Personalización avanzada con la API de ChatGPT: modelos y roles a tu medida
Carlos Vicente Moreno Roballo
Líder en Gestión del Conocimiento e Innovación | Doctorando en Administración | Apasionado por fomentar la creatividad e innovación empresarial en personas curiosas mediante Conferencias Interactivas y Dinámicas
En el mundo de la inteligencia artificial, no basta con usar herramientas poderosas, ¡la clave está en personalizarlas para tus necesidades! 🚀
En esta segunda entrega de nuestra serie "De Usuario a Experto", nos sumergiremos en el siguiente nivel de configuración de la API de ChatGPT, enseñándote a adaptar los modelos y roles para que respondan exactamente como lo deseas. Si aún no has visto nuestra primera guía sobre la configuración básica, te recomendamos leerla aquí:
En este artículo aprenderás:
💡 Si el primer artículo te mostró cómo configurar lo básico, este es el paso para convertir esa base en algo único y extraordinario.
ChatGPT es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI que, a través de prompts (instrucciones), genera texto de manera natural. Es capaz de resolver dudas, problemas, realizar textos y hasta crear contenido creativo.
Adicionalmente al chat, OpenAI ha puesto a disposición distintas tecnologías por medio de su API, como transcripciones de voz a texto, entre otras.
Esto ha impulsado su popularidad en los últimos años debido a su versatilidad y facilidad de uso. Desde estudiantes hasta empresarios y desarrolladores, muchas personas han encontrado en ChatGPT un aliado para automatizar tareas, aprender nuevas habilidades y agilizar procesos creativos.
Dada su masificación, aprender a usar ChatGPT y, más aún, su API, se ha convertido en una habilidad esencial. La API abre un abanico de posibilidades únicas para personalizar tus ideas, integrando la inteligencia artificial en cualquier ámbito.
En esta guía exploraremos cómo usar la API de ChatGPT con un enfoque avanzado, trabajando bajo el modelo de demanda. Te enseñaremos a gastar poco, aprender mucho y personalizar tus proyectos como nunca antes.
¡Demos inicio con esta guía práctica para llevar a ChatGPT a un nivel completamente nuevo por medio de su API!
Paso 1: configuración general
Antes de entrar en las funcionalidades avanzadas, asegúrate de tener lista tu API Key y tu entorno de programación en Google Colaboratory. Estos son los elementos básicos que ya exploramos en el primer artículo de esta serie. Si necesitas un repaso sobre alguno de estos pasos, puedes consultarlo aquí.
Con estas configuraciones básicas listas, ¡es hora de explorar lo que realmente distingue a ChatGPT: su capacidad para personalizar modelos y roles!
Paso 2: Recuerda tener en cuenta:
Antes de profundizar en las funcionalidades avanzadas, ten en cuenta estas premisas para garantizar que tu código se ejecute sin problemas.
Código:
Código:
!pip install openai matplotlib requests
import openai
from openai import OpenAI
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from io import BytesIO
from pprint import pprint
import os
client = OpenAI(api_key = "Aquí debes agregar tu API KEy")
Recuerda la API key debería tener el siguiente formato alfanumérico que generalmente es así: (sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX)
Ya estamos listos para ejecutar las posibilidades avanzadas que nos ofrece OpenAI con el consumo de su API. Como se ha venido realizando en nuestra serie de artículos, para los siguientes ejemplos, crea bloques de código individuales y ejecútalos. En cada ejercicio encontrarás:
¡Manos a la obra!
Paso 3: Usos avanzados de ChatGPT
En el código se puede personalizar el modelo, el rol y el prompt (instrucción). Para estas configuraciones puedes trabajar sobre el código de ChatGPT básico que te dejamos a continuación:
response = client.chat.completions.create(
# Modelo
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{
"role":"system",
"content":"eres un asistente que ayuda."
},
{
"role":"user",
# Aqui debes agregar el prompt (instruccion para que chat te responda)
"content":"Como las API ayudan a optimizar el tiempo para desarrollar un programa"
}
],
n=2
)
message = response.choices[0].message.content
pprint(message)
Busca esta parte del código:
Y cambia el texto "gpt-3.5-turbo" por otro modelo que quieras usar, por ejemplo: “gpt-4o-mini”
¿Qué tipo de modelos están a tu disposición? Actualmente, la API de OpenAI ofrece varios modelos de chat, los cuales cubren distintas necesidades dependiendo de tus proyectos. Entre los más utilizados podemos encontrar:
Código:
response = client.chat.completions.create(
# Modelo
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{
"role":"system",
"content":"eres un asistente que ayuda."
},
{
"role":"user",
# Aqui debes agregar el prompt (instruccion para que chat te responda)
"content":"Porque el modelo de chat gpt 3.5 es mas barato"
}
],
n=2
)
message = response.choices[0].message.content
pprint(message)
Salida:
Recomendado por LinkedIn
Código:
response = client.chat.completions.create(
# Modelo
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{
"role":"system",
"content":"eres un asistente que ayuda."
},
{
"role":"user",
# Aqui debes agregar el prompt (instruccion para que chat te responda)
"content":"encuentra el error en mi codigo: print('Hola mundo)"
}
],
n=2
)
message = response.choices[0].message.content
pprint(message)
Salida:
Para más información acerca de los modelos y sus características, visita Modelos - API de OpenAI.
Busca esta parte del código:
{
"role":"system",
"content":"eres un asistente que ayuda."
}
Y cambia el texto.
“eres un asistente que ayuda”
Por lo que quieras que sea ChatGPT para responder a tus preguntas, por ejemplo:
"Eres un experto en programación que es paciente y explica con ejemplos claros"
¿Qué tipo de rol system puedes aplicar? Esto depende de la finalidad de tu consulta, puedes establecer las instrucciones iniciales que guiarán el comportamiento del modelo usado durante la interacción, configurando el tono, el estilo y la finalidad. Su objetivo es determinar cómo responde el modelo de acuerdo con el contexto y los objetivos.
Código:
response = client.chat.completions.create(
# Modelo
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{
"role":"system",
"content":"Eres un asistente amigable y divertido que responde con tono informal y humorístico."
},
{
"role":"user",
# Aqui debes agregar el prompt (instruccion para que chat te responda)
"content":"porque el cielo es azul"
}
],
n=2
)
message = response.choices[0].message.content
pprint(message)
Salida:
Código:
response = client.chat.completions.create(
# Modelo
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{
"role":"system",
"content":"Eres un asistente experto en astronomía que responde de forma concisa y profesional."
},
{
"role":"user",
# Aqui debes agregar el prompt (instruccion para que chat te responda)
"content":"porque el cielo es azul"
}
],
n=2
)
message = response.choices[0].message.content
pprint(message)
Salida:
Paso 4: Último paso, como siempre, no olvides guardar tu trabajo.
¡Espero que esta guía te haya permitido conocer cómo las configuraciones avanzadas de ChatGPT están al alcance de todos y aprovechar al máximo sus capacidades!
Reflexiones finales
Referencias
¡Avanzamos juntos en esta serie de tutoriales!
☑️ ChatGPT con API: personalización avanzada y configuración de código (modelos y roles).
🔜 Próxima entrega: Tutorial de Whisper con API: personalización y configuración de código para transcripciones avanzadas.
¡No te pierdas el próximo capítulo de esta serie diseñada para llevar tus habilidades tecnológicas al siguiente nivel! 🚀
¿Qué proyecto o idea tienes en mente donde la inteligencia artificial podría marcar la diferencia? 💡👇
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