Creación y Uso de Modelos de Chat con OpenAI y LangChain

¿Cómo utilizar modelos de chat en OpenAI?

Los modelos de chat de OpenAI, como chatGPT-3.5, son herramientas poderosas para interactuar con usuarios de manera fluida y eficiente. Estos modelos ofrecen un enfoque diferente y más dinámico en la forma en que se procesan las interacciones en comparación con los modelos de lenguaje tradicionales. Veamos paso a paso cómo trabajar con estos modelos.

¿Qué se necesita para empezar?

Para comenzar a trabajar con los modelos de chat de OpenAI, es necesario contar con dos herramientas clave: OpenAI y LangChain. Ambas se pueden instalar fácilmente utilizando el gestor de paquetes pip:

pip install openai langchain

Además, es crucial obtener una API key de OpenAI. Esta clave está disponible en el sitio web para desarrolladores de OpenAI y debe ser configurada previamente en tu entorno de trabajo.

¿Cómo configurar el modelo de chat?

Una vez que hayas instalado las herramientas y configurado la API key, el siguiente paso es importar e instanciar el modelo de chat correspondiente. En este caso, utilizamos chatGPT-3.5 Turbo:

from chatmodels import chatOpenAI

# Configuración del modelo
chat_model = chatOpenAI(
    api_key='tu_openai_api_key',
    model_name='GPT-3.5-Turbo',
    temperature=0
)

Al establecer la temperatura en 0, indicamos al modelo que buscamos respuestas directas y específicas, en vez de contenido creativo.

¿Qué tipos de mensajes se manejan?

Los modelos de chat funcionan con diferentes tipos de mensajes, organizados en listas. Estos mensajes son:

1. System Message: Proporciona contexto desde el sistema, no es generada por el usuario.
2. Human Message: Mensaje introducido por el usuario que interactúa con el chat.
3. AI Message: La respuesta que el modelo genera basándose en los mensajes anteriores.

El siguiente ejemplo muestra cómo configurar esta lista:

# Creación de mensajes
mensajes = [
    {'type': 'system', 'content': 'Eres un asistente en un call center de reparación de lavadoras.'},
    {'type': 'human', 'content': 'Oye, necesito ayuda. ¿Cómo estás?'},
    {'type': 'ai', 'content': 'Estoy bien, gracias. ¿En qué te puedo ayudar?'},
    {'type': 'human', 'content': 'Quiero reparar mi lavadora.'}
]

¿Cómo sigue la conversación?

La idea detrás de estos modelos es seguir el flujo natural de una conversación. Aquí simulamos la interacción agregando nuevos mensajes a la lista y recibiendo respuestas del modelo:

# Actualizar la conversación
nueva_respuesta = chat_model(mensajes)

# Añadir las respuestas a la lista de mensajes
mensajes.append({'type': 'ai', 'content': nueva_respuesta.content})

# Supongamos que se añade otro mensaje humano
mensajes.append({'type': 'human', 'content': '¿Por qué se descompuso?'})

# Obtener una nueva respuesta del modelo
respuesta_final = chat_model(mensajes)
print(respuesta_final.content)

¿Cuáles son las ventajas de estos modelos?

Usar modelos de chat en lugar de modelos de lenguaje tradicionales es más beneficioso cuando se necesita una interacción constante con los clientes. Son especialmente útiles en aplicaciones como:

• Asistentes virtuales
• Centros de atención al cliente
• Chatbots interactivos

Estos modelos están perfectamente diseñados para mantener el contexto a lo largo de las interacciones, lo que los hace más efectivos y perspicaces en comparación con sus homólogos de lenguaje simple.