Xây dựng ứng dụng AI GPT-3 tùy chỉnh
Mục lục
- Introduction 🌟
- Xây dựng và triển khai ứng dụng AI 🚀
- OpenAI và Cell Edge Functions: Cơ bản 📚
- Sử dụng OpenAI Playground 🎮
- Cấu hình và tùy chọn cho mô hình TextDaVinci-003 ⚙️
- Độ nhiệt và độ sáng trong phản ứng của mô hình 🌡️
- Giới hạn về số lượng từ tối đa trong phản ứng 📏
- Khám phá các thiết lập được tinh chỉnh 👀
- Phần mềm gốc và hướng dẫn sử dụng 📖
- Chuẩn bị API Key của OpenAI 🗝️
Giới thiệu 🌟
Trong bài viết này, chúng ta sẽ học cách xây dựng và triển khai nền tảng cho một ứng dụng AI hàng đầu bằng cách sử dụng OpenAI và Cell Edge Functions. Ứng dụng ví dụ mà chúng ta sẽ xây dựng cho phép người dùng nhập văn bản và ứng dụng của chúng tôi sẽ giải thích nó cho họ như thể họ mới 5 tuổi. Chúng tôi sẽ bắt đầu trong môi trường OpenAI Playground để thử nghiệm các lựa chọn khác nhau và làm quen với các API trước khi chúng ta thực sự bắt đầu tích hợp chúng vào code của chúng ta. Tiếp theo, chúng tôi sẽ đi vào chi tiết về việc cấu hình và tùy chọn cho mô hình TextDaVinci-003, mô hình mạnh nhất của OpenAI. Chúng tôi sẽ cũng đề cập đến cách kiểm soát sự độc lập và sự sáng tạo của mô hình trong giải thích của nó. Cuối cùng, chúng tôi sẽ giới thiệu phần mềm gốc và hướng dẫn sử dụng OpenAI API Key. Hãy bắt đầu!
Xây dựng và triển khai ứng dụng AI 🚀
Đối với việc xây dựng ứng dụng AI của chúng ta, chúng ta sẽ sử dụng OpenAI và Cell Edge Functions để triển khai. Trước khi bắt đầu, hãy tạo một API Key từ OpenAI để chúng ta có thể sử dụng dịch vụ của họ. Để cài đặt các gói cần thiết, hãy chạy các lệnh sau trong terminal:
npm install @openai/api
npm install common-tags
npm install typescript (nếu bạn đang sử dụng TypeScript)
Sau khi cài đặt xong, chúng ta có thể bắt đầu xây dựng ứng dụng AI của mình bằng cách tạo một file TypeScript mới. Chúng ta sẽ chia ứng dụng thành Hai phần chính: phía máy chủ và phía khách hàng. Phần máy chủ sẽ xử lý yêu cầu từ phía khách hàng và tương tác với API của OpenAI, trong khi phần khách hàng sẽ xử lý giao diện người dùng và tạo yêu cầu đến phần máy chủ.
OpenAI và Cell Edge Functions: Cơ bản 📚
OpenAI là một công ty nổi tiếng trong ngành trí tuệ nhân tạo với nhiều sản phẩm và dịch vụ hấp dẫn. Trong dự án này, chúng ta sẽ sử dụng OpenAI API để tương tác với mô hình ngôn ngữ của họ và nhận được phản hồi thông minh và đáng tin cậy. Để triển khai ứng dụng của chúng ta, chúng ta sẽ sử dụng Cell Edge Functions, một dịch vụ serverless dựa trên máy chủ tĩnh cho phép chúng ta chạy mã máy chủ trên cùng mạng giao thông mà các trang web của chúng ta được triển khai. Sử dụng Cell Edge Functions, chúng ta có thể tận dụng tốc độ và sự tinh tế của môi trường Edge để có được trải nghiệm người dùng tốt hơn.
Sử dụng OpenAI Playground 🎮
OpenAI Playground là một công cụ mạnh mẽ cho phép bạn thử các dịch vụ OpenAI trực tuyến. Bằng cách sử dụng OpenAI Playground, bạn có thể thử nghiệm và tinh chỉnh các yếu tố của mô hình của mình trước khi tích hợp chúng vào code của bạn.
