Membangun Aplikasi Generasi Teks

(Klik gambar di atas untuk melihat video pelajaran ini)

Sejauh ini, melalui kurikulum ini, Anda telah melihat konsep inti seperti prompt dan bahkan seluruh disiplin yang disebut "rekayasa prompt". Banyak alat yang dapat Anda gunakan seperti ChatGPT, Office 365, Microsoft Power Platform, dan lainnya, mendukung penggunaan prompt untuk mencapai sesuatu.

Untuk menambahkan pengalaman semacam itu ke dalam aplikasi, Anda perlu memahami konsep seperti prompt, penyelesaian, dan memilih pustaka untuk digunakan. Itulah yang akan Anda pelajari dalam bab ini.

Pengantar

Dalam bab ini, Anda akan:

Mempelajari tentang pustaka openai dan konsep intinya.
Membangun aplikasi generasi teks menggunakan openai.
Memahami cara menggunakan konsep seperti prompt, suhu, dan token untuk membangun aplikasi generasi teks.

Tujuan Pembelajaran

Pada akhir pelajaran ini, Anda akan dapat:

Menjelaskan apa itu aplikasi generasi teks.
Membangun aplikasi generasi teks menggunakan openai.
Mengonfigurasi aplikasi Anda untuk menggunakan lebih banyak atau lebih sedikit token dan juga mengubah suhu, untuk keluaran yang bervariasi.

Apa itu aplikasi generasi teks?

Biasanya ketika Anda membangun aplikasi, aplikasi tersebut memiliki semacam antarmuka seperti berikut:

Berbasis perintah. Aplikasi konsol adalah aplikasi khas di mana Anda mengetik perintah dan menjalankan tugas. Misalnya, git adalah aplikasi berbasis perintah.
Antarmuka pengguna (UI). Beberapa aplikasi memiliki antarmuka pengguna grafis (GUI) di mana Anda mengklik tombol, memasukkan teks, memilih opsi, dan lainnya.

Aplikasi Konsol dan UI terbatas

Bandingkan dengan aplikasi berbasis perintah di mana Anda mengetik perintah:

Terbatas. Anda tidak bisa hanya mengetik sembarang perintah, hanya yang didukung oleh aplikasi.
Spesifik bahasa. Beberapa aplikasi mendukung banyak bahasa, tetapi secara default aplikasi dibangun untuk bahasa tertentu, meskipun Anda dapat menambahkan dukungan bahasa lebih banyak.

Manfaat aplikasi generasi teks

Jadi bagaimana aplikasi generasi teks berbeda?

Dalam aplikasi generasi teks, Anda memiliki lebih banyak fleksibilitas, Anda tidak terbatas pada serangkaian perintah atau bahasa input tertentu. Sebaliknya, Anda dapat menggunakan bahasa alami untuk berinteraksi dengan aplikasi. Manfaat lainnya adalah karena Anda sudah berinteraksi dengan sumber data yang telah dilatih pada korpus informasi yang luas, sementara aplikasi tradisional mungkin terbatas pada apa yang ada dalam database.

Apa yang bisa saya bangun dengan aplikasi generasi teks?

Ada banyak hal yang bisa Anda bangun. Misalnya:

Chatbot. Chatbot menjawab pertanyaan tentang topik, seperti perusahaan Anda dan produknya bisa menjadi pilihan yang baik.
Pembantu. LLM sangat baik dalam hal seperti merangkum teks, mendapatkan wawasan dari teks, menghasilkan teks seperti resume dan lainnya.
Asisten kode. Tergantung pada model bahasa yang Anda gunakan, Anda dapat membangun asisten kode yang membantu Anda menulis kode. Misalnya, Anda dapat menggunakan produk seperti GitHub Copilot serta ChatGPT untuk membantu Anda menulis kode.

Bagaimana saya bisa memulai?

Nah, Anda perlu menemukan cara untuk berintegrasi dengan LLM yang biasanya melibatkan dua pendekatan berikut:

Menggunakan API. Di sini Anda membuat permintaan web dengan prompt Anda dan mendapatkan teks yang dihasilkan kembali.
Menggunakan pustaka. Pustaka membantu mengenkapsulasi panggilan API dan membuatnya lebih mudah digunakan.

Pustaka/SDK

Ada beberapa pustaka terkenal untuk bekerja dengan LLM seperti:

openai, pustaka ini membuatnya mudah untuk terhubung ke model Anda dan mengirimkan prompt.

