Open AI

Categoría: Cognitive

Descripción: Funcionalidad avanzada para integrar con las API de IA, permitiendo características conversacionales libres y entrenamientos basados en los corpus proporcionados por la herramienta, incluyendo clasificadores.

Funcionalidad: Puede aplicarse a diversas funciones disponibles en la biblioteca de ejemplos de OpenAi. Su principal acción es de interfaz o conector con la API del gestor cognitivo, algunas de las posibilidades son: traducciones, clasificadores, análisis de sentimientos de frases, generador de sarcasmo, generadores de QnA (Preguntas y respuestas), generadores de Listas, análisis de palabras claves, traductor de textos a emojis, interpretes para voz de tercera persona, cuestionarios de entrevista o encuesta.

Nota 📑: para implementaciones orientadas a chat puede ocupar la acción dedicada Chat OPENAI de la librería de acciones de Lynn Diseñador, lo que puede facilitar la experiencia.

Requisitos previos

Crea una cuenta en OpenAI:
- Si no tienes una cuenta, ve al sitio web de OpenAI y regístrate. Si ya tienes una cuenta, simplemente inicia sesión.
Accede al Dashboard:
- Una vez que hayas iniciado sesión, ve a tu dashboard de OpenAI.
- En el dashboard, busca la sección de "API" o "API Keys". Esto puede variar dependiendo de las actualizaciones de la interfaz de usuario, pero generalmente se encuentra en el menú principal o en un submenú relacionado con la gestión de cuenta o configuración.
Genera una nueva API Key:
- Haz clic en el botón para generar una nueva API Key. Puede estar etiquetado como "Create API Key", "Generate New Key", "New API Key" u algo similar.
- Sigue las instrucciones en pantalla para nombrar y generar la clave. Es posible que se te solicite que verifiques tu cuenta o aceptes ciertos términos de uso.

Nota: Una vez generada, la API Key se mostrará en la pantalla. Cópiala y guárdala en un lugar seguro, ya que esta clave es necesaria para autenticar tus solicitudes a la API de OpenAI. Ten en cuenta que, por razones de seguridad, puede que no puedas volver a ver la clave completa después de haber salido de la pantalla de generación. Si la pierdes, tendrás que generar una nueva.

Implementación

Expresión que define el corpus de entrenamiento: Campo donde debe ingresar una expresión que define el comportamiento para el chat de OPENAI, este admite el formato Human/AI.

Nota 📑: Es importante que los corpus más sencillos enmarcarlos en comillas simples laterales (`).

Modelo: Expresión de tipo string donde se debe indicar el modelo a utilizar para la validación del texto. Existen modelos con diferentes niveles de capacidades:

MODELO	DESCRIPCIÓN
gpt-3.5-turbo-instruct	Capacidades similares a los modelos de la era GPT-3. Compatible con los puntos finales de finalización heredados y no con las finalizaciones de chat.
text-embedding-ada-002	El modelo de integración de segunda generación más capaz, que reemplaza a 16 modelos de primera generación.
text-moderation-007	El modelo de moderación más capaz en todas las categorías.

Nota 📑: consulte los modelos disponibles AQUI.

Temperatura: Campo de tipo float la cual controla la creatividad de las respuestas del modelo. Un valor alto (como 0.9) genera respuestas más creativas, mientras que un valor bajo (como 0) produce respuestas más precisas y definidas.

Top_P: Controla la diversidad de las respuestas del modelo. Un valor alto (cerca de 1) permite mayor diversidad al considerar más opciones posibles. Un valor bajo (cerca de 0) limita las opciones a las más probables, resultando en respuestas más coherentes y menos creativas.

Max_Tokens: Max_Tokens: Determina la longitud máxima de la respuesta generada por el modelo, medida en tokens. Un valor alto permite respuestas más largas y detalladas, mientras que un valor bajo restringe la longitud a respuestas más cortas y concisas.

Stop: Define una cadena de texto que detendrá el proceso de respuesta del motor OPENAI.

Autorización: Para usar las API de OpenAI, necesitas una API Key. Esta clave actúa como identificador y autenticador para tus solicitudes. Puedes obtener tu API Key en el dashboard de OpenAI y usarla en tu código para acceder a las funciones del servicio.

Entidad donde se va a depositar el resultado de la evaluación: Campo de tipo lista desplegable permitirá seleccionar la entidad donde se guardará el resultado de la evaluacion de OPENAI.

Si se alcanza el máximo de intentos fallidos, el flujo de acción se interrumpirá y la descripción del error se pasará a la intención seleccionada con el nombre: 'OpenAi_Error': Lista desplegable donde debe seleccionar nombre de la intención para el manejo de errores.

Ejemplo de implementación

Campo	Valor
Nombre:	PruebaOpenAi
Expresión que define el corpus de entrenamiento:	CURRENT_EVALUATION == "" ? 'dile al cliente que escriba una pregunta': CURRENT_EVALUATION
MODELO:	'gpt-3.5-turbo-instruct'
TEMPERATURA:	0.8
TOP_P :	0
MAX_TOKENS:	150
STOP:	'[" Human:", " AI:"]'
Autorización:	AXX2XkXmXXXXX
Entidad donde se va a depositar el resultado de la evaluación:	entidadPrueba
Si se alcanza el máximo de intentos fallidos, el flujo de acción se interrumpirá y la descripción del error se pasará a la intención seleccionada con el nombre: 'OpenAi_Error':	Error_Handler

Entrada:

Cliente escribe: cuales son los modelos de chat gpt?

CURRENT_EVALUATION <-- ‘cuales son los modelos de chat gpt?’

Salida:

OPENAI <--

GPT-1: Fue el primer modelo de chat GPT lanzado por OpenAI en 2018. Tenía 117 millones de parámetros y fue entrenado en una amplia gama de tareas de lenguaje.
GPT-2: Lanzado en 2019, GPT-2 tenía 1.5 mil millones de parámetros y fue entrenado en una gran cantidad de datos de Internet. Se considera uno de los modelos de chat GPT más avanzados hasta la fecha.
GPT-3: Lanzado en 2020, GPT-3 es el modelo de chat GPT más grande hasta la fecha, con 175