Création d’une application Web basée sur l’IA openai / Blogs / Perficient/

À l’ère numérique d’aujourd’hui, la fusion de l’IA et du développement d’applications permet même aux débutants de créer des solutions innovantes avec un minimum de codage. Si vous êtes fasciné par les perspectives d’intégration de l’IA dans les applications et que vous ne savez pas par où commencer, vous êtes au bon endroit. Ce guide vous guidera dans la création d’une application simple utilisant Streamlit pour l’interface Web et OpenAI pour ajouter de l’intelligence. Streamlit est un framework Python qui nous aide à transformer facilement nos projets de données et d’apprentissage automatique en applications Web interactives, sans nécessiter de connaissances approfondies en codage. Nous développerons une application qui exploite les puissants modèles d’OpenAI pour répondre à des questions basées sur un texte donné. Lançons-nous dans ce voyage de codage.

Introduction à Streamlit et OpenAI

Avant de plonger dans le codage, comprenons brièvement les outils que nous allons utiliser :

• Rationalisé est un framework d’application open source conçu pour les projets d’apprentissage automatique et de science des données. Il vous permet de transformer des scripts de données en applications Web partageables en quelques minutes, avec un minimum de codage.
• OpenAI propose des modèles d’IA de pointe comme GPT-3, capables de comprendre et de générer du langage naturel. À travers le OpenAI API, vous pouvez facilement intégrer ces modèles dans des applications.

Conditions préalables

• Compréhension de base de Python
• Une clé API OpenAI (vous pouvez en obtenir une en vous inscrivant sur leur plateforme)

Comment commencer :

Vous trouverez ci-dessous les étapes pour intégrer OpenAI dans l’application Web Streamlit.

• 1. Installer Streamlit: Si ce n’est pas déjà fait, vous devez installer Rationalisé. Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et exécutez :

     pip install openai
     pip install streamlit
     
     

  2. Obtenir la clé API OpenAI: Assurez-vous que votre clé API OpenAI est prête. Stockez cette clé en toute sécurité, car vous en aurez besoin pour authentifier vos requêtes API.

• Étape 2 : Création de votre application Streamlit

• • Créer un fichier Python: Commencez par créer un nouveau fichier Python pour votre projet (par exemple, app.py).
  • Importer Streamlit: En haut de votre app.pyimportez Streamlit avec tous les autres packages nécessaires :

    import streamlit as st
    from openai import OpenAI# Initialize your OpenAI object with your API key
    open_ai = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
    
    

  • Conception de l’interface de votre application: Streamlit rend incroyablement simple la création d’une interface Web interactive. Voici un exemple pour créer une interface de base qui prend en compte les entrées de l’utilisateur :

    # Set the title of your app 
    st.title('AI Content Generator with OpenAI')
    
    # Create a text input box 
    user_input = st.text_input("Enter your text here", "Type Here") 
    # Create a button that generates the response 
    if st.button('Generate'): 
        response = generate_response(user_input) 
        st.text_area("AI Response:", value=response, height=200)

• Intégration d’OpenAI: Définissons maintenant une fonction qui communique avec l’API d’OpenAI pour générer des réponses basées sur l’entrée :

  # Define a function to get a response from the selected model for a given user input 
  def generate_response(user_input): 
      # Request a chat completion from the OpenAI API 
      chat_completion = open_ai.chat.completions.create( 
          messages=[ 
              {"role": "user", 
               "content": user_input,
               }, ], 
          model="gpt-3.5-turbo" ) 
      # Check if a response is received 
      if chat_completion: 
          # Extract the content of the response 
          response = chat_completion.choices[0].message.content 
          # Return the response 
          return response
      else: 
          # Display an error message in Streamlit and return an error response 
          return "Error getting a response."
  

• Étape 3 : Exécuter votre application

Une fois que tout est configuré, il est temps d’exécuter votre application. Pour exécuter l’application, accédez au répertoire de votre projet dans le terminal et exécutez :

Streamlit démarrera un serveur Web local et ouvrira votre navigateur Web par défaut pour afficher votre application. Félicitations, vous venez de créer une application Web basée sur l’IA !

Conclusion

Vous avez fait vos premiers pas dans le monde passionnant des applications Web basées sur l’IA. Avec Streamlit et OpenAI, vous pouvez facilement transformer vos idées en applications Web d’IA interactives. Et n’oubliez pas que ce n’est que le début. Les deux plates-formes offrent une documentation complète et des fonctionnalités à explorer. Continuez à expérimenter et à apprendre pour créer des applications plus complexes et plus percutantes.

Bon codage !

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