Kemudian ada pustaka yang beroperasi pada tingkat yang lebih tinggi seperti:

Langchain. Langchain terkenal dan mendukung Python.
Semantic Kernel. Semantic Kernel adalah pustaka oleh Microsoft yang mendukung bahasa C#, Python, dan Java.

Aplikasi pertama menggunakan openai

Mari kita lihat bagaimana kita dapat membangun aplikasi pertama kita, pustaka apa yang kita butuhkan, seberapa banyak yang diperlukan, dan sebagainya.

Instal openai

Ada banyak pustaka di luar sana untuk berinteraksi dengan OpenAI atau Azure OpenAI. Dimungkinkan untuk menggunakan berbagai bahasa pemrograman juga seperti C#, Python, JavaScript, Java, dan lainnya. Kami telah memilih untuk menggunakan pustaka Python openai, jadi kami akan menggunakan pip untuk menginstalnya.

pip install openai

Buat sumber daya

Anda perlu melakukan langkah-langkah berikut:

Buat akun di Azure https://azure.microsoft.com/free/.
Dapatkan akses ke Azure OpenAI. Kunjungi https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/overview#how-do-i-get-access-to-azure-openai dan minta akses.

[!NOTE] Pada saat penulisan, Anda perlu mengajukan permohonan untuk mendapatkan akses ke Azure OpenAI.
Instal Python https://www.python.org/
Telah membuat sumber daya Azure OpenAI Service. Lihat panduan ini untuk cara membuat sumber daya.

Temukan kunci API dan titik akhir

Pada titik ini, Anda perlu memberi tahu pustaka openai apa kunci API yang akan digunakan. Untuk menemukan kunci API Anda, pergi ke bagian "Keys and Endpoint" dari sumber daya Azure OpenAI Anda dan salin nilai "Key 1".

Sekarang setelah Anda memiliki informasi ini disalin, mari kita instruksikan pustaka untuk menggunakannya.

Note

Ada baiknya memisahkan kunci API Anda dari kode Anda. Anda dapat melakukannya dengan menggunakan variabel lingkungan.

Setel variabel lingkungan OPENAI_API_KEY to your API key. export OPENAI_API_KEY='sk-...'

Pengaturan konfigurasi Azure

Jika Anda menggunakan Azure OpenAI, berikut adalah cara Anda mengatur konfigurasi:

openai.api_type = 'azure'
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
openai.api_version = '2023-05-15'
openai.api_base = os.getenv("API_BASE")

Di atas kami menetapkan hal-hal berikut:

api_type to azure. This tells the library to use Azure OpenAI and not OpenAI.
api_key, this is your API key found in the Azure Portal.
api_version, this is the version of the API you want to use. At the time of writing, the latest version is 2023-05-15.
api_base, this is the endpoint of the API. You can find it in the Azure Portal next to your API key.

[!NOTE] > os.getenv is a function that reads environment variables. You can use it to read environment variables like OPENAI_API_KEY and API_BASE. Set these environment variables in your terminal or by using a library like dotenv.

Generate text

The way to generate text is to use the Completion class. Berikut adalah contohnya:

prompt = "Complete the following: Once upon a time there was a"

completion = openai.Completion.create(model="davinci-002", prompt=prompt)
print(completion.choices[0].text)

Dalam kode di atas, kami membuat objek penyelesaian dan memasukkan model yang ingin kami gunakan dan prompt. Kemudian kami mencetak teks yang dihasilkan.

Penyelesaian obrolan

Sejauh ini, Anda telah melihat bagaimana kami menggunakan Completion to generate text. But there's another class called ChatCompletion yang lebih cocok untuk chatbot. Berikut adalah contoh penggunaannya:

import openai

openai.api_key = "sk-..."

completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Hello world"}])
print(completion.choices[0].message.content)

Lebih lanjut tentang fungsionalitas ini dalam bab yang akan datang.

Latihan - aplikasi generasi teks pertama Anda

Sekarang kita telah mempelajari cara mengatur dan mengkonfigurasi openai, saatnya untuk membangun aplikasi generasi teks pertama Anda. Untuk membangun aplikasi Anda, ikuti langkah-langkah berikut:

Buat lingkungan virtual dan instal openai:
```
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install openai
```
[!NOTE] Jika Anda menggunakan Windows ketik venv\Scripts\activate instead of source venv/bin/activate.

