OpenAI প্ল্যাটফর্ম থেকে API কী তৈরি করা হচ্ছে
পাইথনে OpenAI API ব্যবহার করতে, আমাদের OpenAI প্ল্যাটফর্ম থেকে একটি গোপন API কী পেতে হবে। সুতরাং, আমরা OpenAI ওয়েবসাইটে যাই।
আমরা লিঙ্কে ক্লিক করার সাথে সাথে ওয়েবসাইটের ইন্টারফেসটি উপস্থিত হয়।
সাইন আপ এবং লগ ইন করার জন্য বোতাম অবস্থিত. আপনার একটি বিদ্যমান চলমান অ্যাকাউন্ট থাকলে আপনি কেবল লগ ইন করতে পারেন। OpenAI-তে আপনার কোনো অ্যাকাউন্ট না থাকলে, আপনি সাইনআপ বিকল্পের মাধ্যমে একটি নতুন অ্যাকাউন্টের জন্য নিবন্ধন করতে পারেন।
এখানে, আমরা কীভাবে একটি নতুন অ্যাকাউন্টে নিবন্ধন করতে হয় তা প্রদর্শন করব। আপনি আপনার Gmail, Apple, Microsoft, বা অন্য কোনো অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে নিবন্ধন করতে পারেন।
ইমেল ঠিকানা প্রদান করার পরে, 'চালিয়ে যান' বোতাম টিপুন। আপনার OpenAI অ্যাকাউন্টের পাসওয়ার্ড অবশ্যই পরবর্তী স্ক্রিনে প্রবেশ করাতে হবে। চালিয়ে যাওয়ার আগে, আপনাকে অবশ্যই আপনার অ্যাকাউন্ট প্রমাণীকরণ করতে হবে। যাচাইকরণ সম্পন্ন হওয়ার সাথে সাথে আপনাকে লগইন পৃষ্ঠায় পুনঃনির্দেশিত করা হবে। ইমেল এবং পাসওয়ার্ডের মতো প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান করে সহজভাবে লগ ইন করুন।
একবার আপনি আপনার অ্যাকাউন্টে লগ ইন করলে, অন্য একটি ফর্ম উপস্থিত হবে যেখানে আপনাকে আপনার প্রাথমিক তথ্য সরবরাহ করতে হবে (যা আগের স্ন্যাপশটে দেখা যেতে পারে) তারপর 'চালিয়ে যান' টিপুন।
শেষ যাচাইকরণের ধাপটি আসে যেখানে আপনার ফোন নম্বরটি প্রমাণীকরণ করা প্রয়োজন। ফোন নম্বর পূরণ করুন. একটি বৈধ ফোন নম্বর প্রদান করা নিশ্চিত করুন কারণ আপনার প্রদত্ত নম্বরে একটি কোড পাঠানো হবে যা আপনাকে যাচাইকরণের উদ্দেশ্যে পরবর্তী স্ক্রিনে টাইপ করতে হবে।
যাচাইকরণ সম্পূর্ণ হওয়ার সাথে সাথে, আপনাকে নতুন ইন্টারফেসে নির্দেশিত করা হবে যা নিম্নলিখিত সংযুক্ত স্ন্যাপশটে দেখা যাবে:
আমরা সফলভাবে আমাদের অ্যাকাউন্টে সাইন ইন করেছি৷
নিম্নলিখিত ধাপে একটি API কী তৈরি করা হয়। উপরের ডানদিকে কোণায়, আপনি এটিতে ক্লিক করে অ্যাকাউন্ট প্রোফাইল পরীক্ষা করতে পারেন।
আগের স্ন্যাপশটে দেখানো বিকল্পগুলির তালিকা থেকে, 'এপিআই কীগুলি দেখুন' বিকল্পে নেভিগেট করুন।
নতুন উইন্ডোতে, আমরা 'নতুন গোপন কী তৈরি করুন' বিকল্পটি দেখতে পাচ্ছি। এই বোতামে টিক চিহ্ন দিলে একটি ডায়ালগ বক্স সক্রিয় হয়।
আপনার চাবি একটি নাম দিন. এখানে, আমরা এটিকে 'ডামি কী' হিসাবে নাম দিয়েছি। তারপরে, এগিয়ে যেতে 'সিক্রেট কী তৈরি করুন' বোতামে চাপ দিন।
আপনি বোতামে আঘাত করার সাথে সাথে আপনাকে একটি গোপন API কী দেওয়া হবে। এই কীটির উপরে একটি দাবিত্যাগ রয়েছে যা বলে যে এই কীটি শুধুমাত্র একবার দেখা যায়। সুতরাং, আমাদের এটিকে কোথাও কপি করতে হবে কারণ এটি OpenAI অ্যাকাউন্ট থেকে পুনরুদ্ধার করা যাবে না। যদি আমরা এটিকে কোনোভাবে হারিয়ে ফেলি, তবে একমাত্র উপায় হল একটি নতুন তৈরি করা।
