Usando la API OpenAI junto con el framework Pyhton Streamlit y en unas pocas líneas de código tenemos un simpático robotito que responde a nuestras preguntas y entiende el contexto. ¿Cómo? Descubre cómo puedes desarrollar un chatbot inteligente con ChatGPT y Python.
Cada vez más, los chatbots se utilizan en distintos ámbitos para automatizar tareas y ofrecer una mejor experiencia de usuario. La API OpenAI ofrece potentes funciones para crear chatbots basados en inteligencia artificial. En este artículo, mostraremos cómo integrar la API OpenAI en una aplicación chatbot utilizando Streamlit.
Streamlit es una librería de Python que nos permite crear aplicaciones web con interfaz de usuario en unas pocas líneas de código. Con ella, podemos crear fácilmente una interfaz para un chatbot que interactúe con la API OpenAI. El modelo GPT-3.5-turbo es uno de los modelos más avanzados disponibles en la plataforma OpenAI y fue el que utilicé en esta aplicación.
Para empezar, necesitas crear una cuenta en OpenAI y obtener la clave API. A continuación, instala las librerías necesarias, como Streamlit, OpenAI y Dotenv. Dotenv se utiliza para almacenar la clave API de forma segura en un archivo .env, sin exponerla directamente en el código.
Curiosamente, después de implementar la aplicación en Streamlit Cloud por seguridad, se basa en el sistema de los llamados secretos y su clave se almacena en esta configuración del sistema.
El siguiente paso es crear la interfaz del chatbot con Streamlit. La interfaz incluirá un campo de entrada para que el usuario escriba su pregunta, un botón para enviar la pregunta, un botón para borrar la conversación y un área para mostrar la conversación. Para hacer la interfaz más atractiva, podemos utilizar emojis para representar al chatbot y al usuario.
Para interactuar con la API de OpenAI, utilizamos la función openai.ChatCompletion.create(), que recibe la pregunta del usuario y devuelve una respuesta generada por el modelo GPT-3.5-turbo. La respuesta se añade a la lista de mensajes de la conversación y se muestra en la interfaz.
Al pulsar el botón para borrar la conversación, se vacía la lista de mensajes y se borra el campo de entrada, lo que permite al usuario iniciar una nueva conversación.
Por último, hemos añadido una barra lateral para mostrar información sobre el autor de la aplicación.
Lo más interesante es que en todo el proceso de mejora del código el propio chatGPT fue mi copiloto, atendiendo mis dudas y dándome las instrucciones para los problemas que quería resolver.
Creo que la inteligencia artificial dará realmente un gran salto en la productividad en todos los sentidos.
Con este tutorial, he demostrado un poco cómo integré la API OpenAI en una aplicación chatbot usando Streamlit. Con unas pocas líneas de código, es posible crear un chatbot con características avanzadas de inteligencia artificial, proporcionando una experiencia diferenciada para el usuario.
Para quien quiera consultar el código fuente, se puede encontrar en mi github y he intentado dejarlo bien documentado. Cualquier duda también podéis contactar conmigo a través de LinkedIn o Instagram. Estaré encantado de intercambiar alguna idea.
Puedes hacer alguna pregunta a JARVIS en este enlace.