La integración de ChatGPT con frameworks de Python ofrece una forma poderosa de crear aplicaciones de chatbot sofisticadas y personalizadas. ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial desarrollado por OpenAI, que es capaz de generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes en conversaciones de texto.
En este artículo, exploraremos cómo integrar ChatGPT con algunos de los frameworks de Python más populares, como Flask y Django. Aprenderemos a configurar un entorno de desarrollo, a utilizar la API de OpenAI para interactuar con ChatGPT, y a implementar un chatbot funcional en una aplicación web.
Antes de comenzar a trabajar con ChatGPT, es necesario configurar un entorno de desarrollo adecuado. Para este propósito, recomendamos utilizar un entorno virtual de Python para mantener las dependencias del proyecto separadas de otras aplicaciones.
$ python3 -m venv chatgpt-env
$ source chatgpt-env/bin/activate
A continuación, instalaremos las bibliotecas necesarias para interactuar con la API de OpenAI y para crear una aplicación web con Flask o Django.
$ pip install openai flask # Para integración con Flask
$ pip install openai django # Para integración con Django
Flask es un framework web ligero y flexible que proporciona las herramientas necesarias para construir aplicaciones web rápidas y escalables. Para integrar ChatGPT con Flask, crearemos una ruta que reciba mensajes del usuario, los envíe a la API de OpenAI y devuelva la respuesta generada por ChatGPT.
from flask import Flask, request, jsonify
import openai
app = Flask(__name__)
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
message = request.json['message']
response = openai.Completion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": message}]
)
return jsonify({"response": response.choices[0].message['content']})
if __name__ == '__main__':
app.run()
En este ejemplo, configuramos una ruta /chat que recibe mensajes del usuario a través de una solicitud POST. Luego, utilizamos la API de OpenAI para enviar el mensaje a ChatGPT y obtener la respuesta generada. Finalmente, devolvemos la respuesta al cliente en formato JSON.
Django es un framework web de alto nivel que fomenta un desarrollo rápido y limpio. Para integrar ChatGPT con Django, crearemos una vista que maneje las solicitudes de chat y devuelva las respuestas generadas por ChatGPT.
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
class ChatView(View):
def post(self, request):
message = request.POST.get('message')
response = openai.Completion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": message}]
)
return JsonResponse({"response": response.choices[0].message['content']})
En este ejemplo, creamos una vista ChatView que maneja las solicitudes POST de chat. Al igual que en el ejemplo de Flask, utilizamos la API de OpenAI para enviar el mensaje a ChatGPT y obtener la respuesta generada. Luego, devolvemos la respuesta al cliente en formato JSON.
En este artículo, hemos explorado cómo integrar ChatGPT con frameworks de Python como Flask y Django para crear aplicaciones de chatbot sofisticadas. Aprendimos a configurar un entorno de desarrollo, a utilizar la API de OpenAI para interactuar con ChatGPT, y a implementar un chatbot funcional en una aplicación web. Con esta base, puedes explorar y personalizar aún más la integración de ChatGPT en tus propias aplicaciones.
Esperamos que estos tutoriales detallados te hayan sido de utilidad para comenzar a trabajar con ChatGPT y aprovechar todo su potencial en tus proyectos de desarrollo de aplicaciones web.
¡Happy coding!
Referencias: