Guide complet pour intégrer Chat GPT avec FastAPI
Table of Contents:
- Introduction
- Installation and Setup
- Getting Started with FastAPI
- Creating Endpoints in FastAPI
- Passing Query Parameters in FastAPI
- Accessing the FastAPI API using Python Requests Library
- Working with Pydantic Models in FastAPI
- Integrating Chat GPT with FastAPI
- Generating Product Descriptions with Chat GPT and FastAPI
- Building a Backend for a Chatbot using FastAPI
Introduction
Bienvenue! Dans cet article, nous allons découvrir comment intégrer l'API Chat GPT dans FastAPI. Nous allons apprendre comment créer des endpoints, passer des paramètres de requête et accéder à notre propre API utilisant la bibliothèque requests en Python. Nous allons également explorer l'utilisation des modèles Pydantic pour la validation des données. Enfin, nous verrons comment intégrer Chat GPT pour générer des descriptions de produits. Prêt à commencer ? Allons-y !
Installation and Setup
Avant de commencer, nous devons installer et configurer FastAPI et les dépendances nécessaires. Dans cette section, nous verrons comment installer l'API FastAPI et Ubicon. Nous allons également créer un environnement virtuel pour notre projet. Suivez simplement les étapes ci-dessous pour mettre en place votre environnement de développement.
Tout d'abord, installez FastAPI et Ubicon en exécutant les commandes suivantes dans votre terminal :
$ pip install fastapi
$ pip install uvicorn
Ensuite, nous allons créer un environnement virtuel pour notre projet. Accédez au répertoire de votre choix et exécutez la commande suivante pour créer l'environnement virtuel :
$ python -m venv mon_environnement
Activez maintenant l'environnement virtuel en utilisant la commande appropriée pour votre système d'exploitation (Windows ou macOS/Linux).
Maintenant que notre environnement virtuel est prêt, nous pouvons passer à l'étape suivante : créer notre application FastAPI.
Getting Started with FastAPI
Dans cette section, nous allons apprendre à installer et à exécuter FastAPI ainsi qu'à créer nos premiers endpoints. Nous utiliserons VS Code comme éditeur pour ce tutoriel. Assurez-vous d'avoir installé VS Code sur votre système avant de continuer.
Commencez par créer un nouveau dossier pour notre projet. Dans ce dossier, créez un nouveau fichier appelé main.py
.
Ouvrez main.py
dans VS Code et copiez le code suivant :
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def root():
return {"message": "Hello, World!"}
Nous venons de créer notre première application FastAPI ! Explorons maintenant ce que nous venons de coder.
Nous avons importé la classe FastAPI
de la bibliothèque fastapi
. Ensuite, nous avons créé une instance de cette classe appelée app
.
Ensuite, nous avons utilisé un décorateur @app.get("/")
pour spécifier que notre point de terminaison '/'
(racine) est accessible via une requête GET. La fonction root()
est associée à ce point de terminaison et renvoie simplement un dictionnaire contenant le message "Hello, World!".
Maintenant que nous avons notre application, nous devons l'exécuter. Pour cela, ouvrez un terminal dans VS Code et exécutez la commande suivante :
$ uvicorn main:app --reload
Cela va lancer le serveur FastAPI et notre application sera accessible à l'adresse http://localhost:8000/
.
Si nous visitons cette URL dans notre navigateur, nous devrions voir notre message "Hello, World!" s'afficher. Félicitations ! Nous avons réussi à exécuter notre première application FastAPI !
Creating Endpoints in FastAPI
Maintenant que nous avons appris comment exécuter une application FastAPI simple, il est temps de créer des endpoints pour notre API. Les endpoints définissent les différentes routes de notre application, permettant aux utilisateurs d'interagir avec notre API.
Dans cette section, nous allons créer quelques endpoints supplémentaires et explorer différentes façons de les définir.
Endpoint 1: Getting a Single Product
Déclarons notre premier endpoint, qui sera utilisé pour récupérer les détails d'un produit à partir de son ID.
