SchöpfungsSchnipsel

Tutorial: Wie erstelle ich eigene ChatGPT Plugins, Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen wächst das Interesse an der Entwicklung von Plugins für Chatbots wie ChatGPT. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre eigenen ChatGPT-Plugins erstellen können. Wir werden die grundlegenden Konzepte behandeln, Ihnen nützliche Tipps geben und Schritt-für-Schritt-Codebeispiele vorstellen.

Voraussetzungen

Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Grundkenntnisse in Python
Installierte Python-Version (3.6 oder höher)
Zugang zu OpenAI API
Ein grundlegendes Verständnis von APIs und Webhooks

1. Einrichtung der Entwicklungsumgebung

Python und benötigte Bibliotheken installieren

Zuerst müssen Sie Python und einige notwendige Bibliotheken installieren. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie die folgenden Befehle aus:

# Python installieren (falls nicht bereits installiert) sudo apt-get install python3 python3-pip # Virtuelle Umgebung erstellen python3 -m venv chatgpt-plugin-env # Virtuelle Umgebung aktivieren source chatgpt-plugin-env/bin/activate # Notwendige Bibliotheken installieren pip install openai flask requests

2. OpenAI API Schlüssel einrichten

Erstellen Sie ein Konto bei OpenAI und holen Sie sich Ihren API-Schlüssel. Speichern Sie den Schlüssel sicher, da Sie ihn später benötigen.

https://beta.openai.com/signup/

3. Einfache Flask-Anwendung erstellen

Wir verwenden Flask, um einen einfachen Webserver für unser Plugin zu erstellen. Flask ist ein leichtgewichtiges Python-Webframework, das sich gut für schnelle und einfache Webanwendungen eignet.

Flask-Anwendung einrichten

Erstellen Sie eine neue Datei namens app.py und fügen Sie den folgenden Code hinzu:

from flask import Flask, request, jsonify import openai app = Flask(__name__) # OpenAI API Schlüssel openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY' @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.json prompt = data.get('prompt', '') response = openai.Completion.create( engine="davinci-codex", prompt=prompt, max_tokens=150 ) return jsonify(response.choices[0].text.strip()) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

---

Dieser einfache Flask-Server empfängt POST-Anfragen an die Route /chat und verwendet die OpenAI API, um eine Antwort auf die übergebene Eingabe (prompt) zu generieren.

Flask-Anwendung starten

Starten Sie die Flask-Anwendung, indem Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal ausführen:

python app.py

---

Ihre Anwendung sollte jetzt auf http://localhost:5000 laufen.

4. ChatGPT Plugin entwickeln

Nun, da unser Server läuft, können wir ein einfaches Plugin erstellen, das mit unserer Flask-Anwendung interagiert.

Beispiel: Chatbot Plugin

Erstellen Sie eine Datei namens chatbot_plugin.py und fügen Sie den folgenden Code hinzu:

import requests class ChatGPTPlugin: def __init__(self, api_url): self.api_url = api_url def get_response(self, prompt): response = requests.post(self.api_url, json={'prompt': prompt}) if response.status_code == 200: return response.json() else: return {"error": "Failed to get response from ChatGPT"} # Beispielaufruf if __name__ == "__main__": plugin = ChatGPTPlugin('http://localhost:5000/chat') user_input = "Wie erstelle ich ein ChatGPT Plugin?" response = plugin.get_response(user_input) print(response)

INFO:Dieses Plugin sendet eine Eingabe (prompt) an unseren Flask-Server und gibt die Antwort von ChatGPT zurück.

Plugin verwenden

Führen Sie den chatbot_plugin.py Code aus, um zu sehen, wie Ihr Plugin funktioniert:

python chatbot_plugin.py

---

Wenn alles korrekt eingerichtet ist, sollten Sie die Antwort von ChatGPT in der Konsole sehen.

5. Tipps für die Plugin-Entwicklung

Fehlerbehandlung und Robustheit

Fehlerbehandlung: Stellen Sie sicher, dass Ihr Plugin robust ist und Fehler korrekt behandelt. Fügen Sie Ausnahmen und Fehlermeldungen hinzu, um eine zuverlässige Funktion zu gewährleisten.

Eingabevalidierung: Validieren Sie die Eingaben, bevor Sie sie an die OpenAI API senden, um sicherzustellen, dass sie im richtigen Format vorliegen.

Sicherheitsüberlegungen

API-Schlüssel sicher aufbewahren: Achten Sie darauf, dass Ihr API-Schlüssel nicht öffentlich zugänglich ist. Verwenden Sie Umgebungsvariablen oder sichere Speichermethoden.

Ratenbegrenzung: Implementieren Sie Ratenbegrenzung, um zu verhindern, dass Ihr Server durch zu viele Anfragen überlastet wird.

6. Erweiterung des Plugins

Unterstützung für mehrere Sprachen
Sie können Ihr Plugin erweitern, um die Unterstützung für mehrere Sprachen zu ermöglichen. Verwenden Sie hierfür Bibliotheken wie googletrans:

pip install googletrans==4.0.0-rc1

Fügen Sie in chatbot_plugin.py die folgende Logik hinzu:

from googletrans import Translator class ChatGPTPlugin: def __init__(self, api_url): self.api_url = api_url self.translator = Translator() def get_response(self, prompt, target_language='en'): translated_prompt = self.translator.translate(prompt, dest=target_language).text response = requests.post(self.api_url, json={'prompt': translated_prompt}) if response.status_code == 200: translated_response = self.translator.translate(response.json(), dest='de').text return translated_response else: return {"error": "Failed to get response from ChatGPT"} # Beispielaufruf if __name__ == "__main__": plugin = ChatGPTPlugin('http://localhost:5000/chat') user_input = "Wie erstelle ich ein ChatGPT Plugin?" response = plugin.get_response(user_input, target_language='en') print(response)

Integration in eine Webanwendung

Wenn Sie Ihr Plugin in eine Webanwendung integrieren möchten, können Sie Frontend-Frameworks wie React oder Vue.js verwenden, um eine Benutzeroberfläche zu erstellen.

Schlussfolgerung

Die Erstellung eigener ChatGPT-Plugins kann die Funktionalität Ihrer Anwendungen erheblich erweitern und benutzerfreundlichere Interaktionen ermöglichen. Mit den in diesem Tutorial bereitgestellten Schritten und Tipps sind Sie gut gerüstet, um Ihre eigenen Plugins zu entwickeln und anzupassen.