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Maîtriser l'API de ChatGPT : Guide du débutant en Python

Maîtriser l'API de ChatGPT : Guide du débutant en Python

MoeNagy Dev

Comprendre l'API de ChatGPT

Qu'est-ce que l'API de ChatGPT ?

L'API de ChatGPT est un puissant outil de traitement automatique du langage naturel (NLP) développé par Anthropic, une entreprise de recherche leader en IA. Elle est basée sur le modèle de langage GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui a été entraîné sur une immense quantité de données textuelles pour générer des réponses semblables à celles d'humains à une large gamme de requêtes.

L'API de ChatGPT permet aux développeurs d'intégrer les capacités du modèle ChatGPT dans leurs propres applications, leur permettant de construire des chatbots intelligents, des outils de génération de contenu et d'autres fonctionnalités alimentées par le NLP.

Caractéristiques clés et capacités de l'API

L'API de ChatGPT offre un large éventail de fonctionnalités et de capacités puissantes, notamment :

  • Génération de texte : Générer du texte cohérent et conscient du contexte en fonction des requêtes de l'utilisateur, permettant des applications telles que les chatbots, les outils de création de contenu et les assistants de langage.
  • Gestion des conversations : Maintenir le contexte et l'état à travers plusieurs messages, permettant des conversations plus naturelles et engageantes.
  • Modèles personnalisables : Ajuster les paramètres du modèle, tels que la température et la longueur de la sortie, pour affiner le texte généré selon vos besoins spécifiques.
  • Support multilingue : L'API prend en charge un large éventail de langues, vous permettant de construire des applications capables de communiquer dans plusieurs langues.
  • Évolutivité : L'API est conçue pour gérer de grands volumes de demandes, ce qui la rend adaptée aux applications et déploiements à grande échelle.

S'inscrire pour obtenir une clé d'API Anthropic

Pour utiliser l'API de ChatGPT, vous devez vous inscrire pour obtenir une clé d'API Anthropic. Voici comment vous pouvez le faire :

  1. Rendez-vous sur le site web d'Anthropic (https://www.anthropic.com/ (opens in a new tab)) et cliquez sur le bouton "Obtenir une clé d'API".
  2. Suivez les invites pour créer un compte Anthropic, si vous n'en avez pas déjà un.
  3. Une fois que vous avez créé un compte, vous pouvez générer votre clé d'API en accédant à la section "Clés d'API" de la console Anthropic.
  4. Copiez la clé d'API et enregistrez-la en toute sécurité, car vous en aurez besoin pour authentifier vos requêtes d'API.

Configuration de votre environnement Python

Installation des bibliothèques Python requises

Pour interagir avec l'API de ChatGPT en utilisant Python, vous devrez installer les bibliothèques suivantes :

  • requests : Une bibliothèque populaire pour effectuer des requêtes HTTP en Python.
  • openai : Une bibliothèque cliente Python pour l'API OpenAI, qui inclut le support de l'API de ChatGPT.

Vous pouvez installer ces bibliothèques en utilisant pip, le gestionnaire de paquets Python. Ouvrez votre terminal ou votre invite de commandes et exécutez les commandes suivantes :

pip install requests
pip install openai

Configuration de votre clé d'API

Une fois que vous avez votre clé d'API Anthropic, vous devrez la configurer dans votre environnement Python. Voici comment vous pouvez le faire :

  1. Ouvrez un nouveau fichier Python dans votre éditeur de code préféré.
  2. Importez la bibliothèque openai :
import openai
  1. Configurez votre clé d'API en utilisant l'attribut openai.api_key :
openai.api_key = "votre_clé_d'API_ici"

Remplacez "votre_clé_d'API_ici" par la véritable clé d'API que vous avez obtenue depuis la console Anthropic.

Votre environnement Python est maintenant configuré et prêt à interagir avec l'API de ChatGPT.