সুতরাং, আমরা ভবিষ্যতে ব্যবহারের জন্য এই গোপন কীটি নিরাপদে সংরক্ষণ করেছি।
আগের ছবিতে, আমরা লক্ষ্য করতে পারি যে পৃষ্ঠাটি এখন আপডেট করা হয়েছে। তালিকাটি নতুন কী অন্তর্ভুক্ত করার জন্য সংশোধন করা হয়েছে। আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে OpenAI API ব্যবহার করার সময়, আপনি প্রাপ্ত API কী এর মাধ্যমে আপনার অনুসন্ধানগুলিকে প্রমাণীকরণ করতে পারেন।
নির্ভরতা ইনস্টল করা
এখন যেহেতু আমরা আমাদের গোপন API কী তৈরি করেছি, আমরা পাইথন নির্ভরতা ইনস্টল করব যা আমাদের প্রকল্পের জন্য প্রয়োজন। সুতরাং, আমরা এখানে দুটি পাইথন প্যাকেজ ইনস্টল করি যা হল ল্যাংচেইন এবং ওপেনএআই। এই দুটি লাইব্রেরি পাইথন স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরিতে অন্তর্ভুক্ত নয় তাই আমাদের আলাদাভাবে ইনস্টল করতে হবে।
আপনি কমান্ড ব্যবহার করে উভয় টার্মিনালের মাধ্যমে ইনস্টল করতে পারেন অথবা আপনি Python IDE এর মাধ্যমে ইনস্টল করতে পারেন।
টার্মিনালের মাধ্যমে ল্যাংচেইন ইনস্টল করতে, এই কমান্ডটি লিখুন:
$ pip ল্যাংচেইন ইনস্টল করুনOpenAI প্যাকেজ ইনস্টল করতে, নিম্নলিখিত কমান্ডটি লিখুন:
$pip ওপেনই ইনস্টল করুনটার্মিনালে এই কমান্ডগুলি চালানোর ফলে আপনার মেশিনে উভয় প্যাকেজ ইনস্টল হবে যদি পাইথন ইতিমধ্যেই ইনস্টল করা থাকে।
এই টিউটোরিয়ালের জন্য, আমরা পাইথন IDE এর মাধ্যমে ইনস্টল করা অন্য পদ্ধতি ব্যবহার করি। Python IDE যেটা আমরা এখানে ব্যবহার করি তা হল Pycharm. আমরা Pycharm চালু করি এবং একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করি। ডিফল্টরূপে, এটি পাইথনে একটি প্রকল্প তৈরি করে।
Pycharm ইন্টারফেসের নীচে, আপনি বিকল্পগুলির একটি তালিকা সহ একটি সাইডবার দেখতে পাবেন। 'পাইথন প্যাকেজ' বিভাগে ক্লিক করুন। প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি অনুসন্ধান করুন এবং সেগুলি ইনস্টল করতে ডানদিকে 'ইনস্টল প্যাকেজ' বোতামে ক্লিক করুন৷
প্রদত্ত ছবিতে, আপনি LangChain এর ইনস্টলেশন দেখতে পারেন। একইভাবে, আমরা OpenAI প্যাকেজ ইনস্টল করি।
ইনস্টলেশন সম্পূর্ণ হলে, আপনি এই কী ব্যবহার করে বিভিন্ন OpenAI মডেল অ্যাক্সেস করে প্রকল্পে কাজ শুরু করতে পারেন।
উদাহরণ:
আসুন এই ধারণাটি বাস্তবায়নের জন্য একটি উদাহরণ প্রোগ্রাম তৈরি করি যেখানে আমরা একটি প্রশ্ন নির্দিষ্ট করি এবং যেখানে OpenAI মডিউল ব্যবহার করে পূর্বাভাসিত পাঠ্য পাওয়া যায়।
আমদানি আপনিথেকে ল্যাংচেইন এলএমএস আমদানি OpenAI
আপনি . আন্দাজ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = 'আপনার চাবি এখানে'
llm_langchain = OpenAI ( ণশড = 'টেক্সট-ডেভিন্সি-003' )
টেক্সট_টু_অনুমান = '2023 সালে শেখার জন্য সেরা প্রযুক্তিগত দক্ষতা কোনটি?'
