OpenAI プラットフォームから API キーを生成する
Python で OpenAI API を使用するには、OpenAI プラットフォームから秘密の API キーを取得する必要があります。そこで、OpenAI Web サイトにアクセスします。
リンクをクリックすると、Web サイトのインターフェースが表示されます。
サインアップとログインのためのボタンが配置されています。既存の実行アカウントをお持ちの場合は、簡単にログインできます。 OpenAI のアカウントをお持ちでない場合は、サインアップ オプションを通じて新しいアカウントを登録できます。
ここでは、新規アカウントの登録方法を説明します。 Gmail、Apple、Microsoft、またはその他のアカウントを使用して登録できます。
メールアドレスを入力したら「続行」ボタンを押してください。次の画面では、OpenAI アカウントのパスワードを入力する必要があります。続行する前に、アカウントを認証する必要があります。認証が完了すると、すぐにログイン ページにリダイレクトされます。メールアドレスやパスワードなどの必要な情報を入力してログインするだけです。
アカウントにログインすると、基本情報 (前のスナップショットで確認できた情報) を入力する必要がある別のフォームが表示され、「続行」をクリックします。
最後の検証ステップでは、電話番号を認証する必要があります。電話番号を入力します。指定した番号にコードが送信されるため、有効な電話番号を入力してください。確認のために次の画面にコードを入力する必要があります。
検証が完了するとすぐに、次の添付スナップショットにある新しいインターフェイスに移動します。
アカウントに正常にサインインしました。
次の手順では、API キーを作成します。右上隅で、アカウントのプロフィールをクリックして調べることができます。
前のスナップショットに表示されているオプションのリストから、「API キーの表示」オプションに移動します。
新しいウィンドウに「新しい秘密キーの作成」オプションが表示されます。このボタンをチェックすると、ダイアログ ボックスが表示されます。
キーに名前を付けます。ここでは「ダミーキー」と名付けます。次に、「秘密キーの作成」ボタンを押して続行します。
ボタンを押すと、秘密の API キーが与えられます。このキーの上には、このキーは 1 回だけ表示できるという免責事項があります。したがって、OpenAI アカウントから再度取得することはできないため、どこかにコピーする必要があります。何らかの理由でそれを失った場合、唯一の方法は新しいものを生成することです。
したがって、将来の使用に備えてこの秘密キーを安全に保管しました。
前の画像では、ページが更新されたことがわかります。リストが改訂され、新しいキーが含まれます。アプリケーションで OpenAI API を利用する場合、取得した API キーを介して問い合わせを認証できます。
依存関係のインストール
秘密の API キーを生成したので、プロジェクトに必要な Python の依存関係をインストールします。そこで、ここでは LangChain と OpenAI という 2 つの Python パッケージをインストールします。これらのライブラリは両方とも Python 標準ライブラリには含まれていないため、個別にインストールする必要があります。
コマンドを使用してターミナル経由で両方をインストールすることも、Python IDE 経由でインストールすることもできます。
ターミナル経由で LangChain をインストールするには、次のコマンドを作成します。
$ pip インストール ラングチェーンOpenAI パッケージをインストールするには、次のコマンドを作成します。
$ pip インストール openaiPython がすでにインストールされている場合、ターミナルでこれらのコマンドを実行すると、両方のパッケージがマシンにインストールされます。
このチュートリアルでは、Python IDE を介してインストールする別の方法を使用します。ここで使用する Python IDE は Pycharm です。 Pycharm を起動し、新しいプロジェクトを作成します。デフォルトでは、Python でプロジェクトが作成されます。
Pycharm インターフェイスの下部には、オプションのリストが記載されたサイドバーがあります。 「Python パッケージ」セクションをクリックします。必要なライブラリを検索し、右側の「パッケージのインストール」ボタンをクリックしてインストールします。
提供された画像では、LangChain のインストールが確認できます。同様に、OpenAI パッケージをインストールします。
インストールが完了したら、このキーを使用してさまざまな OpenAI モデルにアクセスし、プロジェクトの作業を開始できます。
例：
この概念を実装するサンプル プログラムを作成してみましょう。クエリを指定し、OpenAI モジュールを使用して予測テキストを取得します。
輸入 あなたから ラングチェーン。 llms 輸入 OpenAI
あなた 。 約 [ 「OPENAI_API_KEY」 ] = 「あなたの鍵はここにあります」
llm_langchain = OpenAI ( モデル名 = 「テキスト-ダヴィンチ-003」 ）
予測するテキスト = 「2023 年に学ぶべき最適な技術スキルはどれですか?」
印刷する ( llm_langchain ( 予測するテキスト ） ）
まず、Python 標準ライブラリからモジュール、つまり「os」をインポートします。このモジュールを使用してオペレーティング システムと通信できます。次に、Langchain-llms モジュールから OpenAI をインポートします。これは、プロジェクトを OpenAI モジュールと対話して統合するのに役立ちます。
必要なパッケージをプロジェクトにインポートした後、以前に取得したシークレット API キーを「os」環境変数として設定します。このキーを使用すると、プロジェクト内の OpenAI モジュールにアクセスできます。 「os.environ」は、ユーザーの環境変数をマップするために使用されるオブジェクトです。 「YOUR KEY HERE」に秘密の API キーを入力します。
テキスト予測を行う際に、テキスト予測に使用されるモデルは次のとおりです。 「model_name=”text-davinci-003”」 OpenAI プラットフォームから。これを「llm_langchain」関数に割り当てます。次に、OpenAI の指定されたモジュールを使用して予測する必要があるテキスト、つまり「2023 年に学ぶべき最適な技術スキルはどれですか?」を提供します。最後に、print 関数を使用して、出力された予測テキストを Python コンソールに表示します。
OpenAI モデル「text-davinci-003」によって取得される予測テキストを次のスナップショットに示します。
結論
この記事では、Python での OpenAI と LangChain の統合について説明します。 OpenAI については、記事の導入セクションで簡単に説明されています。さらに、OpenAI プラットフォームからの秘密 API キーの生成についても説明します。さらに、Python プロジェクトで必要な依存関係のインストールを詳細に検討して実装しました。最後に、OpenAI と LangChain をインポートして、指定されたクエリに対して AI モデルを使用して応答を生成する単純な Python プログラムを作成しました。