@app.get("/products/{product_id}")
def get_product(product_id: int):
return {"product_id": product_id, "name": "Product Name", "description": "Product Description"}
Dans cet exemple, nous utilisons @app.get("/products/{product_id}")
pour spécifier que notre endpoint est accessible via une requête GET à l'URL /products/{product_id}
. Le paramètre product_id
est extrait de l'URL et est défini comme un entier.
La fonction get_product()
est associée à cet endpoint et renvoie simplement un dictionnaire contenant les détails du produit correspondant à l'ID donné.
Pour tester cet endpoint, vous pouvez visiter http://localhost:8000/products/1
dans votre navigateur (en remplaçant 1
par l'ID réel d'un produit). Vous devriez voir les détails du produit s'afficher.
Continuez à ajouter d'autres endpoints en fonction de vos besoins. N'hésitez pas à explorer les différentes possibilités offertes par FastAPI pour créer des endpoints personnalisés et puissants !
Passing Query Parameters in FastAPI
Dans cette section, nous allons apprendre à passer des paramètres de requête à nos endpoints FastAPI. Les paramètres de requête permettent de transmettre des informations supplémentaires aux endpoints, comme des filtres ou des options de tri.
Voici comment vous pouvez spécifier et utiliser des paramètres de requête dans FastAPI.
Endpoint 1: Filtering Products by Category
Supposons que nous voulions créer un endpoint pour filtrer les produits par catégorie. Voici comment cela peut être fait :
@app.get("/products")
def get_products(category: str):
if category == "electronics":
return {"products": [{"id": 1, "name": "Laptop"}, {"id": 2, "name": "Smartphone"}]}
elif category == "clothing":
return {"products": [{"id": 3, "name": "T-Shirt"}, {"id": 4, "name": "Jeans"}]}
else:
return {"message": "Invalid category"}
Dans cet exemple, nous utilisons @app.get("/products")
pour définir notre endpoint /products
. Nous ajoutons également un paramètre de requête category
de type str
.
En fonction de la valeur de category
, nous renvoyons une liste de produits correspondant à la catégorie donnée. Si la catégorie n'est pas valide, nous renvoyons un message d'erreur.
Pour tester cet endpoint, vous pouvez visiter http://localhost:8000/products?category=electronics
dans votre navigateur. Vous devriez voir les produits électroniques s'afficher. Vous pouvez également tester d'autres catégories en modifiant la valeur du paramètre category
.
Vous pouvez ajouter d'autres paramètres de requête à vos endpoints en utilisant la même syntaxe. N'hésitez pas à les explorer et à les utiliser selon vos besoins !
Continuez à créer des endpoints et à passer des paramètres de requête pour construire une API puissante et flexible avec FastAPI.
Accessing the FastAPI API using Python Requests Library
Dans cette section, nous allons apprendre à accéder à notre API FastAPI à l'Aide de la bibliothèque requests en Python. requests est une bibliothèque populaire qui permet d'envoyer des requêtes HTTP et de traiter les réponses.
Voici comment vous pouvez utiliser requests pour accéder à votre API FastAPI.
Step 1: Installation
Tout d'abord, assurez-vous d'avoir la bibliothèque requests installée. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez l'installer en exécutant la commande suivante dans votre terminal :
$ pip install requests
Step 2: Making a GET Request
Supposons que nous voulions accéder à notre endpoint /products/{product_id}
pour obtenir les détails d'un produit spécifique. Voici comment cela peut être fait en utilisant requests :
import requests
response = requests.get("http://localhost:8000/products/1")
data = response.json()
print(data)
Dans cet exemple, nous utilisons la fonction get()
de la bibliothèque requests pour envoyer une requête GET à l'URL spécifiée. Nous stockons la réponse dans la variable response
, puis utilisons la méthode json()
pour extraire les données JSON de la réponse.
Ensuite, nous imprimons les données pour les afficher à l'écran.
Vous pouvez exécuter ce script Python pour accéder à votre API FastAPI et obtenir les détails du produit. Assurez-vous de modifier l'URL en fonction de votre configuration, par exemple en remplaçant localhost:8000
par l'adresse réelle de votre serveur.