Envoi de requêtes à l'API de ChatGPT

Construction de la requête d'API

Pour envoyer une requête à l'API de ChatGPT, vous utiliserez la fonction openai.Completion.create() fournie par la bibliothèque openai. Voici un exemple :

import openai
 
openai.api_key = "votre_clé_d'API_ici"
 
prompt = "Quelle est la capitale de la France ?"
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=50,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7,
)

Dans cet exemple, nous :

  1. Configurons la clé d'API.
  2. Définissons le prompt, qui est le texte pour lequel nous voulons que l'API génère une réponse.
  3. Appelons la fonction openai.Completion.create(), en passant les paramètres suivants :
    • engine : Le modèle spécifique à utiliser pour la génération de texte (dans ce cas, "text-davinci-003").
    • prompt : Le texte d'entrée dont le modèle doit générer une réponse.
    • max_tokens : Le nombre maximal de jetons (mots) à générer dans la réponse.
    • n : Le nombre de complétions à générer.
    • stop : La séquence d'arrêt (le cas échéant) qui doit mettre fin au texte généré.
    • temperature : Une valeur entre 0 et 1 qui contrôle "la créativité" du texte généré, avec des valeurs plus basses donnant un texte plus conservatif et prévisible.

Traitement de la réponse de l'API

La fonction openai.Completion.create() renvoie un objet de type dictionnaire qui contient le texte généré et d'autres métadonnées. Vous pouvez accéder au texte généré de la manière suivante :

texte_généré = response.choices[0].text.strip()
print(texte_généré)

Cela affichera le texte généré, qui dans ce cas devrait être "La capitale de la France est Paris."

Analyse des données de la réponse de l'API

L'objet réponse de la fonction openai.Completion.create() contient des informations supplémentaires que vous pouvez utiliser, telles que le modèle utilisé, le nombre de jetons générés et le temps de traitement. Voici un exemple de la façon d'accéder à ces données :

print(f"Modèle : {response.model}")
print(f"Jetons générés : {response.usage.total_tokens}")
print(f"Temps de complétion : {response.response_time:.2f} secondes")

Cela affichera quelque chose comme :

Modèle : text-davinci-003
Jetons générés : 14
Temps de complétion : 0.45 secondes

Génération de texte avec l'API de ChatGPT

Spécification du prompt pour la génération de texte

Veuillez fournir la traduction française pour ce fichier markdown. S'il y a des données en tête, assurez-vous de traduire le paramètre de langue en fr correspondant également. Pour le code, ne traduisez pas le code, traduisez uniquement les commentaires. Ne traduisez pas le contenu de l'exemple de l'énoncé. Voici le fichier : Le prompt est le texte d'entrée que l'API ChatGPT utilise pour générer le texte de sortie. Le prompt peut être une question, une déclaration ou toute autre forme de texte à laquelle vous souhaitez que l'API réponde. Voici un exemple de prompt plus complexe :

prompt = """
Écrivez une courte histoire sur un voyageur dans le temps qui se retrouve bloqué dans le passé. L'histoire devrait faire environ 100 mots et avoir une fin surprenante.
"""
 
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=100,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7,
)
 
generated_text = response.choices[0].text.strip()
print(generated_text)

Ce prompt demande à l'API ChatGPT de générer une courte histoire d'une longueur spécifique et avec une fin surprenante. Le texte généré devrait faire environ 100 mots.

Contrôler la longueur et la température de sortie

Vous pouvez contrôler la longueur et la créativité du texte généré en ajustant les paramètres max_tokens et temperature dans la fonction openai.Completion.create().

  • max_tokens : Ce paramètre définit le nombre maximum de tokens (mots) à générer dans la réponse. Augmenter cette valeur donnera des réponses plus longues, tandis que la diminuer donnera des réponses plus courtes.
  • temperature : Ce paramètre contrôle la "créativité" du texte généré. Une température plus basse (par exemple, 0.5) donnera un texte plus conservateur et prévisible, tandis qu'une température plus élevée (par exemple, 1.0) donnera un texte plus diversifié et créatif.

Voici un exemple de modification de ces paramètres :

# Générer une réponse plus longue avec un texte plus créatif
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=200,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.9,
)
 
# Générer une réponse plus courte avec un texte plus conservateur
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=50,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.5,
)

Manipulation du texte généré

Une fois que vous avez le texte généré, vous pouvez l'utiliser dans votre application selon vos besoins. Par exemple, vous pouvez afficher le texte dans une interface de chatbot, l'utiliser pour générer du contenu pour un site web ou un blog, ou l'intégrer dans un système de traitement de texte plus large.

