Implementación de Streaming en Modelos GPT para Plaxivision

¿Cómo funciona el streaming en los modelos GPT?

Explorar cómo funciona el streaming en los modelos GPT nos abre a nuevas posibilidades en el desarrollo de aplicaciones interactivas e inteligentes. En los modelos GPT, el streaming se refiere a la capacidad de recibir respuestas parciales a medida que se generan, en lugar de esperar a que se complete toda la respuesta. Esto mejora la experiencia del usuario, haciendo que las interacciones sean más fluidas y naturales.

¿Qué cambios se necesitan para implementar el streaming?

Para implementar el streaming, se deben hacer algunos ajustes en la forma en que procesamos las respuestas de los modelos GPT. Normalmente, obtienes una respuesta utilizando create y luego accedes al contenido con response.choices.message.content. Sin embargo, con streaming, trabajarás con un generador. Este generador te proporciona datos en trozos a través de chunk.choices.delta.content.

1. Generador de Respuesta: Cambio esencial, ahora iteramos a través de respuestas en tiempo real.
2. Eventos del Servidor: Utilización de server-side events para enviar respuestas parciales al cliente.

Este enfoque permite una experiencia más interactiva al mostrar cada parte de la respuesta a medida que se genera.

¿Cómo se estructura el código para habilitar el streaming?

Integrar el streaming en un proyecto requiere que el servidor esté configurado para manejar y enviar datos en partes. Veamos un ejemplo de cómo se puede estructurar el código dentro de un entorno de desarrollo:

Inicializando el entorno

Para empezar, necesitamos asegurarnos de que el entorno de desarrollo está configurado correctamente. Utilizamos dos proyectos, Black Divition UI y Black Divition API, y procedemos a encenderlos:

# Encender la API
cd production-api
python add.py

# Encender la interfaz
cd interface
npm run dev

Configuración en el backend

En el archivo chat.py de nuestra API, formateamos los mensajes y preparamos la función para generar la respuesta en streaming:

# Procesar los mensajes enviados por el cliente
data = request.json
formatted_messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un asistente llamado PlatziVision, responde con claridad."},
]

# Formatear messages
for message in data["messages"]:
    formatted_messages.append({"role": message["role"], "content": message["content"]})

# Configuración del cliente OpenAI para streaming
client = openai.Client()  # Asume que la API key está configurada en el entorno
response = client.chat_completions.create(
    model="gpt-4-mini",
    messages=formatted_messages,
    stream=True
)

# Generador para streaming
for chunk in response:
    if 'choices' in chunk:
        if 'delta' in chunk['choices'][0]:
            # Devuelve cada fragmento de resultado
            yield json.dumps({
                "data": chunk['choices'][0]['delta']['content'],
                "status": "streaming"
            }) + "\n"
        elif chunk['choices'][0].get('finish_reason') == 'stop':
            # Notifica cuando el streaming ha terminado
            yield json.dumps({"data": "done", "status": "completed"}) + "\n"

Comunicación con la interfaz

Finalmente, es vital establecer una conexión con la interfaz para que esta pueda recibir los fragmentos de respuesta:

# Comunicar el resultado al cliente
@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat():
    return Response(generate(), content_type='text/event-stream')

¿Cómo se comporta la interfaz?

La interfaz de usuario debe estar preparada para recibir datos lentamente y construirse como una entidad dinámica que muestre resultados en tiempo real. Una vez implementado esto, experimentaremos una forma de interacción memorable, natural y efectiva, mejorando considerablemente la retroalimentación que obtiene el usuario de la aplicación.

Conclusión: el streaming no solo mejora la eficiencia de las aplicaciones basadas en modelos GPT, sino que crea una conexión más natural con el usuario. Integra estas técnicas en tu próximo proyecto y explora cómo las herramientas modernas de la AI pueden transformar experiencias tradicionales.