OpenAI Platform에서 API 키 생성
Python에서 OpenAI API를 사용하려면 OpenAI 플랫폼에서 비밀 API 키를 가져와야 합니다. 그래서 우리는 OpenAI 웹사이트로 이동합니다.
링크를 클릭하면 웹 사이트의 인터페이스가 나타납니다.
회원가입 및 로그인 버튼이 있습니다. 기존 운영 중인 계정이 있을 때 간단히 로그인할 수 있습니다. OpenAI에 계정이 없는 경우 가입 옵션을 통해 새 계정을 등록할 수 있습니다.
여기서는 새 계정에 등록하는 방법에 대해 설명합니다. Gmail, Apple, Microsoft 또는 기타 계정을 사용하여 등록할 수 있습니다.
이메일 주소를 제공한 후 '계속' 버튼을 누르십시오. 다음 화면에서 OpenAI 계정의 비밀번호를 입력해야 합니다. 계속하기 전에 계정을 인증해야 합니다. 확인이 완료되면 바로 로그인 페이지로 리디렉션됩니다. 이메일 및 비밀번호와 같은 필수 정보를 제공하여 로그인하기만 하면 됩니다.
계정에 로그인하면 기본 정보(이전 스냅샷에서 볼 수 있음)를 제공해야 하는 다른 양식이 표시되고 '계속'을 누릅니다.
전화번호를 인증해야 하는 마지막 확인 단계입니다. 전화번호를 입력하세요. 인증을 위해 다음 화면에서 입력해야 하는 코드가 제공한 번호로 전송되므로 유효한 전화번호를 제공해야 합니다.
확인이 완료되는 즉시 다음 첨부된 스냅샷에서 볼 수 있는 새 인터페이스로 이동합니다.
계정에 성공적으로 로그인했습니다.
다음 단계는 API 키를 만드는 것입니다. 오른쪽 상단에서 계정 프로필을 클릭하여 확인할 수 있습니다.
이전 스냅샷에 표시된 옵션 목록에서 'API 키 보기' 옵션으로 이동합니다.
새 창에서 '새 비밀 키 만들기' 옵션을 볼 수 있습니다. 이 버튼을 클릭하면 대화 상자가 활성화되어 나타납니다.
키에 이름을 지정하십시오. 여기서는 '더미 키'라고 이름을 지정합니다. 그런 다음 '비밀 키 만들기' 버튼을 눌러 계속 진행합니다.
버튼을 누르면 비밀 API 키가 제공됩니다. 이 키 위에는 이 키를 한 번만 볼 수 있다는 면책 조항이 있습니다. 따라서 OpenAI 계정에서 다시 검색할 수 없으므로 어딘가에 복사해야 합니다. 어떻게든 그것을 잃어버리면 유일한 방법은 새로운 것을 생성하는 것입니다.
따라서 나중에 사용할 수 있도록 이 비밀 키를 안전하게 저장했습니다.
이전 이미지에서 페이지가 이제 업데이트되었음을 확인할 수 있습니다. 새 키를 포함하도록 목록이 수정됩니다. 애플리케이션에서 OpenAI API를 사용할 때 획득한 API 키를 통해 문의를 인증할 수 있습니다.
종속성 설치
이제 비밀 API 키를 생성했으므로 프로젝트에 필요한 Python 종속성을 설치합니다. 따라서 여기에 LangChain과 OpenAI라는 두 개의 Python 패키지를 설치합니다. 이 두 라이브러리는 Python 표준 라이브러리에 포함되어 있지 않으므로 별도로 설치해야 합니다.
명령을 사용하여 터미널을 통해 둘 다 설치하거나 Python IDE를 통해 설치할 수 있습니다.
터미널을 통해 LangChain을 설치하려면 다음 명령을 작성하십시오.
$ 핍 설치 langchainOpenAI 패키지를 설치하려면 다음 명령을 작성하십시오.
$ pip 설치 openai터미널에서 이 명령을 실행하면 Python이 이미 설치된 경우 컴퓨터에 두 패키지가 모두 설치됩니다.
이 자습서에서는 Python IDE를 통해 설치하는 다른 방법을 사용합니다. 여기서 사용하는 Python IDE는 Pycharm입니다. Pycharm을 시작하고 새 프로젝트를 만듭니다. 기본적으로 Python에서 프로젝트를 생성합니다.
Pycharm 인터페이스 하단에는 옵션 목록이 있는 사이드바가 있습니다. 'Python 패키지' 섹션을 클릭합니다. 필요한 라이브러리를 검색하고 우측의 “패키지 설치” 버튼을 클릭하여 설치합니다.
제공된 이미지에서 LangChain의 설치를 볼 수 있습니다. 마찬가지로 OpenAI 패키지를 설치합니다.
설치가 완료되면 이 키를 사용하여 다른 OpenAI 모델에 액세스하여 프로젝트 작업을 시작할 수 있습니다.
예:
쿼리를 지정하고 OpenAI 모듈을 사용하여 예측 텍스트를 얻는 이 개념을 구현하는 예제 프로그램을 만들어 봅시다.
수입 너~에서 랭체인. llms 수입 OpenAI
너 . 약 [ 'OPENAI_API_KEY' ] = '키는 여기'
llm_langchain = OpenAI ( 모델명 = '텍스트-다빈치-003' )
text_to_predict = '2023년에 배워야 할 최고의 기술은?'
인쇄 ( llm_langchain ( text_to_predict ) )
먼저 Python 표준 라이브러리에서 'os'라는 모듈을 가져옵니다. 이 모듈을 사용하여 운영 체제와 통신할 수 있습니다. 그런 다음 Langchain-llms 모듈에서 OpenAI를 가져옵니다. 이를 통해 프로젝트를 OpenAI 모듈과 상호 작용하고 통합할 수 있습니다.
필요한 패키지를 프로젝트로 가져온 후 이전에 'os' 환경 변수로 얻은 비밀 API 키를 설정합니다. 이 키를 사용하면 프로젝트의 OpenAI 모듈에 액세스할 수 있습니다. 'os.environ'은 사용자의 환경 변수를 매핑하는 데 사용되는 개체입니다. 'YOUR KEY HERE'에서 비밀 API 키를 제공하십시오.
일부 텍스트 예측을 수행할 때 텍스트 예측에 사용되는 모델은 다음과 같습니다. “model_name=”텍스트-다빈치-003″ OpenAI 플랫폼에서. 'llm_langchain' 함수에 할당합니다. 그런 다음 OpenAI의 특정 모듈인 '2023년에 배워야 할 최고의 기술은 무엇입니까?'를 사용하여 예측해야 하는 텍스트를 제공합니다. 마지막으로 인쇄 기능을 사용하여 출력 예측 텍스트를 Python 콘솔에 표시합니다.
OpenAI 모델 'text-davinci-003'에서 얻은 예측 텍스트는 다음 스냅샷에 표시됩니다.
결론
OpenAI와 Python의 LangChain 통합은 이 기사에서 설명합니다. OpenAI는 기사의 소개 섹션에서 간략하게 설명합니다. 또한 OpenAI 플랫폼에서 비밀 API 키 생성에 대해 설명합니다. 또한 Python 프로젝트에서 필요한 종속성의 설치를 정교화하고 구현했습니다. 마지막으로 지정된 쿼리에 대해 AI 모델을 사용하여 응답을 생성하기 위해 OpenAI 및 LangChain을 가져와서 간단한 Python 프로그램을 만들었습니다.