- 1

Uso de Modelos GPT para Análisis de Texto en Python
09:22 - 2

Uso de la Documentación de OpenAI para Fine Tuning y Text Completion
03:47 - 3

Configuración y Uso de Chat Completions en OpenAI GPT
12:18 - 4

Ajuste de Parámetros en Modelos de OpenAI para Mejorar Resultados
09:47 - 5

Juego de adivinanza de animales con OpenAI en Python
10:46 - 6

Gestión de Límites y Facturación en OpenAI
06:31 - 7
Actualización de Modelos y Funcionalidades de OpenAI
01:14 Quiz de OpenAI API
Conexión de PlatziBot con OpenAI usando Python
Clase 21 de 24 • Curso de Desarrollo de Chatbots con OpenAI
Contenido del curso
- 8

Personalización de Modelos OpenAI para Soluciones Empresariales
04:03 - 9
Modelos de OpenAI para Fine-Tuning: Guía Completa
00:49 - 10

Tokenización de Texto y Estimación de Costos en OpenAI con TikToken
04:22 - 11
Configuración de entorno local de OpenAI con Anaconda
03:06 - 12

Reglas para formatear datos en fine tuning de OpenAI
02:06 - 13

Conversión de CSV a JSON-L para Fine Tuning en OpenAI
06:05 - 14

Fine Tuning de Modelos OpenAI: Proceso y Solución de Errores
02:38 - 15

Uso del Playground de OpenAI para Probar Modelos sin Programación
03:33 - 16

Evaluación de Modelos de IA: Técnicas y Aplicaciones Prácticas
04:09 - 17

Optimización de Hiperparámetros en Modelos de OpenAI
05:36 Quiz de Fine-tuning de modelos de OpenAI
- 18
Creación de Chatbots en Telegram con BotFather
01:17 - 19

Procesamiento de Mensajes en Telegram con Python
11:35 - 20

Recepción y Procesamiento de Mensajes de Telegram con Python
03:04 - 21

Conexión de PlatziBot con OpenAI usando Python
06:53 - 22

Integración de OpenAI y Telegram en PlatziBot con Python
10:59 - 23

Manejo de Errores y Excepciones en la API de OpenAI con Python
05:18 Quiz de Integración de LLM a chat
En la era digital en la que vivimos, la automatización de tareas y la interacción con usuarios a través de bots se ha convertido en una práctica cada vez más común. El desarrollo de estos asistentes virtuales requiere no solo de conocimientos en programación, sino también de una integración con tecnologías de inteligencia artificial. Hoy nos adentraremos en el fascinante mundo de la creación de PlatziBot, un bot capaz de conectarse con la plataforma de inteligencia artificial OpenAI. Este proyecto, desarrollado en Python, es un ejemplo claro de cómo podemos potenciar las interacciones en aplicaciones de mensajería como Telegram. Sin más preámbulos, exploremos este emocionante proceso paso a paso.
Creación del archivo principal en Visual Studio
Antes de sumergirnos en las complejidades del código, es esencial comprender la importancia de organizar nuestro entorno de desarrollo. Visual Studio Code se destaca como una herramienta poderosa para los desarrolladores. Por lo tanto, el primer paso para construir PlatziBot es crear un nuevo archivo principal de Python, que será el corazón de nuestra aplicación de bot.
¿Cómo definir la estructura del archivo principal?
Al crear nuestro archivo en Python, empezamos con una función básica conocida como main. Esta será nuestra función principal y no recibirá parámetros. Dentro de la función main, estableceremos la base para que nuestro bot comience a operar y esté listo para recibir mensajes.
- Iniciamos estableciendo un mensaje de
starting bot, que nos permite saber que el bot está listo. - Definimos la variable
offsetcon un valor inicial de cero.
¿Qué papel juega el bucle principal?
El bucle principal de nuestro bot radial se crea con un while true. Esto significa que el bot estará en constante ejecución, a la espera de recibir nuevos mensajes.
- Utilizamos la función
getUpdates, previamente definida, para consultar la información que necesitamos del usuario y del mensaje. - A través de un bucle
for, iteramos sobre las actualizaciones y ajustamos eloffsetpara obtener elupdate_id.
Manejo de mensajes de chat
El procesamiento de los mensajes es crucial en la interacción del bot. Aquí definimos cómo PlatziBot capta y responde a los mensajes entrantes de los usuarios en Telegram.
¿Cómo capturar y responder mensajes?
Una vez que tenemos el ID de chat y el mensaje del usuario, procedemos a realizar las siguientes acciones:
- Extraemos el chat ID y el mensaje del usuario.
- Imprimimos un aviso indicando que hemos recibido un mensaje, mostrando el contenido.
- Preparamos el bot para interactuar con el modelo de OpenAI.
Interacción con GPT de OpenAI
Tras capturar el mensaje del usuario, la siguiente fase es la conexión con OpenAI.
- Asignamos a la variable
GPTla respuesta de la funcióngetOpenAIResponse, pasándole como argumento el mensaje del usuario. - Posteriormente, llamamos a la función
sendMessagepara enviar al usuario la respuesta generada por GPT (el modelo de OpenAI).
Importancia de las librerías y llamadas a funciones
Para que nuestro bot funcione, es indispensable importar y utilizar librerías específicas.
- Importamos la librería de OpenAI, requests y time. Estas librerías son fundamentales para la conexión con la API de OpenAI, realizar solicitudes HTTP y manejar el tiempo entre mensajes, respectivamente.
- Finalizamos llamando a la función
mainpara ejecutar todo el proceso descrito.
Crear un bot como PlatziBot puede parecer una tarea abrumadora al principio. Sin embargo, siguiendo los pasos mencionados y con el debido entendimiento de Python y las librerías implicadas, es posible desarrollar una herramienta interactuativa sumamente efectiva y personalizada. Continuemos aprendiendo juntos, y veamos cómo esta base puede evolucionar para ofrecer aún más funciones y una mejor experiencia de usuario. ¡Te espero en la siguiente clase para seguir dándole vida a nuestro PlatziBot!