[!NOTE] Locate your Azure OpenAI key by going to https://portal.azure.com/ and search for Open AI and select the Open AI resource and then select Keys and Endpoint and copy the Key 1 value.

Buat file app.py dan berikan kode berikut:

import openai

openai.api_key = "<replace this value with your open ai key or Azure OpenAI key>"

openai.api_type = 'azure'
openai.api_version = '2023-05-15'
openai.api_base = "<endpoint found in Azure Portal where your API key is>"
deployment_name = "<deployment name>"

# add your completion code
prompt = "Complete the following: Once upon a time there was a"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

# make completion
completion = openai.chat.completions.create(model=deployment_name, messages=messages)

# print response
print(completion.choices[0].message.content)

[!NOTE] Jika Anda menggunakan Azure OpenAI, Anda perlu mengatur api_type to azure and set the api_key ke kunci Azure OpenAI Anda.

Anda akan melihat keluaran seperti berikut:

 very unhappy _____.

Once upon a time there was a very unhappy mermaid.

Jenis prompt yang berbeda, untuk hal yang berbeda

Sekarang Anda telah melihat cara menghasilkan teks menggunakan prompt. Anda bahkan memiliki program yang berjalan yang dapat Anda modifikasi dan ubah untuk menghasilkan jenis teks yang berbeda.

Prompt dapat digunakan untuk berbagai tugas. Misalnya:

Menghasilkan jenis teks. Misalnya, Anda dapat menghasilkan puisi, pertanyaan untuk kuis, dll.
Mencari informasi. Anda dapat menggunakan prompt untuk mencari informasi seperti contoh berikut 'Apa arti CORS dalam pengembangan web?'.
Menghasilkan kode. Anda dapat menggunakan prompt untuk menghasilkan kode, misalnya mengembangkan ekspresi reguler yang digunakan untuk memvalidasi email atau mengapa tidak menghasilkan seluruh program, seperti aplikasi web?

Kasus penggunaan yang lebih praktis: generator resep

Bayangkan Anda memiliki bahan-bahan di rumah dan Anda ingin memasak sesuatu. Untuk itu, Anda membutuhkan resep. Cara untuk menemukan resep adalah dengan menggunakan mesin pencari atau Anda dapat menggunakan LLM untuk melakukannya.

Anda bisa menulis prompt seperti ini:

"Tunjukkan 5 resep untuk hidangan dengan bahan-bahan berikut: ayam, kentang, dan wortel. Per resep, daftarkan semua bahan yang digunakan"

Berdasarkan prompt di atas, Anda mungkin mendapatkan respons seperti:

1. Roasted Chicken and Vegetables:
Ingredients:
- 4 chicken thighs
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 2 tablespoons olive oil
- 2 cloves garlic, minced
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 teaspoon dried oregano
- Salt and pepper, to taste

2. Chicken and Potato Stew:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

3. Chicken and Potato Bake:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

4. Chicken and Potato Soup:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 4 cups chicken broth
- Salt and pepper, to taste

5. Chicken and Potato Hash:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 2 cloves garlic, minced
- 1 teaspoon dried oregano

Hasil ini sangat bagus, saya tahu apa yang harus dimasak. Pada titik ini, apa yang bisa menjadi perbaikan yang berguna adalah:

Menyaring bahan yang tidak saya suka atau alergi.
Menghasilkan daftar belanja, jika saya tidak memiliki semua bahan di rumah.

Untuk kasus-kasus di atas, mari kita tambahkan prompt tambahan:

"Tolong hilangkan resep yang mengandung bawang putih karena saya alergi dan gantikan dengan yang lain. Juga, tolong buat daftar belanja untuk resep-resep tersebut, dengan mempertimbangkan bahwa saya sudah memiliki ayam, kentang, dan wortel di rumah."

Sekarang Anda memiliki hasil baru, yaitu:

1. Roasted Chicken and Vegetables:
Ingredients:
- 4 chicken thighs
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 2 tablespoons olive oil
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 teaspoon dried oregano
- Salt and pepper, to taste

2. Chicken and Potato Stew:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

3. Chicken and Potato Bake:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 1 cup chicken broth
- Salt and pepper, to taste

4. Chicken and Potato Soup:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 1 onion, diced
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 teaspoon dried oregano
- 1 teaspoon dried thyme
- 4 cups chicken broth
- Salt and pepper, to taste

5. Chicken and Potato Hash:
Ingredients:
- 2 tablespoons olive oil
- 2 chicken breasts, cut into cubes
- 2 potatoes, cut into cubes
- 2 carrots, cut into cubes
- 1 onion, diced
- 1 teaspoon dried oregano

Shopping List:
- Olive oil
- Onion
- Thyme
- Oregano
- Salt
- Pepper

Itulah lima resep Anda, tanpa bawang putih yang disebutkan dan Anda juga memiliki daftar belanja dengan mempertimbangkan apa yang sudah Anda miliki di rumah.

