【超狂教學】打造您自己的GPT自訂APP / API端點,GPTs🤯 !🚀(完整教學)
Table of Contents:
- 介紹
- 做你自己的API端點
- 在服務器上發布你的API
- 將API添加到自定義GPT模型
- 創建Flask應用程序
- 導入必要的庫
- 創建主頁端點
- 創建獲取股票價格端點
- 添加API密鑰驗證
- 使用Replit進行主機託管
- 添加到自定義GPT模型
- 測試API端點
- 總結
介紹
本文將介紹如何創建自己的API端點,並將其發布到服務器上,最後將API添加到自定義GPT模型中。我們將使用Flask框架來創建API端點,並使用Yahoo Finance庫來獲取股票價格。同時,我們還將實施API密鑰驗證來確保端點的安全性。最後,我們將使用replit來進行主機託管並將API添加到自定義GPT模型中。
做你自己的API端點
首先,我們需要使用Flask框架來創建我們的API端點。Flask是一個輕量級的Web框架,非常適合用於創建API。我們將創建兩個端點,一個是主頁端點,另一個是獲取股票價格端點。在主頁端點中,我們將返回一個簡單的"Hello World"消息。而在獲取股票價格端點中,我們將根據所提供的符號返回相應的股票價格。例如,當我們傳遞符號"GOOG"時,該端點將返回Google的股票價格。
在服務器上發布你的API
在創建完API端點後,我們需要將它發布到一個服務器上,以便能夠通過網絡訪問它。我們使用replit作為我們的服務器提供商。這個平台使得主機託管變得非常簡單,並且還提供了一個易於使用的界面來部署我們的應用程序。我們需要在replit上創建一個帳戶並將我們的API代碼上傳到該平台。
將API添加到自定義GPT模型
現在,我們已經創建了我們的API端點並將其發布到服務器上,接下來的步驟是將這個API添加到我們的自定義GPT模型中。為此,我們需要將API的URL添加到模型的架構中,並使用一個獨特的API密鑰來驗證和保護我們的端點。我們將在自定義GPT模型的管理界面中進行這些操作,以便能夠使用我們自己的API端點。
創建Flask應用程序
首先,我們需要創建一個Flask應用程序來容納我們的API端點。這可以通過遵循一些簡單的步驟來完成。首先,我們需要安裝Flask框架,這可以通過運行pip install flask
命令來完成。接下來,我們需要創建一個新的Python文件,並導入所需的庫。
導入必要的庫
在我們的Flask應用程序中,我們需要使用一些庫來實現我們的API端點。這些庫包括Flask、Json和Yahoo Finance。我們可以使用import
語句來導入這些庫。此外,我們還將使用一個Python庫來生成API密鑰,以便進行端點的身份驗證。
創建主頁端點
接下來,我們需要創建我們的主頁端點。這個端點將在根URL上提供一個簡單的歡迎消息。這可以通過在我們的Flask應用程序中添加一個名為home
的路由來實現。我們可以使用@app.route('/')
修飾符來指定這個路由。在這個路由中,我們將返回一個包含"Hello World"消息的JSON對象。
創建獲取股票價格端點
除了主頁端點,我們還需要創建一個獲取股票價格的端點。這個端點將在/stock
URL上提供股票價格。當我們向這個端點發送一個GET請求並提供一個股票代碼時,它將返回相應的股票價格。這可以通過在我們的Flask應用程序中添加一個名為get_stock_price
的路由來實現。我們可以使用@app.route('/stock')
修飾符來指定這個路由。在這個路由中,我們將從請求中獲取股票代碼並使用Yahoo Finance庫來獲取相應的股票價格。
添加API密鑰驗證
為了保護我們的API端點,我們需要實現API密鑰驗證。這將確保只有具有有效API密鑰的用戶才能訪問我們的端點。為了實現這一點,我們需要在我們的Flask應用程序中添加一個名為validate_api_key
的函數。這個函數將檢查請求中的API密鑰是否與我們配置的API密鑰相匹配。如果匹配,則允許訪問。否則,拒絕訪問。
使用replit進行主機託管
一旦我們完成了我們的API端點的開發,我們需要將它部署到一個服務器上。在這裡,我們將使用replit作為我們的主機提供商。replit是一個免費的在線代碼編輯器,它還提供了一個簡單的主機託管解決方案。我們可以通過在replit上創建一個新的項目並將我們的API代碼上傳到該項目中來實現這一點。然後,我們只需要單擊運行按鈕,我們的API就會立即在replit提供的URL上運行。
添加到自定義GPT模型
一旦我們的API端點運行在一個正常的服務器上,我們可以將其添加到我們的自定義GPT模型中。為此,我們需要訪問自定義GPT模型的管理界面並將我們的API URL添加到該界面中的合適位置。同時,我們還需要獲取一個獨特的API密鑰,並將其添加到模型的配置中的相應字段中。這樣,我們的自定義GPT模型就能夠使用我們自己的API端點來執行自定義操作了。
測試API端點
一旦我們將API添加到自定義GPT模型中,就可以通過使用模型的測試功能來測試我們的API端點。這將模擬自定義GPT模型向我們的API發出請求並接收相應的響應。我們可以在模型管理界面中找到測試功能,並通過提供相應的輸入來驗證我們的API端點是否正常工作。