Vom Code zur Cloud: Aufbauend auf ChatGPT

Vom Anfänger zum Gottähnlichen: Wie ich mit ChatGPT und Streamlit einen Chatbot erstellt habe

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Sie ChatGPT dazu bringen können, sich auf der Grundlage einer vordefinierten Regel auf eine bestimmte Art und Weise zu verhalten oder zu reagieren? Als jemand, der ChatGPT seit mehreren Wochen als Unterstützung beim Codieren verwendet, kann ich seine erstaunlichen Fähigkeiten bestätigen. Aber die Erstellung von ChatGPT-Plugins ist für die meisten von uns immer noch unerreichbar. Es gibt jedoch einen Workaround, der meiner Meinung nach sowohl einfach als auch effizient ist.

Mein Ansatz basierte auf mehreren Bedingungen: minimale Codezeilen, einfache Bereitstellung, niedrige Kosten und Erweiterbarkeit. Um diese Kriterien zu erfüllen, habe ich mich für Streamlit entschieden, ein leistungsstarkes Tool zum Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen in der Cloud. Mit Streamlit können Sie Proof-of-Concepts erstellen oder eine Idee öffentlich testen, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse oder Bereitstellungserfahrung erforderlich sind.

Wie habe ich meinen Chatbot mit ChatGPT und Streamlit erstellt? Lassen Sie sich von mir durch die einzelnen Schritte führen.

Schritt 1 – Abhängigkeiten importieren:
Ich habe Streamlit, Streamlit_chat und natürlich OpenAI verwendet.

Schritt 2 – Umgang mit Geheimnissen:
Streamlits Ansatz zum Umgang mit Geheimnissen besteht darin, einen „.streamlit“-Ordner und darin eine Datei namens „secrets.toml“ zu erstellen. Dieser Ordner sollte Teil Ihrer .gitignore-Datei sein, damit Sie Ihre API-Schlüssel nicht an GitHub übergeben.

Schritt 3 – Rohdaten lesen und extrahieren:
Ich habe eine CSV-Datei mit vordefiniertem Wissen für das „System“ von ChatGPT erstellt. Ich habe Pandas verwendet, um die CSV-Datei in einen DataFrame einzulesen und sie in einen String umzuwandeln.

Schritt 4 – ChatGPT-System initiieren:
Mit der ChatGPT-API können Sie Inhalte für das System vordefinieren. Ich initiiere die Persona meines Chatbots jedes Mal nach dem Zufallsprinzip, wenn die Seite aktualisiert wird.

Schritt 5 – Bereiten Sie die Benutzeroberfläche mit Streamlit vor und rufen Sie die OpenAI-API auf:
Die Benutzeroberfläche lässt sich einfach mit Streamlit-Chat einrichten, was auch die Anpassung des Chat-Symbols ermöglicht.

AI-Yash/st-chat: Streamlit-Komponente für eine Chatbot-Benutzeroberfläche (github.com)

Schritt 6 – Bereitstellung in der Streamlit Community Cloud:
Die Bereitstellung Ihres Chatbots in der Streamlit Community Cloud ist ganz einfach. Verbinden Sie einfach Ihr GitHub-Konto mit der Streamlit Community Cloud und klicken Sie auf „Bereitstellen“.

Das ist es! Der Schlüssel zu diesem Ansatz besteht darin, die Eingabezeichenfolge zu laden, zu extrahieren und in den Inhalt des ChatGPT-Systems einzuspeisen.

Werfen wir einen Blick auf die von mir entwickelte Anwendung:

Probieren Sie es selbst aus:

Streamlit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT ein unglaublich nützliches Tool für Programmierer aller Niveaus ist. Mit Streamlit können Sie ganz einfach Anwendungen in der Cloud erstellen und bereitstellen, ohne dass umfangreiche Programmier- oder Bereitstellungserfahrung erforderlich ist. Ich ermutige alle Leser dringend, ChatGPT in ihr tägliches Leben zu integrieren.