Construire un chatbot IA peut être un projet amusant et intéressant, et l’utilisation de l’API GPT-3 et du framework Web Django peut rendre le processus encore plus facile.

GPT-3 est un modèle de langage puissant développé par OpenAI, et le framework Django fournit un moyen simple de créer et de déployer des applications Web.

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Dans ce guide, nous allons parcourir les étapes pour créer un chatbot simple en utilisant GPT-3 et Django. À la fin de ce guide, vous disposerez d’un chatbot IA fonctionnel que vous pourrez personnaliser et améliorer.

Conditions préalables

Obtenir une clé API pour GPT-3 : Pour utiliser GPT-3 dans votre application Django, vous aurez besoin d’une clé API.

Vous pouvez obtenir une clé API en vous inscrivant à un compte sur le site Web d’OpenAI.

Installation

• Installez le openaipackage Python : Pour utiliser GPT-3 dans votre application Django, vous devrez d’abord installer le openaipackage Python. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante :pip install openai
• Configurer un projet Django et créer une nouvelle application dans le projet : si vous ne l’avez pas déjà fait, vous devrez configurer un nouveau projet Django et créer une nouvelle application dans le projet. Vous pouvez le faire à l’aide de l’ django-adminoutil de ligne de commande. Par exemple, pour créer un nouveau projet nommé « myproject » et une nouvelle application nommée « myapp », vous devez exécuter les commandes suivantes :Annonces

django-admin startproject monprojet
cd
monprojet python manage.py startapp monapplication

3. Dans le views.pyfichier de l’application, importez le openaipackage et utilisez-le pour générer des réponses à l’entrée de l’utilisateur : Ensuite, vous devrez créer une fonction qui génère des réponses à l’entrée de l’utilisateur à l’aide de GPT-3. Vous pouvez le faire en important le openaipackage et en utilisant la openai.Completion.create()méthode. Voici un exemple de la façon de procéder :

importer openai

openai.api_key = « <VOTRE CLÉ API> »

def chatbot_response(user_input):
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-002″,
prompt=user_input,
temperature=0.5,
max_tokens=1024,
top_p=1,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0
)

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réponse de retour[« choix »][0][« texte »]

• Dans le urls.pyfichier de l’application, créez un modèle d’URL et une fonction d’affichage qui gérera l’entrée de l’utilisateur et renverra une réponse du modèle GPT-3 : Ensuite, vous devrez créer une fonction d’affichage qui gérera l’entrée de l’utilisateur et renverra une réponse du GPT -3 modèle. Cette fonction doit prendre l’entrée de l’utilisateur, la transmettre à la chatbot_response()fonction que vous avez créée à l’étape précédente et renvoyer la réponse à l’utilisateur. Vous pouvez ensuite créer un modèle d’URL dans le urls.pyfichier de l’application qui mappe une URL spécifique à cette fonction d’affichage. Voici un exemple de la façon de procéder :

# monapp/views.py

depuis django.http importez HttpResponse
depuis django.views importez la vue

def chatbot_response(user_input):
# Générer une réponse à partir de GPT-3
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-002″,
prompt=user_input,
temperature=0.5,
max_tokens=1024,
top_p=1,
frequency_penalty= 0,
presence_penalty=0
)

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réponse de retour[« choix »][0][« texte »]

class ChatbotView(View):
def post(self, request):
user_input = request.POST[« user_input »]
response = chatbot_response(user_input)
return HttpResponse(response)

Dans les modèles de l’application, créez un formulaire permettant aux utilisateurs de saisir leur message et une section pour afficher la réponse du chatbot : Ensuite, vous devrez créer une interface utilisateur pour votre chatbot. Cela impliquera de créer un formulaire permettant aux utilisateurs de saisir leur message et une section pour afficher la réponse du chatbot. Vous pouvez utiliser le système de modèles de Django pour créer ces éléments et les styliser à l’aide de CSS.

