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ChatGPT e GPT-4 API per creare il tuo chatbot come chatGPT o più potente

L'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il mondo digitale, e con la guida di questo articolo, chiunque potrà creare il proprio chatbot personalizzato utilizzando le API di ChatGPT.


Immagina di poter offrire ai tuoi utenti un'esperienza di conversazione di alto livello, in grado di rispondere alle loro domande in modo rapido ed efficace, proprio come farebbe un assistente virtuale di ultima generazione. Con l'API di ChatGPT, potrai farlo senza alcuna difficoltà.


In questa guida, ti mostreremo passo per passo come creare il tuo chatbot personalizzato, utilizzando Python e le API di OpenAI. Ti guideremo attraverso l'installazione delle API e la configurazione del tuo ambiente di sviluppo, fino alla creazione di un chatbot funzionante in modo simile a ChatGPT.


Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot
Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot

Con la nostra guida, sarai in grado di creare un'esperienza di conversazione altamente personalizzata e di fornire un servizio eccezionale ai tuoi utenti. Non importa se sei un programmatore esperto o un principiante, questa guida ti fornirà tutte le informazioni necessarie per creare il tuo chatbot personalizzato in modo semplice e veloce.


Preparati a entrare nel mondo dell'Intelligenza Artificiale e a offrire ai tuoi utenti un'esperienza di conversazione straordinaria. Scopri come creare il tuo chatbot personalizzato utilizzando le API di ChatGPT, seguendo la nostra guida dettagliata e accurata.


Per i meno esperti facciamo un piccolo passo indietro.


Cosa sono le API?

Le API sono strumenti incredibilmente potenti che consentono ai programmatori di integrare funzionalità complesse in qualsiasi applicazione, sito web o dispositivo. In sostanza, le API sono come i camerieri in un ristorante - intermediari tra la cucina e i clienti.

Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot
Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot

Immagina di essere in un ristorante e di ordinare un piatto. Il tuo ordine viene trasmesso alla cucina attraverso il cameriere, che agisce come intermediario. La cucina prepara il tuo piatto, che viene quindi consegnato dal cameriere sul tuo tavolo. In questo scenario, il cameriere è l'API che consente alla cucina di comunicare con te, il cliente, senza che tu debba entrare in contatto diretto con la cucina.


Nel mondo digitale, le API fungono da intermediari tra le applicazioni e i servizi.



Perchè le API di CHatGPT e GPT-4 sono così una rivoluzione ?

Collegandoci all'esempio del cliente, camerire e cucina, possiamo immaginare che OpenAI sia la cucina che mette a disposizione i propri modelli di intelligenza artificiale. Utilizzando le API di ChatGPT, noi clienti possiamo interagire con questi modelli in modo semplice e veloce.

Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot
Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot

Immagina di voler creare un assistente virtuale per il tuo sito web o la tua app. Senza le API, dovresti sviluppare un modello di intelligenza artificiale da zero, impegnandoti in mesi di lavoro e utilizzando risorse significative. Tuttavia, utilizzando le API di ChatGPT, puoi accedere ai potenti modelli di OpenAI con facilità.


In pratica, OpenAI è la cucina che mette a disposizione i propri piatti prelibati, mentre le API sono i camerieri che portano i piatti direttamente ai tuoi clienti. In questo modo, puoi offrire un'esperienza di conversazione altamente personalizzata ai tuoi utenti, migliorando l'esperienza complessiva del cliente e distinguendoti dalla concorrenza.


Inoltre, utilizzando le API di ChatGPT, puoi risparmiare tempo e risorse, poiché come già detto non devi creare un modello di intelligenza artificiale da zero.



Quanto costano le API di chatGPT e GPT-4 ?

OpenAI offre diversi modelli di Intelligenza Artificiale, ognuno con diverse capacità e prezzi. Le API sono disponibili per l'uso di questi modelli e sono calcolate per ogni 1.000 "tokens", che rappresentano frammenti di parole e frasi.



Ad esempio, 1.000 tokens corrispondono circa a 750 parole.