Latihan - membangun generator resep

Sekarang setelah kita memainkan skenario, mari kita tulis kode untuk mencocokkan skenario yang ditunjukkan. Untuk melakukannya, ikuti langkah-langkah berikut:

Gunakan file app.py yang ada sebagai titik awal

Temukan variabel prompt dan ubah kodenya menjadi yang berikut:

prompt = "Show me 5 recipes for a dish with the following ingredients: chicken, potatoes, and carrots. Per recipe, list all the ingredients used"

Jika Anda sekarang menjalankan kode, Anda akan melihat keluaran yang mirip dengan:

-Chicken Stew with Potatoes and Carrots: 3 tablespoons oil, 1 onion, chopped, 2 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and chopped, 1 potato, peeled and chopped, 1 bay leaf, 1 thyme sprig, 1/2 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 1 1/2 cups chicken broth, 1/2 cup dry white wine, 2 tablespoons chopped fresh parsley, 2 tablespoons unsalted butter, 1 1/2 pounds boneless, skinless chicken thighs, cut into 1-inch pieces
-Oven-Roasted Chicken with Potatoes and Carrots: 3 tablespoons extra-virgin olive oil, 1 tablespoon Dijon mustard, 1 tablespoon chopped fresh rosemary, 1 tablespoon chopped fresh thyme, 4 cloves garlic, minced, 1 1/2 pounds small red potatoes, quartered, 1 1/2 pounds carrots, quartered lengthwise, 1/2 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 1 (4-pound) whole chicken
-Chicken, Potato, and Carrot Casserole: cooking spray, 1 large onion, chopped, 2 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and shredded, 1 potato, peeled and shredded, 1/2 teaspoon dried thyme leaves, 1/4 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 2 cups fat-free, low-sodium chicken broth, 1 cup frozen peas, 1/4 cup all-purpose flour, 1 cup 2% reduced-fat milk, 1/4 cup grated Parmesan cheese

-One Pot Chicken and Potato Dinner: 2 tablespoons olive oil, 1 pound boneless, skinless chicken thighs, cut into 1-inch pieces, 1 large onion, chopped, 3 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and chopped, 1 potato, peeled and chopped, 1 bay leaf, 1 thyme sprig, 1/2 teaspoon salt, 1/4 teaspoon black pepper, 2 cups chicken broth, 1/2 cup dry white wine

-Chicken, Potato, and Carrot Curry: 1 tablespoon vegetable oil, 1 large onion, chopped, 2 cloves garlic, minced, 1 carrot, peeled and chopped, 1 potato, peeled and chopped, 1 teaspoon ground coriander, 1 teaspoon ground cumin, 1/2 teaspoon ground turmeric, 1/2 teaspoon ground ginger, 1/4 teaspoon cayenne pepper, 2 cups chicken broth, 1/2 cup dry white wine, 1 (15-ounce) can chickpeas, drained and rinsed, 1/2 cup raisins, 1/2 cup chopped fresh cilantro

NOTE, LLM Anda tidak deterministik, jadi Anda mungkin mendapatkan hasil yang berbeda setiap kali Anda menjalankan program.

Bagus, mari kita lihat bagaimana kita dapat memperbaiki keadaan. Untuk memperbaiki keadaan, kita ingin memastikan kode fleksibel, sehingga bahan dan jumlah resep dapat ditingkatkan dan diubah.

Mari kita ubah kode dengan cara berikut:

no_recipes = input("No of recipes (for example, 5): ")

ingredients = input("List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): ")

# interpolate the number of recipes into the prompt an ingredients
prompt = f"Show me {no_recipes} recipes for a dish with the following ingredients: {ingredients}. Per recipe, list all the ingredients used"

Mengambil kode untuk uji coba, bisa terlihat seperti ini:

No of recipes (for example, 5): 3
List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): milk,strawberries

-Strawberry milk shake: milk, strawberries, sugar, vanilla extract, ice cubes
-Strawberry shortcake: milk, flour, baking powder, sugar, salt, unsalted butter, strawberries, whipped cream
-Strawberry milk: milk, strawberries, sugar, vanilla extract

Meningkatkan dengan menambahkan filter dan daftar belanja

Kami sekarang memiliki aplikasi yang berfungsi yang mampu menghasilkan resep dan fleksibel karena bergantung pada input dari pengguna, baik pada jumlah resep maupun bahan yang digunakan.

