OpenAI प्लेटफ़ॉर्म से API कुंजी जनरेट करना
पायथन में OpenAI API का उपयोग करने के लिए, हमें OpenAI प्लेटफ़ॉर्म से एक गुप्त API कुंजी प्राप्त करने की आवश्यकता है। तो, हम OpenAI वेबसाइट पर जाते हैं।
जैसे ही हम लिंक पर क्लिक करते हैं वेबसाइट का इंटरफ़ेस दिखाई देता है।
साइन अप और लॉग इन करने के लिए बटन स्थित हैं। जब आपके पास मौजूदा चालू खाता हो तो आप आसानी से लॉग इन कर सकते हैं। यदि आपके पास OpenAI पर खाता नहीं है, तो आप साइनअप विकल्प के माध्यम से नए खाते के लिए पंजीकरण कर सकते हैं।
यहां, हम यह प्रदर्शित करेंगे कि नए खाते में पंजीकरण कैसे करें। आप अपने Gmail, Apple, Microsoft, या किसी अन्य खाते का उपयोग करके पंजीकरण कर सकते हैं।
ईमेल पता प्रदान करने के बाद, 'जारी रखें' बटन दबाएं। आपके OpenAI खाते का पासवर्ड अगली स्क्रीन में दर्ज किया जाना चाहिए। जारी रखने से पहले, आपको अपना खाता प्रमाणित करना होगा। सत्यापन होते ही, आपको लॉगिन पृष्ठ पर रीडायरेक्ट कर दिया जाएगा। ईमेल और पासवर्ड जैसी आवश्यक जानकारी प्रदान करके बस लॉग इन करें।
एक बार जब आप अपने खाते में लॉग इन कर लेते हैं, तो एक और फॉर्म दिखाई देगा जहां आपको अपनी मूलभूत जानकारी (जो पिछले स्नैपशॉट में देखी जा सकती है) प्रदान करने की आवश्यकता है, फिर 'जारी रखें' पर क्लिक करें।
अंतिम सत्यापन चरण आता है जहां आपके फ़ोन नंबर को प्रमाणित करने की आवश्यकता होती है। फोन नंबर भरें। एक मान्य फ़ोन नंबर प्रदान करना सुनिश्चित करें क्योंकि एक कोड आपके प्रदान किए गए नंबर पर भेजा जाएगा जिसे आपको सत्यापन उद्देश्यों के लिए अगली स्क्रीन में टाइप करना होगा।
जैसे ही सत्यापन पूरा हो जाता है, आपको नए इंटरफ़ेस पर निर्देशित किया जाएगा जिसे निम्नलिखित संलग्न स्नैपशॉट में देखा जा सकता है:
हमने सफलतापूर्वक अपने खाते में प्रवेश कर लिया है।
अगला कदम एक एपीआई कुंजी बनाना है। ऊपरी दाएं कोने में, आप उस पर क्लिक करके खाता प्रोफ़ाइल की जांच कर सकते हैं।
पिछले स्नैपशॉट में दिखाए गए विकल्पों की सूची से, 'एपीआई कुंजी देखें' विकल्प पर नेविगेट करें।
नई विंडो पर, हम 'नई गुप्त कुंजी बनाएँ' विकल्प देख सकते हैं। इस बटन को टिक करने से एक डायलॉग बॉक्स दिखाई देने के लिए सक्रिय हो जाता है।
अपनी कुंजी को एक नाम दें। यहाँ, हम इसे 'डमी की' नाम देते हैं। फिर, आगे बढ़ने के लिए 'गुप्त कुंजी बनाएं' बटन दबाएं।
जैसे ही आप बटन दबाते हैं, आपको एक गुप्त एपीआई कुंजी दी जाएगी। इस कुंजी के ऊपर एक अस्वीकरण दिया गया है जो बताता है कि यह कुंजी केवल एक बार देखने योग्य है। इसलिए, हमें इसे कहीं कॉपी करने की आवश्यकता है क्योंकि इसे OpenAI खाते से दोबारा प्राप्त नहीं किया जा सकता है। यदि हम इसे किसी तरह खो देते हैं, तो एक नया तरीका उत्पन्न करना ही एकमात्र तरीका है।
इस प्रकार, हमने इस गुप्त कुंजी को भविष्य में उपयोग के लिए सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया।
पिछली इमेज में, हम देख सकते हैं कि पेज अब अपडेट हो गया है। नई कुंजी को शामिल करने के लिए सूची को संशोधित किया गया है। अपने ऐप्लिकेशन में OpenAI API का उपयोग करते समय, आप प्राप्त की गई API कुंजी के माध्यम से अपनी पूछताछ को प्रमाणित कर सकते हैं।
निर्भरताएँ स्थापित करना
अब जब हमने अपनी गुप्त एपीआई कुंजी उत्पन्न की है, तो हम परियोजना के लिए आवश्यक पायथन निर्भरताएँ स्थापित करेंगे। इसलिए, हम यहां दो पायथन पैकेज स्थापित करते हैं जो लैंगचैन और ओपनएआई हैं। इन दोनों पुस्तकालयों को पायथन मानक पुस्तकालय में शामिल नहीं किया गया है, इसलिए हमें उन्हें अलग से स्थापित करने की आवश्यकता है।
आप उन दोनों को कमांड का उपयोग करके टर्मिनल के माध्यम से स्थापित कर सकते हैं या आप उन्हें पायथन आईडीई के माध्यम से स्थापित कर सकते हैं।
टर्मिनल के माध्यम से LangChain को स्थापित करने के लिए, यह कमांड लिखें:
$ पिप लैंगचैन स्थापित करेंOpenAI पैकेज को स्थापित करने के लिए, निम्न आदेश लिखें:
$ पिप openai स्थापित करेंयदि पायथन पहले से ही स्थापित है, तो इन आदेशों को टर्मिनल पर चलाने से आपकी मशीन पर दोनों पैकेज स्थापित हो जाएंगे।
इस ट्यूटोरियल के लिए, हम दूसरी विधि का उपयोग करते हैं जो कि पायथन आईडीई के माध्यम से स्थापित हो रही है। हम यहां जिस Python IDE का उपयोग करते हैं वह Pycharm है। हम Pycharm लॉन्च करते हैं और एक नया प्रोजेक्ट बनाते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह पायथन में एक प्रोजेक्ट बनाता है।
Pycharm इंटरफ़ेस के निचले भाग में, आपको विकल्पों की सूची के साथ एक साइडबार दिखाई देगा। 'पायथन पैकेज' अनुभाग पर क्लिक करें। आवश्यक पुस्तकालयों को खोजें और उन्हें स्थापित करने के लिए दाईं ओर 'पैकेज स्थापित करें' बटन पर क्लिक करें।
प्रदान की गई छवि में, आप LangChain की स्थापना देख सकते हैं। इसी तरह, हम OpenAI पैकेज इंस्टॉल करते हैं।
एक बार स्थापना पूर्ण हो जाने के बाद, आप इस कुंजी का उपयोग करके विभिन्न OpenAI मॉडलों तक पहुँच कर परियोजना पर काम करना शुरू कर सकते हैं।
उदाहरण:
आइए इस अवधारणा को लागू करने के लिए एक उदाहरण कार्यक्रम बनाते हैं जहां हम एक क्वेरी निर्दिष्ट करते हैं और जहां OpenAI मॉड्यूल का उपयोग करके अनुमानित पाठ प्राप्त किया जाता है।
आयात आपसे langchain. llms आयात ओपनएआई
आप . लगभग [ 'OPENAI_API_KEY' ] = 'आपकी कुंजी यहाँ'
llm_langchain = ओपनएआई ( मॉडल नाम = 'टेक्स्ट-डेविंसी-003' )
text_to_predict = '2023 में सीखने के लिए सबसे अच्छा तकनीकी कौशल कौन सा है?'
छपाई ( llm_langchain ( text_to_predict ) )
हम पहले पायथन मानक पुस्तकालय से एक मॉड्यूल, यानी 'ओएस' आयात करते हैं। आप इस मॉड्यूल का उपयोग करके ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ संचार कर सकते हैं। फिर, हम लैंगचेन-एलएलएमएस मॉड्यूल से ओपनएआई आयात करते हैं। यह OpenAI मॉड्यूल के साथ हमारी परियोजना को इंटरैक्ट और एकीकृत करने में हमारी मदद करता है।
हमारी परियोजना में आवश्यक पैकेजों को आयात करने के बाद, हम फिर गुप्त एपीआई कुंजी सेट करते हैं जिसे हमने पहले 'ओएस' पर्यावरण चर के रूप में प्राप्त किया था। यह कुंजी हमें अपने प्रोजेक्ट में OpenAI मॉड्यूल तक पहुंचने देती है। 'Os.environ' एक वस्तु है जिसका उपयोग उपयोगकर्ता के पर्यावरण चर को मैप करने के लिए किया जाता है। अपनी गुप्त एपीआई कुंजी 'आपकी कुंजी यहां' पर प्रदान करें।
जैसा कि हम कुछ टेक्स्ट भविष्यवाणी करते हैं, टेक्स्ट भविष्यवाणी के लिए उपयोग किया जाने वाला मॉडल है 'मॉडल_नाम =' टेक्स्ट-डेविंसी-003 ' OpenAI प्लेटफॉर्म से। हम इसे 'llm_langchain' फ़ंक्शन को असाइन करते हैं। फिर, हम वह पाठ प्रदान करते हैं जिसकी भविष्यवाणी OpenAI के निर्दिष्ट मॉड्यूल का उपयोग करके की जानी चाहिए, जो कि '2023 में सीखने के लिए सबसे अच्छा तकनीकी कौशल कौन सा है?' अंत में, प्रिंट फ़ंक्शन का उपयोग करके, हम पायथन कंसोल पर आउटपुट अनुमानित टेक्स्ट प्रदर्शित करते हैं।
OpenAI मॉडल 'text-davinci-003' द्वारा प्राप्त किया गया पूर्वानुमानित पाठ निम्नलिखित स्नैपशॉट में दिखाया गया है:
निष्कर्ष
Python में LangChain के साथ OpenAI के एकीकरण को इस लेख में समझाया गया है। लेख के परिचय खंड में OpenAI का संक्षेप में वर्णन किया गया है। इसके अलावा, OpenAI प्लेटफॉर्म से गुप्त API कुंजी के निर्माण की व्याख्या की गई है। इसके अलावा, हमने पायथन परियोजना में आवश्यक निर्भरताओं की स्थापना को विस्तृत और कार्यान्वित किया। अंत में, हमने निर्दिष्ट क्वेरी के लिए AI मॉडल का उपयोग करके प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए OpenAI और LangChain को आयात करके एक सरल पायथन प्रोग्राम बनाया।