Voici un exemple de modèle HTML simple que vous pouvez utiliser pour votre chatbot :

<!– monapp/templates/monapp/chatbot.html –>

<h1>Chatbot</h1>

<form method=”POST”>
{% csrf_token %}
<label>Entrez votre message :</label>
<input type=”text” name=”user_input” />
<button type=”submit”>Envoyer</button >
</formulaire>

{% si réponse %}
<h2>Réponse du chatbot :</h2>
<p>{{ réponse }}</p>
{% endif %}

Ce modèle comprend un formulaire permettant à l’utilisateur de saisir son message et une section pour afficher la réponse du chatbot. Lorsque l’utilisateur soumet le formulaire, la fonction d’affichage que vous avez créée à l’étape précédente traite la demande et génère une réponse de GPT-3. La réponse sera ensuite transmise au modèle et affichée à l’utilisateur.

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Exécutez et testez votre chatbot

Une fois que vous avez terminé toutes les étapes ci-dessus, vous devriez pouvoir tester votre chatbot en exécutant le serveur de développement Django et en visitant l’URL de la fonction d’affichage que vous avez créée.

Pour tester votre chatbot, vous devrez procéder comme suit :

1. Exécutez le serveur de développement Django : Pour tester votre chatbot, vous devrez exécuter le serveur de développement Django. Vous pouvez le faire en naviguant jusqu’au répertoire contenant votre projet Django et en exécutant la commande suivante :python manage.py runserver
2. Visitez l’URL de la vue du chatbot : Une fois le serveur de développement en cours d’exécution, vous pouvez visiter l’URL de la vue du chatbot dans votre navigateur Web. L’URL sera au format suivant : http://127.0.0.1:8000/<app-name>/<view-name>, où <app-name>est le nom de votre application Django et <view-name>est le nom de la fonction d’affichage que vous avez créée pour gérer les entrées de l’utilisateur et générer des réponses à partir de GPT-3. Par exemple, si votre application s’appelle « myapp » et que votre fonction d’affichage s’appelle « chatbot », l’URL serait :http://127.0.0.1:8000/myapp/chatbot
3. Saisissez un message et soumettez le formulaire : une fois que vous avez accédé à la vue du chatbot dans votre navigateur Web, vous pouvez saisir un message dans le formulaire et le soumettre. Cela enverra une requête à la fonction d’affichage que vous avez créée, qui générera une réponse de GPT-3 et la renverra à l’utilisateur.
4. Vérifiez la réponse du chatbot : Une fois que vous avez soumis le formulaire, la réponse du chatbot devrait s’afficher sur la page. Vérifiez que la réponse correspond à ce que vous attendiez et qu’elle est générée par GPT-3.
5. Répétez le processus pour tester des messages supplémentaires : vous pouvez répéter ce processus pour tester des messages supplémentaires et voir comment le chatbot répond.

Vous pouvez également ajuster les paramètres de la openai.Completion.create()méthode pour contrôler le comportement du chatbot et expérimenter différents paramètres.

Conclusion

Dans ce guide, nous avons couvert les étapes pour créer un chatbot simple en utilisant GPT-3 et Django. Nous avons installé le openaipackage Python, configuré un projet et une application Django, créé une fonction d’affichage pour gérer les entrées de l’utilisateur et générer des réponses à partir de GPT-3, et créé une interface utilisateur pour le chatbot à l’aide du système de modèles de Django. Nous avons également expliqué comment tester le chatbot et résoudre les problèmes qui pourraient survenir.

Construire un chatbot peut être un projet amusant et enrichissant, et l’utilisation de GPT-3 et Django peut rendre le processus plus facile et plus efficace. Maintenant que vous avez un chatbot fonctionnel, vous pouvez expérimenter différents paramètres et fonctionnalités pour améliorer ses performances et le rendre plus attrayant pour les utilisateurs. Vous pouvez également utiliser les connaissances et les compétences que vous avez acquises grâce à ce projet pour créer d’autres applications et projets Web à l’aide de Django et GPT-3.