Untuk lebih meningkatkan, kami ingin menambahkan yang berikut:

Menyaring bahan. Kami ingin dapat menyaring bahan yang tidak kami suka atau alergi. Untuk mencapai perubahan ini, kami dapat mengedit prompt yang ada dan menambahkan kondisi filter di akhir seperti ini:

filter = input("Filter (for example, vegetarian, vegan, or gluten-free): ")

prompt = f"Show me {no_recipes} recipes for a dish with the following ingredients: {ingredients}. Per recipe, list all the ingredients used, no {filter}"

Di atas, kami menambahkan {filter} di akhir prompt dan kami juga menangkap nilai filter dari pengguna.

Contoh input menjalankan program sekarang dapat terlihat seperti ini:

No of recipes (for example, 5): 3
List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): onion,milk
Filter (for example, vegetarian, vegan, or gluten-free): no milk

1. French Onion Soup

Ingredients:

-1 large onion, sliced
-3 cups beef broth
-1 cup milk
-6 slices french bread
-1/4 cup shredded Parmesan cheese
-1 tablespoon butter
-1 teaspoon dried thyme
-1/4 teaspoon salt
-1/4 teaspoon black pepper

Instructions:

1. In a large pot, sauté onions in butter until golden brown.
2. Add beef broth, milk, thyme, salt, and pepper. Bring to a boil.
3. Reduce heat and simmer for 10 minutes.
4. Place french bread slices on soup bowls.
5. Ladle soup over bread.
6. Sprinkle with Parmesan cheese.

2. Onion and Potato Soup

Ingredients:

-1 large onion, chopped
-2 cups potatoes, diced
-3 cups vegetable broth
-1 cup milk
-1/4 teaspoon black pepper

Instructions:

1. In a large pot, sauté onions in butter until golden brown.
2. Add potatoes, vegetable broth, milk, and pepper. Bring to a boil.
3. Reduce heat and simmer for 10 minutes.
4. Serve hot.

3. Creamy Onion Soup

Ingredients:

-1 large onion, chopped
-3 cups vegetable broth
-1 cup milk
-1/4 teaspoon black pepper
-1/4 cup all-purpose flour
-1/2 cup shredded Parmesan cheese

Instructions:

1. In a large pot, sauté onions in butter until golden brown.
2. Add vegetable broth, milk, and pepper. Bring to a boil.
3. Reduce heat and simmer for 10 minutes.
4. In a small bowl, whisk together flour and Parmesan cheese until smooth.
5. Add to soup and simmer for an additional 5 minutes, or until soup has thickened.

Seperti yang Anda lihat, resep dengan susu telah disaring. Tetapi, jika Anda intoleran laktosa, Anda mungkin ingin menyaring resep dengan keju di dalamnya juga, jadi ada kebutuhan untuk jelas.

Menghasilkan daftar belanja. Kami ingin menghasilkan daftar belanja, dengan mempertimbangkan apa yang sudah kami miliki di rumah.

Untuk fungsionalitas ini, kita bisa mencoba menyelesaikan semuanya dalam satu prompt atau kita bisa membaginya menjadi dua prompt. Mari kita coba pendekatan terakhir. Di sini kami menyarankan untuk menambahkan prompt tambahan, tetapi agar itu berhasil, kami perlu menambahkan hasil dari prompt sebelumnya sebagai konteks untuk prompt berikutnya.