Voici un exemple de manipulation du texte généré :

generated_text = response.choices[0].text.strip()
print(f"Texte généré :\n{generated_text}")

Cela affichera le texte généré dans la console. Vous pouvez également effectuer un traitement supplémentaire sur le texte, comme le nettoyage, l'analyse de son sentiment ou l'extraction d'informations spécifiques.

Variables et types de données

Variables

Les variables sont utilisées pour stocker des données en Python. Ce sont des conteneurs nommés qui contiennent des valeurs. Vous pouvez assigner une valeur à une variable en utilisant l'opérateur d'assignation =. Voici un exemple :

name = "John Doe"
age = 35

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons créé deux variables : name et age. La variable name est assignée à la valeur de chaîne "John Doe", et la variable age est assignée à la valeur entière 35.

Vous pouvez également assigner la même valeur à plusieurs variables en même temps :

x = y = z = 42

Dans ce cas, les trois variables x, y et z sont assignées à la valeur 42.

Types de données

Python possède plusieurs types de données intégrés, notamment :

  1. Types numériques : int (entiers), float (nombres à virgule flottante), complex (nombres complexes)
  2. Type de texte : str (chaînes de caractères)
  3. Type booléen : bool (Vrai ou Faux)
  4. Types de séquences : list (listes), tuple (tuples), range
  5. Type de mappage : dict (dictionnaires)
  6. Types d'ensemble : set (ensembles), frozenset

Vous pouvez vérifier le type de données d'une variable en utilisant la fonction type() :

print(type(42))       # Résultat : <class 'int'>
print(type(3.14))     # Résultat : <class 'float'>
print(type("hello"))  # Résultat : <class 'str'>
print(type(True))     # Résultat : <class 'bool'>

Conversion de type

Vous pouvez convertir entre différents types de données en utilisant des fonctions de conversion de type :

# Conversion en entier
x = int(3.14)    # x vaut maintenant 3
 
# Conversion en flottant
y = float(42)    # y vaut maintenant 42.0
 
# Conversion en chaîne de caractères
z = str(True)    # z vaut maintenant "True"

Chaînes de caractères

Les chaînes de caractères en Python sont des séquences de caractères. Vous pouvez créer des chaînes de caractères en utilisant des guillemets simples ', des guillemets doubles ", ou des guillemets triples ''' ou """. Voici quelques exemples :

message = "Bonjour, monde !"
name = 'John Doe'
multiline_string = """Ceci est une
chaîne
multiligne."""

Vous pouvez accéder aux caractères individuels d'une chaîne en utilisant l'indexation. L'indexation commence à 0 pour le premier caractère.

print(message[0])    # Résultat : B
print(name[-1])      # Résultat : e

Les chaînes de caractères prennent en charge un large éventail d'opérations et de méthodes, telles que la concaténation, le découpage et le formatage.

full_name = name + " Jr."
greeting = f"Bonjour, {name} !"
upper_name = name.upper()

Nombres

Python prend en charge trois types de données numériques : int (entier), float (flottant) et complex (complexe). Voici quelques exemples :

# Entiers
age = 35
population = 7_900_000_000
 
# Nombres à virgule flottante
pi = 3.14159
temperature = -4.5
 
# Nombres complexes
complex_num = 2 + 3j

Vous pouvez effectuer diverses opérations arithmétiques sur les nombres, telles que l'addition, la soustraction, la multiplication, la division, et bien plus encore.

resultat = 10 + 5    # Addition
difference = 20 - 8    # Soustraction
produit = 4 * 6    # Multiplication
quotient = 15 / 3    # Division

Valeurs booléennes

Le type de données bool représente des valeurs booléennes, qui peuvent être soit True (Vrai), soit False (Faux). Les booléens sont souvent utilisés dans les instructions conditionnelles et les opérations logiques.

est_etudiant = True
a_diplome = False
 
if est_etudiant and not a_diplome:
    print("La personne est étudiante.")
else:
    print("La personne n'est pas étudiante.")