Continuez à explorer et à utiliser la bibliothèque requests pour accéder à votre API FastAPI et tirer le meilleur parti de ses fonctionnalités !
Working with Pydantic Models in FastAPI
Dans cette section, nous allons apprendre à travailler avec des modèles Pydantic dans FastAPI. Les modèles Pydantic permettent de définir et de valider les données de formulaire reçues par votre API.
Voici comment vous pouvez utiliser les modèles Pydantic dans FastAPI.
Step 1: Installation
Tout d'abord, assurez-vous d'avoir la bibliothèque pydantic installée. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez l'installer en exécutant la commande suivante dans votre terminal :
$ pip install pydantic
Step 2: Creating a Pydantic Model
Supposons que nous voulions créer un endpoint pour créer un nouveau produit. Voici comment nous pouvons utiliser un modèle Pydantic pour valider les données du formulaire :
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class ProductCreate(BaseModel):
name: str
price: float
category: str
@app.post("/products")
def create_product(product: ProductCreate):
return {"message": "Product created successfully", "product": product.dict()}
Dans cet exemple, nous utilisons BaseModel
de la bibliothèque pydantic pour créer notre modèle Pydantic ProductCreate
. Le modèle définit trois champs : name
, price
et category
.
Ensuite, nous utilisons @app.post("/products")
pour définir notre endpoint /products
en tant que requête POST. La fonction create_product()
est associée à cet endpoint et utilise notre modèle Pydantic pour valider les données du formulaire.
Pour tester cet endpoint, vous pouvez utiliser la bibliothèque requests comme expliqué précédemment pour envoyer une requête POST à l'URL /products
avec les données du produit. Assurez-vous de respecter le format spécifié par le modèle Pydantic.
Continuez à utiliser les modèles Pydantic pour valider les données de formulaire dans vos endpoints FastAPI, afin de garantir l'intégrité des données et d'améliorer la robustesse de votre API !
Integrating Chat GPT with FastAPI
Dans cette section, nous allons apprendre à intégrer Chat GPT dans FastAPI. Nous verrons comment faire des demandes à l'API Chat GPT pour générer des réponses conversationnelles à partir d'un modèle pré-entraîné.
Voici comment vous pouvez intégrer Chat GPT avec FastAPI.
Step 1: Installation
Avant de commencer, assurez-vous que vous avez installé toutes les dépendances requises pour l'API Chat GPT, y compris les bibliothèques OpenAI et les modèles correspondants.
Step 2: Creating the Chat GPT Endpoint
Supposons que nous voulions créer un endpoint pour générer des réponses conversationnelles à partir de Chat GPT. Voici comment cela peut être fait :
from fastapi import FastAPI
import openai
app = FastAPI()
class Message(BaseModel):
role: str
content: str
@app.post("/chat")
def chat(messages: List[Message]):
conversation = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in messages]
response = openai.Completion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=conversation,
...
)
reply = response.choices[0].message.content
return {"message": reply}
Dans cet exemple, nous définissons une classe Message
utilisant un modèle Pydantic pour représenter chaque message dans la conversation. Chaque message a un rôle (par exemple, "système" ou "utilisateur") et un contenu correspondant (le texte du message).
Notre endpoint /chat
accepte une liste de messages en tant que paramètre de requête POST. Nous convertissons ensuite cette liste en format attendu par l'API Chat GPT, puis envoyons une requête à l'API pour obtenir une réponse.
Le contenu de la réponse est extrait et renvoyé à l'utilisateur.
Pour utiliser cet endpoint, vous pouvez envoyer une requête POST à l'URL /chat
en incluant une liste de messages dans le corps de la requête. Chaque message devrait avoir un rôle et un contenu correspondant.
Continuez à explorer et à intégrer Chat GPT avec FastAPI pour créer des systèmes de chatbots conversationnels puissants et réactifs !
Generating Product Descriptions with Chat GPT and FastAPI
Dans cette section, nous allons apprendre comment utiliser Chat GPT pour générer des descriptions de produits à partir de noms de produits et d'autres informations. Nous allons créer un endpoint FastAPI pour ce faire.