Temukan bagian dalam kode yang mencetak hasil dari prompt pertama dan tambahkan kode berikut di bawah ini:

old_prompt_result = completion.choices[0].message.content
prompt = "Produce a shopping list for the generated recipes and please don't include ingredients that I already have."

new_prompt = f"{old_prompt_result} {prompt}"
messages = [{"role": "user", "content": new_prompt}]
completion = openai.Completion.create(engine=deployment_name, messages=messages, max_tokens=1200)

# print response
print("Shopping list:")
print(completion.choices[0].message.content)

Catat hal-hal berikut:

Kami membuat prompt baru dengan menambahkan hasil dari prompt pertama ke prompt baru:
```
new_prompt = f"{old_prompt_result} {prompt}"
```

Kami membuat permintaan baru, tetapi juga mempertimbangkan jumlah token yang kami minta dalam prompt pertama, jadi kali ini kami mengatakan max_tokens adalah 1200.

completion = openai.Completion.create(engine=deployment_name, prompt=new_prompt, max_tokens=1200)

Mengambil kode ini untuk uji coba, kami sekarang tiba pada keluaran berikut:

No of recipes (for example, 5): 2
List of ingredients (for example, chicken, potatoes, and carrots): apple,flour
Filter (for example, vegetarian, vegan, or gluten-free): sugar


-Apple and flour pancakes: 1 cup flour, 1/2 tsp baking powder, 1/2 tsp baking soda, 1/4 tsp salt, 1 tbsp sugar, 1 egg, 1 cup buttermilk or sour milk, 1/4 cup melted butter, 1 Granny Smith apple, peeled and grated
-Apple fritters: 1-1/2 cups flour, 1 tsp baking powder, 1/4 tsp salt, 1/4 tsp baking soda, 1/4 tsp nutmeg, 1/4 tsp cinnamon, 1/4 tsp allspice, 1/4 cup sugar, 1/4 cup vegetable shortening, 1/4 cup milk, 1 egg, 2 cups shredded, peeled apples
Shopping list:
-Flour, baking powder, baking soda, salt, sugar, egg, buttermilk, butter, apple, nutmeg, cinnamon, allspice

Tingkatkan pengaturan Anda

Apa yang kita miliki sejauh ini adalah kode yang berfungsi, tetapi ada beberapa penyesuaian yang harus kita lakukan untuk lebih meningkatkan keadaan. Beberapa hal yang harus kita lakukan adalah:

Pisahkan rahasia dari kode, seperti kunci API. Rahasia tidak boleh ada dalam kode dan harus disimpan di lokasi yang aman. Untuk memisahkan rahasia dari kode, kita dapat menggunakan variabel lingkungan dan pustaka seperti python-dotenv to load them from a file. Here's how that would look like in code:
1. Create a .env file dengan konten berikut:
```
OPENAI_API_KEY=sk-...
```
  Catatan, untuk Azure, Anda perlu mengatur variabel lingkungan berikut:
```
OPENAI_API_TYPE=azure
OPENAI_API_VERSION=2023-05-15
OPENAI_API_BASE=<replace>
```
  Dalam kode, Anda akan memuat variabel lingkungan seperti ini:
```
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
```
Kata tentang panjang token. Kita harus mempertimbangkan berapa banyak token yang kita butuhkan untuk menghasilkan teks yang kita inginkan. Token berharga uang, jadi jika memungkinkan, kita harus mencoba bersikap ekonomis dengan jumlah token yang kita gunakan. Misalnya, bisakah kita menyusun prompt sehingga kita dapat menggunakan lebih sedikit token?

Untuk mengubah token yang digunakan, Anda dapat menggunakan parameter max_tokens. Misalnya, jika Anda ingin menggunakan 100 token, Anda akan melakukannya:
```
completion = client.chat.completions.create(model=deployment, messages=messages, max_tokens=100)
```
Bereksperimen dengan suhu. Suhu adalah sesuatu yang belum kita sebutkan sejauh ini tetapi merupakan konteks penting untuk bagaimana program kita berfungsi. Semakin tinggi nilai suhu semakin acak hasilnya. Sebaliknya semakin rendah nilai suhu semakin dapat diprediksi hasilnya. Pertimbangkan apakah Anda menginginkan variasi dalam keluaran Anda atau tidak.

Untuk mengubah suhu, Anda dapat menggunakan parameter temperature. Misalnya, jika Anda ingin menggunakan suhu 0.5, Anda akan melakukannya:
```
completion = client.chat.completions.create(model=deployment, messages=messages, temperature=0.5)
```
Catatan, semakin dekat ke 1.0, semakin bervariasi keluaran.

Tugas

Untuk tugas ini, Anda dapat memilih apa yang akan dibangun.

