpenAI
6.2 Creación de la función "Hola Mundo"
6.3 Llamado a la función GPT desde Python
- Configuración de la API de OpenAI
- Cómo crear funciones avanzadas con chat GPT
8.1 Ejemplo de función para obtener la hora actual
8.2 Ejemplo de función para scraping web
- Conclusiones
- Recursos adicionales
🤖 Funciones GPT de chat: una introducción
Las funciones GPT de chat son una característica muy interesante de GPT que permite a los desarrolladores interactuar directamente con diferentes modelos para crear funciones que se pueden llamar a través de mensajes del sistema. En este artículo, te proporcionaremos una guía completa sobre cómo utilizar estas funciones, desde la conexión hasta la personalización. ¡Comencemos!
🌟 Introducción a las funciones GPT de chat
Las funciones GPT de chat son una poderosa herramienta que permite a los desarrolladores interactuar con modelos de GPT para crear funciones personalizadas y obtener respuestas específicas a través de llamadas de función. En este artículo, te enseñaremos todo lo que necesitas saber para empezar a utilizar estas funciones. Desde cómo conectarlas hasta cómo personalizarlas, cubriremos todos los aspectos básicos para que puedas aprovechar al máximo esta característica.
👋 Ejemplos simples de funciones GPT
3.1 Función "Hola Mundo"
La función "Hola Mundo" es un excelente punto de partida para familiarizarse con las funciones GPT de chat. En este ejemplo, te mostraremos cómo crear una función sencilla que imprima el mensaje "Hola Mundo" junto con una cadena adicional que puedes especificar.
Para crear esta función, utilizaremos el lenguaje Python y la biblioteca OpenAI. Aquí está el código:
# Importar bibliotecas
import openai
# Configurar la API de OpenAI
openai.organization = "TU_ID_DE_ORGANIZACIÓN"
openai.api_key = "TU_API_KEY"
# Crear la función "Hola Mundo"
def hello_world(append_string):
message = f"Hola Mundo {append_string}"
return message
# Llamar a la función GPT desde Python
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "call 'hello_world' function"},
{"role": "user", "content": 'Hello World' + '\n'},
]
)
# Obtener la respuesta de la función
if (
len(response["choices"]) > 0
and "finish_reason" in response["choices"][0]
and response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
and "message" in response["choices"][0]
):
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(result)
Con este código, podrás llamar a la función "Hola Mundo" y obtener la respuesta deseada. Solo necesitas especificar una cadena adicional como argumento al llamar a la función. Prueba diferentes cadenas y personaliza el mensaje según tus necesidades.
3.2 Ejemplo más complejo: conexión de GPT-4 a la web
En este ejemplo más complejo, te mostraremos cómo conectar el modelo GPT-4 a la web para poder extraer información y devolverla a los usuarios. Utilizaremos una biblioteca llamada "Puppeteer" para realizar el scraping web. Aquí tienes el código necesario:
// Importar bibliotecas
const puppeteer = require('puppeteer');
// Función principal
async function main(keyword) {
// Abrir el navegador
const browser = await puppeteer.launch();
// Crear una nueva página
const page = await browser.newPage();
// Navegar a Goodreads y buscar el keyword
await page.goto(`https://www.goodreads.com/search?q=${encodeURIComponent(keyword)}`);
// Obtener los títulos de los libros
const bookTitles = await page.evaluate(() => {
const titles = Array.from(document.querySelectorAll('.bookTitle span'));
return titles.map(title => title.innerText);
});
// Cerrar el navegador
await browser.close();
// Devolver los títulos de los libros
return bookTitles;
}
// Ejemplo de uso
const keyword = 'programming';
main(keyword).then((bookTitles) => {
console.log(`Los libros relacionados con "${keyword}" son: ${bookTitles.join(', ')}`);
});
En este ejemplo, definimos una función llamada "scrapeGoodreads" que utiliza Puppeteer para realizar el scraping web de Goodreads. La función Toma un argumento (la palabra clave de búsqueda) y devuelve los títulos de los libros relacionados con esa palabra clave. Puedes probar diferentes palabras clave y ver los resultados.
📚 Configuración de la API de OpenAI
Antes de poder utilizar las funciones GPT de chat, es necesario configurar la API de OpenAI. Sigue estos pasos para obtener tu clave de API:
- Crea una cuenta en el sitio web de OpenAI.
- Ve a la sección de configuración de la cuenta y selecciona "API keys".
- Genera una nueva clave de API y guárdala en un lugar seguro.