GPT-4 è un modello con una vasta conoscenza generale e competenza in diversi domini. Grazie alla sua capacità di comprendere e seguire istruzioni complesse in linguaggio naturale, è in grado di risolvere difficili problemi con precisione. Ci sono due diverse opzioni di modello: 8K context e 32K context, con prezzi rispettivamente di $0.03/1K tokens e $0.06/1K tokens per la prompt completion.


Per quanto riguarda i modelli ChatGPT, questi sono ottimizzati per il dialogo e la conversazione con gli utenti. In particolare, il modello gpt-3.5-turbo ha un'ottima performance ed è comparabile all'Instruct Davinci. Il prezzo è molto contenuto, a soli $0.002 per 1.000 tokens.



I modelli InstructGPT, invece, sono ottimizzati per seguire istruzioni a singolo turno. Ada è il modello più veloce, mentre Davinci è il più potente. Babbage e Curie sono invece intermedie. I prezzi sono:

  • Ada a $0.0004/1K tokens

  • Babbage a $0.0005/1K tokens

  • Curie a $0.0020/1K tokens

  • Davinci a $0.0200/1K tokens.


Cosa ne pensi di questi prezzi

  • Troppo alti

  • Accessibili

  • Troppo bassi, verranno sicuramente aumentati



I prezzi delle API di OpenAI sono competitivi rispetto ad altri servizi di Intelligenza Artificiale e sono ben proporzionati alla potenza dei modelli. Per maggiori informazioni sui prezzi, è possibile consultare il sito ufficiale di OpenAI: https://openai.com/pricing.



Esempi di utilizzo delle API di chatGPT e GPT-4

Ecco 10 esempi di possibili integrazioni di API di intelligenza artificiale in diverse attività commerciali:

  1. Ristorazione: integrare un chatbot di prenotazione per rispondere alle richieste dei clienti e gestire le prenotazioni, riducendo il lavoro manuale del personale.

  2. Assistenza sanitaria: utilizzare l'analisi del linguaggio naturale per monitorare la salute mentale dei pazienti e identificare eventuali segni di depressione o ansia.

  3. E-commerce: implementare un chatbot di assistenza clienti che possa fornire risposte rapide e precise alle domande frequenti degli utenti.

  4. Educazione: sviluppare un assistente virtuale in grado di rispondere alle domande degli studenti e guidarli nella comprensione dei concetti chiave.

  5. Turismo: creare un assistente virtuale che possa aiutare i viaggiatori a pianificare il loro itinerario e fornire informazioni sulle attrazioni turistiche locali.

  6. Marketing: utilizzare l'analisi dei dati per creare pubblicità mirate e personalizzate che raggiungano il pubblico giusto al momento giusto.

  7. Automazione industriale: integrare l'apprendimento automatico per migliorare la precisione e l'efficienza dei processi di produzione.

  8. Gestione delle risorse umane: utilizzare l'analisi del linguaggio naturale per identificare le abilità e le esperienze dei candidati e facilitare il processo di selezione del personale.

  9. Settore immobiliare: creare un assistente virtuale che possa aiutare i potenziali acquirenti a trovare la proprietà giusta e fornire informazioni sulle proprietà disponibili.

  10. Assistenza alla clientela: utilizzare il riconoscimento del linguaggio naturale per monitorare le conversazioni dei clienti e fornire un servizio di assistenza personalizzato e rapido.

Spero che questi esempi possano fornirti alcune idee su come le API di intelligenza artificiale possono essere integrate in modo utile in diverse attività commerciali.