Berikut adalah beberapa saran:

Sesuaikan aplikasi generator resep untuk meningkatkannya lebih lanjut. Mainkan dengan nilai suhu, dan prompt untuk melihat apa yang bisa Anda hasilkan.
Bangun "teman belajar". Aplikasi ini harus dapat menjawab pertanyaan tentang topik misalnya Python, Anda dapat memiliki prompt seperti "Apa topik tertentu dalam Python?", atau Anda dapat memiliki prompt yang mengatakan, tunjukkan kode untuk topik tertentu dll.
Bot sejarah, hidupkan sejarah, instruksikan bot untuk bermain sebagai karakter sejarah tertentu dan ajukan pertanyaan tentang kehidupan dan waktunya.

Solusi

Teman belajar

Di bawah ini adalah prompt awal, lihat bagaimana Anda dapat menggunakannya dan menyesuaikannya sesuai keinginan Anda.

- "You're an expert on the Python language

    Suggest a beginner lesson for Python in the following format:

    Format:
    - concepts:
    - brief explanation of the lesson:
    - exercise in code with solutions"

Bot sejarah

Berikut adalah beberapa prompt yang bisa Anda gunakan:

- "You are Abe Lincoln, tell me about yourself in 3 sentences, and respond using grammar and words like Abe would have used"
- "You are Abe Lincoln, respond using grammar and words like Abe would have used:

   Tell me about your greatest accomplishments, in 300 words"

Pemeriksaan pengetahuan

Apa yang dilakukan konsep suhu?

Ini mengontrol seberapa acak keluaran.
Ini mengontrol seberapa besar responsnya.
Ini mengontrol berapa banyak token yang digunakan.

🚀 Tantangan

Saat mengerjakan tugas, coba variasikan suhu, coba setel ke 0, 0.5, dan 1. Ingatlah bahwa 0 adalah yang paling tidak bervariasi dan 1 adalah yang paling bervariasi, nilai apa yang paling cocok untuk aplikasi Anda?

Kerja bagus! Lanjutkan Pembelajaran Anda

Setelah menyelesaikan pelajaran ini, lihat Koleksi Pembelajaran AI Generatif kami untuk terus meningkatkan pengetahuan AI Generatif Anda!

Lanjutkan ke Pelajaran 7 di mana kita akan melihat bagaimana membangun aplikasi obrolan!

Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berusaha untuk mencapai akurasi, harap disadari bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang berwenang. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau salah tafsir yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Membangun Aplikasi Generasi Teks

Pengantar

Tujuan Pembelajaran

Apa itu aplikasi generasi teks?

Aplikasi Konsol dan UI terbatas

Manfaat aplikasi generasi teks

Apa yang bisa saya bangun dengan aplikasi generasi teks?

Bagaimana saya bisa memulai?

Pustaka/SDK

Aplikasi pertama menggunakan openai

Instal openai

Buat sumber daya

Temukan kunci API dan titik akhir

Pengaturan konfigurasi Azure

Generate text

Penyelesaian obrolan

Latihan - aplikasi generasi teks pertama Anda

Jenis prompt yang berbeda, untuk hal yang berbeda

Kasus penggunaan yang lebih praktis: generator resep

Latihan - membangun generator resep

Meningkatkan dengan menambahkan filter dan daftar belanja

Tingkatkan pengaturan Anda

Tugas

Solusi

Teman belajar

Bot sejarah

Pemeriksaan pengetahuan

🚀 Tantangan

Kerja bagus! Lanjutkan Pembelajaran Anda

FilesExpand file tree

README.md

Latest commit

History

README.md

File metadata and controls

Membangun Aplikasi Generasi Teks

Pengantar

Tujuan Pembelajaran

Apa itu aplikasi generasi teks?

Aplikasi Konsol dan UI terbatas

Manfaat aplikasi generasi teks

Apa yang bisa saya bangun dengan aplikasi generasi teks?

Bagaimana saya bisa memulai?

Pustaka/SDK

Aplikasi pertama menggunakan openai

Instal openai

Buat sumber daya

Temukan kunci API dan titik akhir

Pengaturan konfigurasi Azure

Generate text

Penyelesaian obrolan

Latihan - aplikasi generasi teks pertama Anda

Jenis prompt yang berbeda, untuk hal yang berbeda

Kasus penggunaan yang lebih praktis: generator resep

Latihan - membangun generator resep

Meningkatkan dengan menambahkan filter dan daftar belanja

Tingkatkan pengaturan Anda

Tugas

Solusi

Teman belajar

Bot sejarah

Pemeriksaan pengetahuan

🚀 Tantangan

Kerja bagus! Lanjutkan Pembelajaran Anda