Trước khi chúng ta tích hợp API của OpenAI vào ứng dụng của chúng ta, hãy bắt đầu bằng cách sử dụng OpenAI Playground để làm quen với các API và tùy chọn khác nhau. OpenAI Playground cho phép chúng ta kiểm tra các yếu tố như model, tokens, temperature trong phản hồi của mô hình, và cung cấp cho chúng ta một môi trường thử nghiệm trực quan để làm quen với các tham số và hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động.
Để sử dụng OpenAI Playground, hãy truy cập vào trang web của họ và làm việc với hướng dẫn trực quan và chức năng tương tác ngay từ trình duyệt của bạn.
Cấu hình và tùy chọn cho mô hình TextDaVinci-003 ⚙️
Mô hình TextDaVinci-003 là mô hình mạnh nhất của OpenAI, cho phép chúng ta tạo ra các phản hồi thông minh và chi tiết cho các yêu cầu của người dùng. Để sử dụng mô hình này, chúng ta cần đảm bảo rằng chúng ta hiểu và tinh chỉnh các tùy chọn quan trọng như độ nhiệt (temperature) và độ dài tối đa (maximum length) của câu trả lời.
Độ nhiệt (temperature) là một tham số quan trọng trong xác định mức độ sáng tạo và độ phân biệt của câu trả lời. Với độ nhiệt bằng 0, câu trả lời sẽ giống nhau cho cùng một yêu cầu, trong khi với độ nhiệt bằng 1, câu trả lời có thể trở nên sáng tạo và độc đáo hơn. Đây là một tùy chọn quan trọng để điều chỉnh dự án của chúng ta.
Độ dài tối đa (maximum length) xác định số từ tối đa mà câu trả lời có thể có. Điều này cũng có thể bao gồm các từ trong câu hỏi ban đầu. Hãy đảm bảo xác định một độ dài tối đa hợp lý để đảm bảo câu trả lời ngắn gọn nhưng vẫn cung cấp đủ thông tin.
Ngoài ra, còn có các tùy chọn khác như kiểm soát xem một từ ngữ hay cụm từ cụ thể được sử dụng trong câu trả lời, tùy chọn về phong cách câu trả lời, và nhiều tùy chọn khác. Hãy tìm hiểu thêm về các tùy chọn này trong tài liệu của OpenAI để tận dụng tối đa khả năng của mô hình.
Độ nhiệt và độ sáng trong phản ứng của mô hình 🌡️
Đặc tính của mô hình TextDaVinci-003 là khả năng tạo ra những phản ứng sáng tạo và độc đáo thông qua sự điều chỉnh độ nhiệt (temperature). Độ nhiệt quy định mức độ sáng tạo và độ phân biệt của câu trả lời.
Khi đặt độ nhiệt bằng 0, mô hình sẽ tạo ra câu trả lời tương tự cho một yêu cầu cụ thể. Điều này có nghĩa là câu trả lời sẽ không có sự khác biệt và chỉ đưa ra câu trả lời dựa trên đầu vào ban đầu.
Khi thay đổi độ nhiệt lên 0.8 đến 1.0, câu trả lời sẽ tự do tạo ra những phản ứng sáng tạo và khác biệt. Điều này có nghĩa là câu trả lời sẽ đi xa hơn so với đầu vào ban đầu và có thể đưa ra những ý tưởng, phân tích hay ví dụ mới mà không thể thấy trong bàn của mô hình.
Chúng ta có thể xem độ nhiệt là một công cụ linh hoạt và quan trọng trong việc thay đổi sự sáng tạo của mô hình. Hãy cân nhắc và thử nghiệm các giá trị khác nhau để tìm ra mức độ phù hợp với nhu cầu của dự án của chúng ta.
Giới hạn về số lượng từ tối đa trong phản ứng 📏
Mô hình TextDaVinci-003 cung cấp một tùy chọn để giới hạn số lượng từ tối đa trong phản ứng thông qua tham số "maximum tokens". Tuy nhiên, chúng ta cũng cần xem xét số lượng tokens đã sử dụng trong đầu vào của chúng ta. Mỗi từ trong đầu vào sẽ được tokenize thành một token riêng biệt. Do đó, khi tính toán số lượng tokens, chúng ta cần cân nhắc các tokens đã sử dụng trong đầu vào (Prompt) và tokens được tạo ra trong câu trả lời (response).
Một số tokens phổ biến trong văn bản tiếng Anh có độ dài từ 1 đến 4 ký tự. Với thông tin này, chúng ta có thể ước lượng được số lượng tokens từ số lượng từ trong văn bản. Ví dụ, mỗi từ có độ dài 4 ký tự sẽ tương ứng với 1 token. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng một số từ có số từ có độ dài khác nhau sẽ tương ứng với các số lượng tokens khác nhau.
Việc thiết lập maximum tokens là một tùy chọn quan trọng để đảm bảo câu trả lời không quá dài và thể hiện đủ thông tin. Đồng thời, chúng ta cần tính đến các tokens được sử dụng trong câu hỏi ban đầu để tránh trường hợp quá vượt quá giới hạn.
Khám phá các thiết lập được tinh chỉnh 👀
OpenAI API cung cấp một loạt các tùy chọn và thiết lập để điều chỉnh đầu ra của mô hình. Trong ví dụ đơn giản này, chúng ta chỉ sử dụng một số tùy chọn cơ bản như model, temperature và maximum tokens. Tuy nhiên, có nhiều tùy chọn khác như bộ điều khiển prompt, điều khiển phong cách và nhiều hơn nữa để cho phép chúng ta tinh chỉnh đầu ra theo cách tùy chỉnh.
Hãy khám phá thêm về các tùy chọn này trong tài liệu API của OpenAI để tận dụng tối đa khả năng của mô hình và đạt được kết quả tốt nhất.
Phần mềm gốc và hướng dẫn sử dụng 📖
Việc sử dụng API của OpenAI yêu cầu chúng ta cung cấp một API Key hợp lệ. Để bắt đầu, hãy tạo một API Key từ trang web của OpenAI. Key này sẽ được sử dụng để xác thực và sử dụng dịch vụ API của họ.
Để chạy ứng dụng của chúng ta trên máy chủ của chúng ta, hãy tạo một file .env và đặt API Key của chúng ta trong biến môi trường OPENAI_API_KEY. Sau đó, chúng ta cần thêm một số dependencies và cấu hình cho ứng dụng của chúng ta. Đảm bảo rằng chúng ta đã cài đặt các gói sau:
npm install @openai/api
npm install common-tags
npm install express
Mở file TypeScript của chúng ta và import biến môi trường API Key từ .env file. Tiếp theo, chúng ta cần import các dependencies cần thiết và cấu hình Express để chúng ta có thể tạo một API đơn giản.
Cuối cùng, chúng ta sẽ gửi một yêu cầu POST từ phía khách hàng tới phía máy chủ và sử dụng OpenAI API để nhận phản hồi thông minh. Chúng ta sẽ phân tích và hiển thị phản hồi này để người dùng có thể nhận được thông tin một cách dễ hiểu.
Chạy ứng dụng của chúng ta và kiểm tra xem nó hoạt động tốt như mong đợi. Nếu mọi thứ đều đúng, chúng ta đã xây dựng thành công một ứng dụng AI đơn giản sử dụng API của OpenAI.
Chuẩn bị API Key của OpenAI 🗝️
Để sử dụng API của OpenAI, chúng ta cần có một API Key hợp lệ. Để tạo một API Key, hãy truy cập vào trang web của OpenAI và đăng nhập vào tài khoản của bạn. Sau đó, chúng ta có thể tạo một API Key bằng cách điều hướng đến trang cài đặt tài khoản và tạo một Key API mới. Hãy lưu giữ mã Key này và xác nhận rằng chúng ta bảo vệ nó một cách an toàn, không chia sẻ mã Key này với người khác.