ছাপা ( llm_langchain ( টেক্সট_টু_অনুমান ) )
আমরা প্রথমে পাইথন স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরি থেকে একটি মডিউল, যেমন 'os' আমদানি করি। আপনি এই মডিউল ব্যবহার করে অপারেটিং সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন। তারপর, আমরা Langchain-llms মডিউল থেকে OpenAI আমদানি করি। এটি আমাদের ওপেনএআই মডিউলগুলির সাথে আমাদের প্রকল্পকে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে এবং সংহত করতে সাহায্য করে।
আমাদের প্রজেক্টে প্রয়োজনীয় প্যাকেজ ইম্পোর্ট করার পর, আমরা গোপন API কী সেট করি যা আমরা পূর্বে “os” এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল হিসেবে পেয়েছিলাম। এই কী আমাদের প্রকল্পে OpenAI মডিউলগুলি অ্যাক্সেস করতে দেয়। 'os.environ' হল একটি বস্তু যা ব্যবহারকারীর পরিবেশের ভেরিয়েবল ম্যাপ করতে ব্যবহার করা হয়। 'আপনার কী এখানে' এ আপনার গোপন API কী প্রদান করুন৷
আমরা কিছু টেক্সট ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য, টেক্সট ভবিষ্যদ্বাণী জন্য যে মডেল ব্যবহার করা হয় 'model_ OpenAI প্ল্যাটফর্ম থেকে। আমরা এটিকে 'llm_langchain' ফাংশনে বরাদ্দ করি। তারপর, আমরা এমন পাঠ্য সরবরাহ করি যা OpenAI এর নির্দিষ্ট মডিউল ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করা প্রয়োজন যা হল '2023 সালে শেখার জন্য সেরা প্রযুক্তিগত দক্ষতা কোনটি?' অবশেষে, প্রিন্ট ফাংশন ব্যবহার করে, আমরা পাইথন কনসোলে আউটপুট পূর্বাভাসিত পাঠ্য প্রদর্শন করি।
OpenAI মডেল 'text-davinci-003' দ্বারা প্রাপ্ত পূর্বাভাসিত পাঠ্য নিম্নলিখিত স্ন্যাপশটে দেখানো হয়েছে:
উপসংহার
পাইথনে ল্যাংচেইনের সাথে OpenAI এর একীকরণ এই নিবন্ধে ব্যাখ্যা করা হয়েছে। নিবন্ধের ভূমিকা বিভাগে OpenAI সংক্ষেপে আপনাকে বর্ণনা করা হয়েছে। তাছাড়া, OpenAI প্ল্যাটফর্ম থেকে গোপন API কী-এর প্রজন্ম ব্যাখ্যা করা হয়েছে। উপরন্তু, আমরা পাইথন প্রজেক্টে প্রয়োজনীয় নির্ভরতা স্থাপনের বিশদ বর্ণনা এবং বাস্তবায়ন করেছি। অবশেষে, আমরা একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য একটি এআই মডেল ব্যবহার করে প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে OpenAI এবং LangChain আমদানি করে একটি সাধারণ পাইথন প্রোগ্রাম তৈরি করেছি।