Una vez que tengas tu clave de API, puedes utilizarla para conectarte a la API de OpenAI y comenzar a utilizar las funciones GPT de chat.
🚀 Cómo conectar las funciones GPT
Las funciones GPT de chat ofrecen una forma fácil y conveniente de interactuar con los modelos GPT y crear funciones personalizadas. A continuación, te guiaremos a través de los pasos necesarios para conectar las funciones GPT y empezar a utilizarlas.
5.1 Paso 1: Llamar a la API de OpenAI
El primer paso para conectar las funciones GPT es realizar una llamada a la API de OpenAI. Este paso implica enviar una serie de mensajes a la API, incluyendo un mensaje de sistema y un mensaje de usuario que solicite utilizar una función específica.
Aquí tienes un ejemplo de cómo realizar una llamada a la API de OpenAI para conectarte a una función llamada "hello_world":
import openai
# Configurar la API de OpenAI
openai.organization = "TU_ID_DE_ORGANIZACIÓN"
openai.api_key = "TU_API_KEY"
# Llamar a la función GPT desde Python
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "call 'hello_world' function"},
{"role": "user", "content": 'Hello World' + '\n'},
]
)
En este ejemplo, se especifica el modelo "gpt-3.5-turbo" y se definen dos mensajes: uno de sistema que solicita llamar a la función "hello_world" y otro del usuario que activa la función al contener la Frase "Hello World".
5.2 Paso 2: Obtener la respuesta de OpenAI
Una vez que hayas realizado la llamada a la API de OpenAI, recibirás una respuesta que contiene la salida generada por el modelo GPT. Puedes acceder a los detalles de la respuesta para obtener la salida de la función a través de la siguiente sintaxis:
if (
len(response["choices"]) > 0
and "finish_reason" in response["choices"][0]
and response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
and "message" in response["choices"][0]
):
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(result)
En este ejemplo, se verifica si la respuesta contiene una salida de función y se extrae el contenido de la salida para imprimirlo.
5.3 Paso 3: Codificar y ejecutar la función
Una vez que hayas obtenido la respuesta de OpenAI y extraído la salida de la función, es necesario codificar y ejecutar la función en tu código. Esto implica interpretar la salida de la función y utilizarla dentro de tu código para obtener el resultado deseado.
Aquí tienes un ejemplo de cómo codificar y ejecutar la función "hello_world" en Python:
def hello_world(append_string):
message = f"Hola Mundo {append_string}"
return message
# Obtener la respuesta de la función
if (
len(response["choices"]) > 0
and "finish_reason" in response["choices"][0]
and response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
and "message" in response["choices"][0]
):
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(result)
# Ejecutar la función y obtener el resultado
output = hello_world(result)
print(output)
En este ejemplo, la función "hello_world" toma la salida de la función generada por el modelo GPT y la utiliza para generar un mensaje personalizado. El resultado se almacena en la variable "output" y se imprime en la consola.
5.4 Paso 4: Agregar la función a una nueva solicitud
Una vez que hayas ejecutado la función y obtenido el resultado deseado, es posible que desees agregar la función a una nueva solicitud para continuar la conversación con el modelo GPT. Esto implica crear un nuevo mensaje que contenga la función y su salida, y realizar una llamada adicional a la API de OpenAI.
Aquí tienes un ejemplo de cómo agregar la función a una nueva solicitud en Python:
# Crear una nueva solicitud con la función agregada
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "new message"},
{"role": "user", "content": output + '\n'},
]
)
# Obtener la respuesta de la nueva solicitud
if (
len(response["choices"]) > 0
and "finish_reason" in response["choices"][0]
and response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
and "message" in response["choices"][0]
):
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(result)
En este ejemplo, se crea una nueva solicitud con un mensaje de sistema genérico y un mensaje del usuario que contiene la salida de la función. La respuesta de la nueva solicitud se procesa de la misma manera que en los pasos anteriores.
