Jak ustawić klucz OpenAI dla LangChain w Pythonie

Generowanie klucza API z platformy OpenAI

Aby korzystać z OpenAI API w Pythonie, musimy uzyskać tajny klucz API z platformy OpenAI. Wchodzimy więc na stronę OpenAI.

Interfejs strony pojawia się, gdy klikamy w link.

Znajdują się przyciski umożliwiające rejestrację i logowanie. Możesz po prostu zalogować się, gdy masz istniejące konto do biegania. W przypadku, gdy nie posiadasz konta w OpenAI, możesz zarejestrować nowe konto, korzystając z opcji rejestracji.

Tutaj pokażemy, jak zarejestrować się na nowe konto. Możesz zarejestrować się przy użyciu swojego konta Gmail, Apple, Microsoft lub dowolnego innego.

Po podaniu adresu e-mail naciśnij przycisk „Kontynuuj”. Hasło do konta OpenAI należy wprowadzić na następnym ekranie. Zanim przejdziesz dalej, musisz uwierzytelnić swoje konto. Po zakończeniu weryfikacji zostaniesz przekierowany na stronę logowania. Po prostu zaloguj się, podając wymagane informacje, takie jak adres e-mail i hasło.

Po zalogowaniu się na konto pojawi się kolejny formularz, w którym należy podać podstawowe informacje (które można było zobaczyć w poprzedniej migawce), a następnie nacisnąć „Kontynuuj”.

Ostatni krok weryfikacji polega na uwierzytelnieniu Twojego numeru telefonu. Wpisz numer telefonu. Upewnij się, że podałeś prawidłowy numer telefonu, ponieważ na podany numer zostanie wysłany kod, który musisz wpisać na następnym ekranie w celu weryfikacji.

Po zakończeniu weryfikacji zostaniesz przekierowany do nowego interfejsu, który można zobaczyć na poniższym załączonym zrzucie ekranu:

Pomyślnie zalogowaliśmy się na nasze konto.

Kolejnym krokiem jest utworzenie klucza API. W prawym górnym rogu możesz sprawdzić profil konta, klikając na niego.

Z listy opcji pokazanej w poprzedniej migawce przejdź do opcji „Wyświetl klucze interfejsu API”.

W nowym oknie możemy zobaczyć opcję „Utwórz nowy tajny klucz”. Zaznaczenie tego przycisku aktywuje okno dialogowe, które ma się pojawić.

Nadaj nazwę swojemu kluczowi. Tutaj nazywamy to „fałszywym kluczem”. Następnie naciśnij przycisk „Utwórz tajny klucz”, aby kontynuować.

Po naciśnięciu przycisku otrzymasz tajny klucz API. Nad tym kluczem znajduje się zastrzeżenie, które stwierdza, że ​​ten klucz można wyświetlić tylko raz. Musimy go więc gdzieś skopiować, ponieważ nie można go odzyskać z konta OpenAI. Jeśli go w jakiś sposób utracimy, jedynym sposobem jest wygenerowanie nowego.

W ten sposób bezpiecznie przechowywaliśmy ten tajny klucz do wykorzystania w przyszłości.

Na poprzednim obrazie możemy zauważyć, że strona jest teraz zaktualizowana. Lista zostanie zmieniona w celu uwzględnienia nowego klucza. Korzystając z interfejsu API OpenAI w swoich aplikacjach, możesz uwierzytelniać swoje zapytania za pomocą uzyskanego klucza API.

Instalowanie zależności

Teraz, gdy wygenerowaliśmy nasz tajny klucz API, zainstalujemy zależności Pythona, których potrzebujemy do projektu. Tak więc instalujemy tutaj dwa pakiety Pythona, którymi są LangChain i OpenAI. Obie te biblioteki nie są zawarte w standardowej bibliotece Pythona, więc musimy je zainstalować osobno.

Możesz zainstalować oba z nich za pomocą terminala za pomocą poleceń lub możesz je zainstalować za pomocą Python IDE.

Aby zainstalować LangChain przez terminal, wpisz to polecenie:

Aby zainstalować pakiet OpenAI, napisz następujące polecenie:

Uruchomienie tych poleceń na terminalu spowoduje zainstalowanie obu pakietów na twoim komputerze, jeśli Python jest już zainstalowany.

W tym samouczku użyjemy innej metody, czyli instalacji za pomocą środowiska IDE Pythona. IDE Pythona, którego tutaj używamy, to Pycharm. Uruchamiamy Pycharm i tworzymy nowy projekt. Domyślnie tworzy projekt w Pythonie.

U dołu interfejsu Pycharm zobaczysz pasek boczny z listą opcji. Kliknij sekcję „Pakiety Pythona”. Wyszukaj wymagane biblioteki i kliknij przycisk „zainstaluj pakiet” po prawej stronie, aby je zainstalować.

Na dostarczonym obrazie możesz zobaczyć instalację LangChain. Podobnie instalujemy pakiet OpenAI.

Po zakończeniu instalacji możesz rozpocząć pracę nad projektem, uzyskując dostęp do różnych modeli OpenAI za pomocą tego klucza.

Przykład:

Stwórzmy przykładowy program do realizacji tej koncepcji, w którym określamy zapytanie i gdzie przewidywany tekst uzyskuje się za pomocą modułu OpenAI.

Najpierw importujemy moduł, czyli „os”, ze standardowej biblioteki Pythona. Za pomocą tego modułu można komunikować się z systemem operacyjnym. Następnie importujemy OpenAI z modułu Langchain-llms. Pomaga nam to w interakcji i integracji naszego projektu z modułami OpenAI.

Po zaimportowaniu wymaganych pakietów do naszego projektu ustawiamy uzyskany wcześniej tajny klucz API jako zmienną środowiskową „os”. Ten klucz umożliwia nam dostęp do modułów OpenAI w naszym projekcie. „os.environ” to obiekt używany do mapowania zmiennych środowiskowych użytkownika. Podaj swój tajny klucz API w „TWÓJ KLUCZ TUTAJ”.

Ponieważ wykonujemy niektóre przewidywania tekstu, model używany do przewidywania tekstu to „nazwa_modelu=”tekst-davinci-003″ z platformy OpenAI. Przypisujemy go do funkcji „llm_langchain”. Następnie podajemy tekst, który należy przewidzieć za pomocą określonego modułu OpenAI, który brzmi: „Która umiejętność techniczna jest najlepsza do nauczenia się w 2023 roku?” Na koniec, używając funkcji print, wyświetlamy przewidywany tekst wyjściowy w konsoli Pythona.

Przewidywany tekst uzyskany przez model OpenAI „text-davinci-003” jest pokazany na poniższej migawce:

Wniosek

W tym artykule wyjaśniono integrację OpenAI z LangChain w Pythonie. OpenAI jest krótko opisane we wstępie artykułu. Ponadto wyjaśniono generowanie tajnego klucza API z platformy OpenAI. Ponadto opracowaliśmy i wdrożyliśmy instalację wymaganych zależności w projekcie Python. Na koniec stworzyliśmy prosty program w Pythonie, importując OpenAI i LangChain w celu wygenerowania odpowiedzi przy użyciu modelu AI dla określonego zapytania.