Programación de Chatbots con OpenAI: Roles y Configuración de API

¿Cómo funcionan los roles en un chatbot impulsado por OpenAI?

OpenAI GPT es una herramienta poderosa que permite desarrollar chatbots personalizados con respuestas más precisas y definidas. La interacción se da entre tres roles principales: el usuario, el asistente y el sistema. Comenzamos con el sistema estableciendo las reglas del asistente, definiendo su comportamiento. Por ejemplo, en un chatbot de Platzi, el rol del sistema puede establecer que el asistente se presente como "PlatziVision". Este enfoque permite que el asistente brinde respuestas específicas en lugar de genéricas, utilizando su conocimiento sobre un producto o servicio específico.

¿Qué es el system prompt y cómo se utiliza?

El system prompt es fundamental para personalizar la interacción dentro del chatbot. Se utiliza para configurar cómo el asistente debe comportarse a lo largo de una conversación. Define la personalidad del asistente y proporciona instrucciones específicas sobre cómo debería responder las consultas del usuario. Esta lógica le da dirección y contexto al asistente, asegurando que las interacciones sean coherentes y personalizadas.

Por ejemplo, podemos incluir un prompt en el código del chatbot que establezca:

{
  "role": "system",
  "content": "Eres un asistente llamado PlatziVision, presentate como tal."
}

¿Cuál es la estructura básica de un mensaje en OpenAI?

La estructura de mensajes en un chatbot con OpenAI abarca el intercambio de mensajes entre el sistema, el usuario y el asistente. Generalmente, la conversación inicia con el sistema, seguido por la interacción entre usuario y asistente.

Los mensajes son definidos en una lista de diccionarios, cada uno acotando el rol (system, user, assistant) y el contenido:

messages = [
  {"role": "system", "content": "Te llamas PlatziVision, presentate como tal."},
  {"role": "user", "content": "Hola, ¿Cómo estás?"}
]

Aquí, el rol system proporciona directrices claras para el asistente, mientras que el rol user permite las interacciones de entrada de los usuarios.

¿Cómo estructurar una API para manejar GPT?

Implementar el Chat Completion API de OpenAI permite controlar el flujo de conversaciones y ajustar respuestas de manera precisa. Para comenzar, necesitarás:

1. Configuración Inicial: Crea una carpeta para alojar tus archivos y asegúrate de tener una API key de OpenAI, configurando su recogida a través de variables de entorno para mayor seguridad.
2. Código de Arranque: Importar bibliotecas necesarias y configurar el cliente para interactuar con OpenAI.
3. Generación de Respuestas: Usando las funciones de creación en la API, especifica el modelo y estructura tu mensaje inicial.

Ejemplo en Python para estructurar un cliente que colabora con OpenAI:

import openai
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def obtener_respuesta(modelo, mensajes):
    respuesta = openai.ChatCompletion.create(
        model=modelo,
        messages=mensajes
    )
    return respuesta.choices[0].message.content

mensajes = [
  {"role": "system", "content": "Te llamas PlatziVision, presentate como tal."},
  {"role": "user", "content": "Hola, ¿Cómo estás?"}
]

print(obtener_respuesta("gpt-4", mensajes))

¿Cómo ajustar las respuestas del modelo?

Personalizar las respuestas de un modelo OpenAI GPT es esencial para responder adecuadamente a los usuarios. Existen varios parámetros importantes:

1. Máxima cantidad de tokens: Controla la longitud de las respuestas. Se fija un límite máximo de tokens para evitar respuestas excesivamente largas o cortas.
2. Temperatura: Ajusta la creatividad y previsibilidad de las respuestas. Valores bajos (0.1) priorizan respuestas determinísticas, ideales para contextos estrictos, mientras que valores altos (0.9) permiten mayor creatividad, útil en tareas de generación de contenido o storytelling.

Experimentar modificando estos parámetros permite descubrir cómo el chatbot interactúa bajo diferentes circunstancias, adaptando su comportamiento a las necesidades del proyecto.

Ejemplo del efecto de la temperatura:

• Temperatura baja: Se busca precisión, como en tareas matemáticas.
• Temperatura alta: Se fomenta la creatividad, útil para generar historias o contenido más expresivo.

Con esta guía, estás en camino de personalizar y optimizar tus interacciones con OpenAI para maximizar el potencial de tus chatbots. ¡Continúa explorando y desarrollando tus habilidades!