Flux de contrôle

Instructions conditionnelles

Les déclarations conditionnelles en Python vous permettent d'exécuter des blocs de code différents en fonction de certaines conditions. La déclaration conditionnelle la plus courante est l'instruction si-sinon_si-sinon.

age = 25
if age < 18:
    print("Vous êtes mineur.")
elif age >= 18 and age < 65:
    print("Vous êtes majeur.")
else:
    print("Vous êtes un senior.")

Vous pouvez également utiliser l'opérateur ternaire, qui est une façon raccourcie d'écrire une simple instruction si-sinon.

score = 85
resultat = "Réussite" if score >= 60 else "Échec"
print(resultat)  # Sortie: Réussite

Boucles

Les boucles en Python vous permettent d'exécuter à plusieurs reprises un bloc de code. Les deux types de boucles les plus courants sont les boucles for et les boucles while.

# Boucle for
fruits = ["pomme", "banane", "cerise"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# Boucle while
compte = 0
while compte < 5:
    print(compte)
    compte += 1

Vous pouvez également utiliser les instructions break et continue pour contrôler le flux des boucles.

# Utilisation de break
for number in range(1, 11):
    if number == 5:
        break
    print(number)
 
# Utilisation de continue
for number in range(1, 11):
    if number % 2 == 0:
        continue
    print(number)

Fonctions

Les fonctions en Python sont des blocs de code réutilisables qui effectuent une tâche spécifique. Vous pouvez définir vos propres fonctions en utilisant le mot-clé def.

def saluer(nom):
    """Affiche un message de salutation."""
    print(f"Bonjour, {nom}!")
 
saluer("John")  # Sortie: Bonjour, John!

Les fonctions peuvent également renvoyer des valeurs à l'aide de l'instruction return.

def additionner_nombres(a, b):
    """Renvoie la somme de deux nombres."""
    return a + b
 
resultat = additionner_nombres(5, 3)
print(resultat)  # Sortie: 8

Vous pouvez également définir des valeurs par défaut pour les paramètres et utiliser des arguments de longueur variable.

def afficher_info(nom, age=30):
    """Affiche le nom et l'âge."""
    print(f"{nom} a {age} ans.")
 
afficher_info("Alice")  # Sortie: Alice a 30 ans.
afficher_info("Bob", 25)  # Sortie: Bob a 25 ans.

Modules et paquets

Modules

Les modules en Python sont des fichiers contenant du code Python, y compris des variables, des fonctions et des classes. Vous pouvez importer des modules en utilisant l'instruction import.

import math
print(math.pi)  # Sortie: 3.141592653589793

Vous pouvez également importer des éléments spécifiques d'un module en utilisant le mot-clé from.

from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Sortie: 4.0

Paquets

Les paquets en Python sont des collections de modules. Ils sont organisés dans une structure hiérarchique, chaque paquet contenant un ou plusieurs modules.

import os.path
print(os.path.join("documents", "file.txt"))  # Sortie: documents/file.txt

Vous pouvez également importer des éléments spécifiques d'un paquet en utilisant le mot-clé from.

from os.path import join
print(join("documents", "file.txt"))  # Sortie: documents/file.txt

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons couvert un large éventail de sujets en Python, notamment les variables et les types de données, les structures de contrôle, les fonctions, les modules et les paquets. Nous avons fourni de nombreux exemples et extraits de code pour vous aider à mieux comprendre les concepts.

Python est un langage de programmation polyvalent et puissant qui peut être utilisé pour une grande variété de tâches, du développement web à l'analyse de données et à l'apprentissage automatique. En maîtrisant les fondamentaux abordés dans ce tutoriel, vous serez bien parti pour devenir un programmeur Python compétent.

N'oubliez pas que la meilleure façon d'améliorer vos compétences en Python est de pratiquer, d'expérimenter et de continuer à apprendre. Il existe de nombreuses ressources en ligne, tutoriels et communautés disponibles pour vous aider dans votre apprentissage. Bonne programmation !

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