Voici comment vous pouvez générer des descriptions de produits avec Chat GPT et FastAPI.
Step 1: Integration with the Chat GPT Model
Avant de commencer, assurez-vous que vous avez intégré Chat GPT avec votre application FastAPI, comme expliqué précédemment.
Step 2: Creating the Product Description Endpoint
Supposons que nous voulions créer un endpoint pour générer des descriptions de produits à partir de noms de produits et d'autres informations. Voici comment cela peut être fait :
@app.post("/product-description")
def generate_product_description(product: Product):
prompt = f"Generate a product description for \"{product.name}\" with the following details: {product.details}"
response = chat_with_gpt(prompt)
description = response["message"]
return {"description": description}
Dans cet exemple, nous utilisons l'endpoint /chat
que nous avons créé précédemment pour interagir avec le modèle Chat GPT. Nous envoyons une requête avec un Prompt qui demande à Chat GPT de générer une description de produit pour le nom et les détails du produit.
La réponse reçue de Chat GPT est extraite et renvoyée sous forme de description dans notre endpoint FastAPI.
Pour tester cet endpoint, vous pouvez envoyer une requête POST à l'URL /product-description
en incluant les détails du produit dans le corps de la requête. Le nom et les détails du produit seront utilisés pour générer la description correspondante.
Continuez à intégrer Chat GPT avec FastAPI pour créer des systèmes de description de produits automatisés et attrayants !
Building a Backend for a Chatbot using FastAPI
Dans cette section, nous allons apprendre à construire un backend pour un chatbot en utilisant FastAPI. Nous allons explorer les meilleures pratiques pour stocker les conversations, gérer les Sessions et intégrer Chat GPT pour générer des réponses conversationnelles.
Voici comment vous pouvez construire un backend pour un chatbot en utilisant FastAPI.
Step 1: Storing Conversations in a Database
Avant de commencer, assurez-vous d'avoir une base de données configurée pour stocker les conversations. Vous pouvez utiliser une base de données telle que SQLite, MySQL ou PostgreSQL, en fonction de vos préférences et de vos besoins.
Step 2: Handling Sessions
Pour gérer les sessions avec votre chatbot, vous pouvez utiliser les cookies et les sessions de FastAPI. Les cookies peuvent être utilisés pour stocker un identifiant de session unique pour chaque utilisateur, qui peut être utilisé pour retrouver les conversations associées.
Step 3: Integrating Chat GPT for Conversational Responses
Utilisez l'intégration que nous avons créée précédemment pour interagir avec le modèle Chat GPT et générer des réponses conversationnelles. Vous pouvez utiliser le modèle Pydantic pour définir la structure de vos conversations et valider les données entrantes.
Continuez à construire votre backend en utilisant les meilleures pratiques pour stocker les conversations, gérer les sessions et interagir avec Chat GPT pour fournir des réponses conversationnelles de qualité à vos utilisateurs.
Voilà ! Vous avez maintenant toutes les informations nécessaires pour construire un backend complet pour un chatbot en utilisant FastAPI. Continuez à explorer et à étendre vos connaissances pour créer des applications de chat sophistiquées et interactives !
Conclusion
Félicitations ! Vous avez parcouru un long chemin depuis le début de cet article. Nous avons examiné comment installer et mettre en place FastAPI, créer des endpoints, passer des paramètres de requête, accéder à l'API FastAPI avec la bibliothèque requests, travailler avec des modèles Pydantic, intégrer Chat GPT et générer des descriptions de produits.
Nous avons également exploré comment construire un backend pour un chatbot en utilisant FastAPI, en stockant les conversations dans une base de données, en gérant les sessions et en intégrant Chat GPT pour des réponses conversationnelles.
J'espère que cet article vous a aidé à approfondir vos connaissances sur FastAPI et à découvrir de nouvelles façons d'utiliser Chat GPT dans vos projets. N'hésitez pas à revenir vers moi si vous avez des questions supplémentaires. Je vous souhaite bonne chance dans vos futures aventures de développement !
Ressources :