Creare un CHatBot con Python e le APi di CHATGPT

Prima di iniziare, è necessario installare la libreria OpenAI e disporre di una chiave API. Ma non preoccuparti, l'intera procedura è molto semplice e veloce! La libreria OpenAI, rilasciata sotto licenza Open Source, include tutti i metodi necessari per l'interazione con le API ed è disponibile gratuitamente sul repository dedicato su GitHub. Per installarla, basta avere il package manager pip per Python e digitare da terminale l'istruzione:



pip3 install openai


Inoltre, è importante che tu disponga di una chiave API valida per accedere ai servizi di OpenAI. Una volta ottenuta la chiave, è possibile inizializzare l'API di OpenAI nel tuo codice Python utilizzando il seguente comando:



openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

Per ottenere una chiave API da OpenAI, il primo passo è accedere al proprio account. Se non si è ancora registrati, è possibile farlo visitando questa pagina e inserendo l'indirizzo email che si desidera utilizzare come nome utente, insieme ad una password per l'autenticazione. Una volta creato l'account e effettuato il login, si avrà accesso ad un'area personale dalla quale sarà possibile generare e gestire le chiavi API.


Per generare una nuova chiave API, è necessario cliccare sulla voce di menu "Personal" (che può essere rinominata con il nome della propria organizzazione) e selezionare la voce "View API keys".



Ora che hai installato la libreria OpenAI e disponi della chiave API, puoi finalmente passare alla realizzazione del tuo chatbot! La prima cosa da fare è importare la libreria OpenAI nel tuo codice Python:



import openai

Una volta importata la libreria OpenAI, è possibile selezionare uno dei modelli messi a disposizione da OpenAI. Ad esempio, il modello Davinci, che rappresenta attualmente uno dei modelli più avanzati e performanti. Per selezionare questo modello, è necessario utilizzare il parametro "engine" e specificare il modello desiderato, come ad esempio la versione text-davinci-3. Ma noi vogliamo usare il motore di CHatGPT !



engine = "gpt-3.5-turbo"

Oltre al parametro "engine", è possibile specificare altri tre parametri:

  • "prompt": questo parametro specifica il tipo di input atteso dal chatbot, ovvero una stringa testuale, che rappresenta una richiesta espressa in linguaggio naturale.

  • "temperature": questo parametro attiene al tipo di risposta che si desidera ottenere dal chatbot. Sono consentiti valori compresi tra 0 e 1. Più il valore tende a 0, maggiore è la possibilità di ricevere output strutturati, mentre se il valore tende ad 1, le risposte tendono ad essere più creative e "fuori dagli schemi".

  • "max_tokens": questo parametro determina il numero massimo di token che possono essere generati in output. Ad un valore elevato corrispondono in genere risposte più articolate ma ciò può determinare costi più elevati per l'utilizzo dell'API.

Una volta valorizzati i parametri, è possibile raccoglierli all'interno di una funzione, come ad esempio la funzione "chatBot()", che avrà il compito di elaborare la richiesta dell'utente e restituire la risposta del chatbot. Di seguito riportiamo un esempio di codice Python per la creazione di una funzione chatBot() che utilizza il modello text-davinci-003:



import openai

openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
engine = "gpt-3.5-turbo"
def chatBot(prompt):
    response = openai.Completion.create(
      engine=engine,
      prompt=prompt,
      temperature=0.5,
      max_tokens=1024
    )

    return response.choices[0].text

def main():
    while True:print('Chiedimi quello che vuoi:\n')
        domanda = input()
        chatBot(domanda)
        print('\n')
main()

Nel codice sopra riportato, abbiamo definito la funzione chatBot() che riceve come parametro una stringa testuale rappresentante la richiesta dell'utente. All'interno della funzione, abbiamo utilizzato il metodo Completion.create() della libreria OpenAI per elaborare la richiesta e generare la risposta del chatbot.


Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot
Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot


Nella chiamata del metodo Completion.create(), abbiamo specificato il parametro "engine" con il valore "gpt-3.5-turbo" per utilizzare il modello uguale a chatGPT. Abbiamo inoltre specificato il parametro "prompt" con la stringa rappresentante la richiesta dell'utente e i parametri "temperature" e "max_tokens" con i valori 0.5 e 1024 rispettivamente.

Infine, abbiamo restituito la risposta del chatbot, ottenuta tramite il metodo response.choices[0].text.


Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot
Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot

Questa è solo una base di partenza per la creazione di un chatbot. È possibile implementare ulteriori funzionalità, come la gestione degli errori e l'interazione con un database, per rendere il chatbot più robusto e performante.



Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot
Usare le API di ChatGPT e GPT-4 per creare il tuo chatbot



CHATGPT API , creaiamo un semplice assistente con AI per una pizzeria

ecco un esempio di chatbot per una pizzeria:



import openai

# Inizializzazione della chiave API di OpenAI
openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

# Selezione del modello "text-davinci-003"
engine = "gpt-3.5-turbo"

# Definizione della funzione chatBot()
def chatBot(prompt):
    # Definizione dei parametri
    temperature = 0.5
    max_tokens = 50
    
    # Composizione del prompt completo
    full_prompt = "Sei l'assistente virtuale della pizzeria Bella Napoli! La pizzeria bella Napoli ha nel: pizza margherita, pizza marinara, pizza ai quattro formaggi, pizza capricciosa. Rispondi in modo cordiale e gentile alla domanda dell'utente, fingendo di essere assistente virtuale della pizzeria Bella Napoli! Se la richiesta dell'utente non riguarda la pizzeria Bella Napoli o il menù o le intolleranze delle pizze rispondi 'Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale' : \n\nUtente: " + prompt

    # Chiamata all'API di OpenAI per generare la risposta
    response = openai.Completion.create(engine=engine, prompt=full_prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens)

    # Restituzione della risposta generata dall'API di OpenAI
    return response.choices[0].text.strip()

# Esecuzione della conversazione con l'utente

print("Ciao! Sono il chatbot della pizzeria Bella Napoli. Chiedimi pure quello che vuoi, per uscire scrivi 'exit' o chiama la cameriera.")

while True:
    # Lettura dell'input dell'utente
    user_input = input("> ")

    # Controllo se l'utente vuole uscire o chiamare la cameriera
    if user_input.lower() == "exit":
        print("Grazie per aver parlato con me! A presto!")
        break
        
    elif "cameriera" in user_input.lower():
        print("Personale: Arrivo subito!")
        #ContattaPersonale(numero-Tavolo)
    else:
        # Chiamata alla funzione chatBot() per generare la risposta
        response = chatBot(user_input)

        # Controllo se la risposta contiene la stringa di errore
        if "Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale" in response:
            print(response)
            continue
            # Stampa della risposta generata
        print("Bot: " + response)

In questo esempio, il chatbot è stato programmato per rispondere alle domande degli utenti sulla pizzeria Bella Napoli. Il prompt completo include una breve descrizione della pizzeria e del menu disponibile. L'utente può fare domande libere al chatbot fino a quando non scrive "exit" per terminare la conversazione o "cameriera" per chiamare il personale della pizzeria. Se l'utente fa domande fuori contesto o troppo complesse, il chatbot risponderà con il messaggio "Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale".



Conclusione su ChatGPT e GPT-4 API

In conclusione, l'utilizzo delle API fornite da OpenAI per interagire con il modello generativo GPT rappresenta un potente strumento per gli sviluppatori che desiderano creare applicazioni innovative e sempre più sofisticate. Come dimostrato in questa lezione, la creazione di un chatbot in Python può essere facilmente realizzata grazie all'utilizzo di queste API, ma il potenziale di queste tecnologie si estende ben oltre questo semplice caso d'uso. Grazie alla continua evoluzione di GPT e delle API di OpenAI, è possibile affrontare sempre più task articolati e sfide complesse, aprendo nuove possibilità e orizzonti per il mondo dell'intelligenza artificiale e dell'automazione.


1 Comment

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Romeo Ceccato
Romeo Ceccato
Mar 24, 2023

Q.bo STEM può assolvere a dei compiti specifici, può anche essere impiegato come cameriere, utilizzando anche le potenzialità date da CHAT GPT, o da altri strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (o Natural Language Processing). Spero di poterlo far lgiocare con lo STREGATTO, una sovrastruttura ideata da Piero Savastano di cui si possono trovare i riferimenti in questa pagina: https://youtu.be/srsaYy0xmkc

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