✅ Ejemplo de programación en Python para llamar a las funciones GPT
A continuación, se muestra un ejemplo completo de cómo llamar a las funciones GPT desde Python utilizando la biblioteca OpenAI. Este ejemplo incluye la configuración de la API de OpenAI, la creación de una función "Hola Mundo" y la llamada a dicha función.
import openai
# Configurar la API de OpenAI
openai.organization = "TU_ID_DE_ORGANIZACIÓN"
openai.api_key = "TU_API_KEY"
# Crear la función "Hola Mundo"
def hello_world(append_string):
message = f"Hola Mundo {append_string}"
return message
# Llamar a la función GPT desde Python
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "call 'hello_world' function"},
{"role": "user", "content": 'Hello World' + '\n'},
]
)
# Obtener la respuesta de la función
if (
len(response["choices"]) > 0
and "finish_reason" in response["choices"][0]
and response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
and "message" in response["choices"][0]
):
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(result)
# Ejecutar la función y obtener el resultado
output = hello_world(result)
print(output)
En este ejemplo, primero se configura la API de OpenAI con el ID de tu organización y la clave de API. Luego, se define la función "Hola Mundo" que toma una cadena adicional como argumento y la combina con el mensaje "Hola Mundo". A continuación, se realiza una llamada a la API de OpenAI para llamar a la función "Hola Mundo" y se obtiene la respuesta generada por el modelo GPT. Finalmente, la función se ejecuta con la salida de la función como argumento y se imprime el resultado.
🌟 Cómo crear funciones avanzadas con chat GPT
Crear funciones avanzadas con chat GPT te permite aprovechar al máximo la potencia de esta tecnología. A continuación, te mostraremos ejemplos de funciones avanzadas que puedes crear, como obtener la hora actual y realizar scraping web.
8.1 Ejemplo de función para obtener la hora actual
La función para obtener la hora actual es útil cuando se necesita mostrar la hora en una conversación. Con esta función, puedes obtener la hora actual en diferentes zonas horarias y personalizar el mensaje de salida.
Aquí tienes un ejemplo de cómo crear la función para obtener la hora actual utilizando Python:
import datetime
def get_current_time(timezone):
now = datetime.datetime.now()
current_time = now.strftime("%H:%M:%S")
message = f"La hora actual en {timezone} es {current_time}."
return message
# Llamar a la función GPT desde Python
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "call 'get_current_time' function"},
{"role": "user", "content": 'What is the current time in New York?' + '\n'},
]
)
# Obtener la respuesta de la función
if (
len(response["choices"]) > 0
and "finish_reason" in response["choices"][0]
and response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
and "message" in response["choices"][0]
):
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(result)
# Ejecutar la función y obtener el resultado
output = get_current_time(result)
print(output)
En este ejemplo, se define la función "get_current_time" que toma la zona horaria como argumento y devuelve un mensaje que muestra la hora actual en esa zona horaria. Al llamar a la función desde chat GPT, se puede obtener la hora actual en cualquier zona horaria deseada.
8.2 Ejemplo de función para scraping web
Una función de scraping web con chat GPT te permite extraer información de sitios web y devolverla como respuesta en una conversación. Puedes utilizar esta función para realizar búsquedas, obtener datos específicos de una página web o incluso realizar análisis de datos.
Aquí tienes un ejemplo de cómo crear una función de scraping web utilizando Python y la biblioteca Puppeteer:
import puppeteer
def web_scraping(keyword):
browser = await puppeteer.launch()
page = await browser.newPage()
# Navegar al sitio web y realizar la búsqueda
await page.goto(f"https://www.example.com/search?q={keyword}")
# Extraer información de la página web
# ...
# Cerrar el navegador
await browser.close()
# Devolver los datos extraídos
return data
# Llamar a la función GPT desde Python
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "call 'web_scraping' function"},
{"role": "user", "content": 'Search for books about programming.' + '\n'},
]
)
# Obtener la respuesta de la función
if (
len(response["choices"]) > 0
and "finish_reason" in response["choices"][0]
and response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
and "message" in response["choices"][0]
):
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(result)
# Ejecutar la función y obtener el resultado
output = web_scraping(result)
print(output)
En este ejemplo, se define la función "web_scraping" que toma una palabra clave como argumento y utiliza Puppeteer para realizar el scraping web en un sitio específico. Puedes personalizar esta función para que extraiga los datos que necesitas y devuelva la información relevante en la respuesta.
📝 Conclusiones
Las funciones GPT de chat son una herramienta poderosa que permite a los desarrolladores crear funciones personalizadas y obtener respuestas específicas de los modelos GPT. En este artículo, te hemos guiado a través de los pasos necesarios para conectar y utilizar estas funciones. Desde la configuración de la API de OpenAI hasta la creación de funciones simples y avanzadas, ahora tienes la información necesaria para empezar a utilizar las funciones GPT de chat en tus propios proyectos. ¡Sácale el máximo provecho a esta emocionante tecnología y deja volar tu imaginación!
📚 Recursos adicionales
Aquí tienes algunos recursos adicionales que te pueden ser útiles para aprender más sobre las funciones GPT de chat y cómo utilizarlas:
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