Maîtrisez ChatGPT (et GPT-4) en Python !

Table of Contents

1. 📖 Introduction
2. 🐍 Setting Up the Python Environment
3. 🌐 Connecting to the Language Model API
4. 🌐 Fetching Web Pages with Python
5. 🕸️ Extracting Text from Web Pages
6. 📝 Creating a Prompt for the Language Model
7. 🧩 Combining Web Pages and the Language Model
8. 📊 Creating a Meta Summary
9. 🚀 Accessing GPT 4 and GPT 3.5 Turbo
10. 💬 Wrapping Up and Sharing Your Experiences

📖 Introduction

Dans cette vidéo, nous allons explorer comment utiliser Python pour accéder aux modèles de langage GPT 4 et GPT 3.5 Turbo de l'API OpenAI. Nous allons créer un agent de recherche intelligent qui peut interroger ces modèles et combiner les informations obtenues avec des pages Web. Cela nous permettra de créer des résumés exécutifs et métadonnées sur un sujet donné, en utilisant à la fois les données du Web et les suggestions des modèles.

🐍 Setting Up the Python Environment

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir un environnement Python fonctionnel. Si vous utilisez Linux, Python est probablement déjà installé par défaut. Pour les utilisateurs de Windows et de Mac OS, vous pouvez télécharger et installer Python à partir du site python.org. Assurez-vous de cocher l'option "Add Python to Path" lors de l'installation.

Nous aurons également besoin de quelques modules Python pour notre projet. Vous pouvez les installer en utilisant l'outil pip. Les modules dont nous aurons besoin sont : requests, openai, langchain et beautifulsoup4. Vous pouvez les installer en exécutant les commandes suivantes dans votre terminal :

pip install requests
pip install openai
pip install langchain
pip install beautifulsoup4

Notez que si vous êtes sur Windows, vous devrez installer les Microsoft C++ Build Tools avant d'installer langchain. Vous pouvez les télécharger depuis le site de Microsoft.

🌐 Connecting to the Language Model API

Maintenant que nous avons notre environnement Python configuré, nous pouvons commencer à utiliser les modèles de langage de l'API OpenAI. Nous allons utiliser langchain, qui est une bibliothèque permettant d'accéder facilement aux modèles de langage.

Pour commencer, vous devrez vous inscrire sur le site d'OpenAI pour obtenir une clé d'API pay-as-You-go. Cette clé vous permettra d'accéder aux modèles de langage et vous sera facturée en fonction de votre utilisation. Assurez-vous de garder votre clé confidentielle et de ne pas la partager.

Une fois que vous avez votre clé d'API, vous pouvez l'utiliser pour vous connecter aux modèles de langage dans votre code Python. Voici un exemple de code pour vous montrer comment le faire :

import langchain

# Configure the API with your key
langchain.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

# Create a prompt
prompt = "As-tu déjà utilisé Python pour accéder aux modèles de langage ?"

# Generate the response
response = langchain.generate(prompt)

Avec ce code, vous pouvez envoyer une requête au modèle de langage en utilisant un prompt de votre choix. Le modèle vous retournera une réponse que vous pourrez utiliser dans votre application.

🌐 Fetching Web Pages with Python

Maintenant que nous savons comment nous connecter aux modèles de langage, nous devons également pouvoir récupérer des pages Web pour les utiliser dans notre agent de recherche. Heureusement, Python dispose d'une bibliothèque appelée requests qui facilite grandement cette tâche.

Voici un exemple de code pour récupérer le contenu d'une page Web en utilisant requests :

import requests

# Fetch a web page
response = requests.get("https://www.example.com")

# Get the text content of the page
web_content = response.text

Avec ce code, vous pouvez obtenir le contenu HTML d'une page Web et l'utiliser dans votre application.

🕸️ Extracting Text from Web Pages

Maintenant que nous avons récupéré le contenu des pages Web, nous devons extraire le texte pertinent que nous utiliserons dans notre agent de recherche. Pour cela, nous allons utiliser la bibliothèque beautifulsoup4.

Voici comment vous pouvez extraire le texte d'une page Web en utilisant beautifulsoup4 :

from bs4 import BeautifulSoup

# Create a BeautifulSoup object
soup = BeautifulSoup(web_content, 'html.parser')

# Get the text content of the page
text_content = soup.get_text()

Avec ce code, vous pouvez extraire le texte lisible par l'homme d'une page Web, en ignorant le code HTML, les balises et autres éléments indésirables.

📝 Creating a Prompt for the Language Model

Maintenant que nous avons le contenu des pages Web et que nous avons extrait le texte pertinent, nous pouvons créer un prompt à envoyer au modèle de langage.

Voici un exemple de code pour créer un prompt à partir du texte d'une page Web :

# Create a prompt with the web page content
prompt = "Résumé du contenu de la page Web : \n\n" + text_content

Avec ce code, vous pouvez créer un prompt qui contient le texte que vous souhaitez envoyer au modèle de langage pour générer un résumé.

🧩 Combining Web Pages and the Language Model

Maintenant que nous avons notre prompt et notre contenu de page Web, nous pouvons combiner les informations pour obtenir un résumé plus complet et informatif.

Voici comment vous pouvez combiner les informations en utilisant le modèle de langage :

# Generate a summary using the prompt and the web page text
summary = langchain.generate(prompt)

# Print the summary
print(summary)

Avec ce code, vous pouvez générer un résumé à partir du prompt en utilisant le modèle de langage. Le résumé sera retourné par le modèle et vous pourrez l'utiliser dans votre application.

📊 Creating a Meta Summary

Afin de fournir des métadonnées et un résumé exécutif sur un sujet donné, nous pouvons combiner les informations provenant des pages Web avec les suggestions du modèle de langage.

Voici comment vous pouvez créer un résumé métadonnées en utilisant langchain et les pages Web :

# Generate summaries for each web page
webpage_summaries = [langchain.generate(webpage) for webpage in web_pages]

# Generate a summary using the topic and the web page summaries
meta_summary = langchain.generate(topic + ' ' + ' '.join(webpage_summaries))

# Print the meta summary
print(meta_summary)

Avec ce code, vous pouvez générer des résumés pour chaque page Web en utilisant le modèle de langage. Ensuite, vous pouvez combiner ces résumés avec le sujet du résumé métadonnées pour obtenir un résultat final.

🚀 Accessing GPT 4 and GPT 3.5 Turbo

Maintenant que vous savez comment utiliser Python pour accéder aux modèles de langage GPT 4 et GPT 3.5 Turbo, vous pouvez lancer votre propre agent de recherche intelligent.

N'oubliez pas de créer un prompt approprié, de récupérer les pages Web pertinentes, de générer des résumés et de combiner les informations pour obtenir un résultat complet.

N'hésitez pas à partager vos expériences et à donner votre avis dans les commentaires !

💬 Wrapping Up and Sharing Your Experiences

Dans cet article, nous avons exploré comment utiliser Python pour créer un agent de recherche intelligent en utilisant les modèles de langage GPT 4 et GPT 3.5 Turbo. Nous avons appris comment récupérer des pages Web, extraire le texte pertinent, créer des Prompts pour le modèle de langage et générer des résumés.

N'hésitez pas à essayer ces techniques par vous-même et à partager vos expériences dans les commentaires ci-dessous. Avez-vous déjà utilisé Python pour accéder aux modèles de langage d'OpenAI ? Quels sont vos retours d'expérience ?

Merci d'avoir suivi cet article, et à bientôt !

Highlights:

• Choisissez votre sujet et créez un agent de recherche intelligent en utilisant Python et les modèles de langage de GPT 4 et GPT 3.5 Turbo.
• Utilisez les modules requests, openai, langchain et beautifulsoup4 pour récupérer des pages Web, extraire le texte pertinent et traiter les données.
• Créez des prompts pour le modèle de langage en combinant les informations des pages Web.
• Générez des résumés exécutifs et des métadonnées en utilisant les pages Web et les suggestions du modèle de langage.
• Partagez vos expériences et vos retours d'expérience dans les commentaires.

FAQ

Q: Puis-je utiliser des modèles de langage autres que GPT 4 et GPT 3.5 Turbo ? A: Oui, le code présenté ici peut également fonctionner avec d'autres modèles de langage pris en charge par openai.

Q: Quelles sont les limites d'utilisation de l'API openai ? A: L'utilisation de l'API openai est soumise à des limitations en termes de nombre de requêtes et de coûts. Assurez-vous de consulter la documentation officielle d'openai pour plus d'informations.

Q: Existe-t-il des alternatives à l'API openai pour accéder aux modèles de langage ? A: Oui, il existe d'autres bibliothèques et frameworks qui permettent d'accéder aux modèles de langage, tels que Hugging Face's Transformers.

Resources:

• Python
• OpenAI API
• Requests Documentation
• Beautiful Soup Documentation