Yahoo Finanzen Schritt für Schritt: So nutzt ihr die API von ChatGPT für neue Geschäftsmodelle
Dieser Beitrag wurde geschrieben von Henrik Roth. Er ist Mitgründer und CMO von Neuroflash aus Frankfurt. Das Unternehmen spezialisiert sich auf die Erstellung von Content durch KI und setzt dafür unter anderem auf die Software ChatGPT von OpenAI.
Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, revolutioniert. Eine der fortschrittlichsten KI-Technologien ist ChatGPT, ein KI-gestützter Textgenerator von OpenAI. Dieser Artikel beschäftigt sich damit, wie Unternehmen und Startups die API von ChatGPT nutzen können, um neue Funktionen und Produkte zu entwickeln. Ich werde erklären, wie ChatGPT funktioniert und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur effektiven Nutzung der ChatGPT-API bereitstellen.
Wie funktioniert ChatGPT?
ChatGPT ist ein KI-gestützter Chatbot, der das GPT-Sprachmodell (Generative Pre-trained Transformer) verwendet, um Antworten auf Benutzereingaben zu generieren. So funktioniert es:
Verarbeitung von Eingaben: Wenn ein User eine Nachricht an ChatGPT sendet, wird die Eingabe zunächst verarbeitet. Das Modell verwendet eine Technik, die “Attention” genannt wird und die es ihm ermöglicht, sich auf verschiedene Teile des eingegebenen Textes zu konzentrieren, um eine genauere Antwort zu erzeugen.
Modellierung der Sprache: Als Nächstes wird das vortrainierte GPT-Sprachmodell verwendet, um eine Antwort auf die Benutzereingabe zu generieren. Das GPT-Modell wurde mit einer großen Menge an Textdaten trainiert und nutzt dieses Wissen, um Antworten zu generieren, die kontextuell relevant und grammatikalisch korrekt sind. Wichtig ist hierbei jedoch zu wissen, dass sich das Wissen von ChatGPT zu großen Teilen auf Informationen bis 2021 beschränkt.
Fine Tuning: ChatGPT verwendet auch eine Technik namens Fine Tuning, bei der das Modell für eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Bereich trainiert wird, um seine Leistung für diese Aufgabe zu verbessern. Wenn ChatGPT zum Beispiel zur Generierung von Antworten in einem Kundenservice-Chatbot verwendet wird, kann es anhand eines Datensatzes von Kundendienstgesprächen abgestimmt werden, um seine Fähigkeit zur Generierung relevanter und hilfreicher Antworten zu verbessern.
Generierung von Antworten: Basierend auf den Benutzereingaben und dem Kontext der Konversation generiert ChatGPT eine Antwort, die hilfreich und informativ sein soll. Die Antwort wird mit einer Kombination aus Algorithmen des maschinellen Lernens und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache erzeugt.
Formatierung der Ausgabe: Schließlich wird die generierte Antwort formatiert und als Nachricht an den Benutzer zurückgeschickt. Die Ausgabe ist so gestaltet, dass sie leicht zu lesen und zu verstehen ist, und sie kann zusätzliche Informationen oder Links zu relevanten Ressourcen enthalten.
Insgesamt ist ChatGPT ein leistungsfähiges Werkzeug für natürlichsprachliche Konversationen mit Nutzern. Durch die Nutzung des GPT-Sprachmodells ist ChatGPT in der Lage, Antworten zu generieren, die kontextbezogen und hilfreich sind, was es zu einer wertvollen Ressource für eine Vielzahl von Anwendungen macht.
Die ChatGPT-API und ihre Möglichkeiten
Die Programmierschnittstelle von ChatGPT verwendet die gleiche Technologie wie das zuvor erklärte ChatGPT-Modell, welches auf großen Textkorpora trainiert wurden. Die API nutzt also die Fähigkeit von ChatGPT, Texteingaben zu verstehen und relevante Antworten zu generieren, um eine natürlichsprachliche Konversation mit Benutzern zu ermöglichen. Dadurch bietet die ChatGPT-API zahlreiche Möglichkeiten zur Automatisierung verschiedener Prozesse sowie zur Verbesserung der Kommunikation mit Kunden oder Nutzern:
Kundensupport: Automatisierung von Kundenanfragen und Hilfestellungen
Content-Erstellung: Generierung von Texten wie Blogartikeln, Produktbeschreibungen oder Social-Media-Posts
Chatbots: Erstellung von intelligenten Chatbots für verschiedene Branchen und Anwendungsbereiche
Sprachassistenten: Integration in Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant zur Verbesserung der natürlichen Spracherkennung und -generierung
E-Learning: Erstellung von interaktiven Lerninhalten oder automatisierte Beantwortung von Fragen in Online-Kursen
Marketing: Generierung von personalisierten Werbetexten und Produktbeschreibungen für verschiedene Zielgruppen
Die ChatGPT-API stellt eine leistungsstarke Möglichkeit dar, um automatisch generierte Texte zu erstellen oder intelligente Dialogsysteme aufzubauen. Mit ihrer Hilfe lassen sich viele Geschäftsprozesse optimieren und verbessern – sei es im Kundensupportbereich oder bei Content-Erstellungsprozessen.
Die ChatGPT API richtig integrieren und nutzen - eine Schritt für Schritt Anleitung
Um die ChatGPT-API zu integrieren und zu nutzen, benötigt man lediglich einen Zugangsschlüssel sowie ein grundlegendes Verständnis für Programmiersprachen. Die Dokumentation für die ChatGPT-API von OpenAI ist umfangreich und bietet detaillierte Informationen zum Aufbau der Anfragen sowie den möglichen Parametern. Die API kann damit Schritt für Schritt implementiert werden.
Schritt 1: Registrieren für einen API-Schlüssel
Um die API von ChatGPT nutzen zu können, müssen Entwickler einen API-Schlüssel erhalten. Dazu müssen sie sich auf der OpenAI-Website registrieren und ihre Identität und ihre Anwendung durchlaufen lassen. Sobald sie einen API-Schlüssel erhalten haben, können sie auf die API von ChatGPT zugreifen und Anwendungen entwickeln.
Schritt 2: Integration der API
Nun, da ihr den API-Schlüssel habt und die Funktionsweise von ChatGPT versteht, ist es an der Zeit, die API mit Hilfe einer Programmiersprache wie Python zu integrieren. Beginnt hierbei mit der Installation der OpenAI Library in euer System. Der Code könnte beispielsweise so aussehen:
pip install openai
Erstellt anschließend eine Konfigurationsdatei mit den API-Schlüsseln, oder speichert die Datei in der ENV. Entwickler können die API-Endpunkte nutzen, um Texte an den Chatbot zu senden und Antworten zu erhalten. Es gibt Optionen zur Steuerung der Antwortlänge und zur Auswahl des Kontexts, in dem der Chatbot antworten soll. Hier ist ein weiterer Beispielcode:
import os
import openai
import config
openai.api_key = config.OPENAI_API_KEY
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt="Blog topics dealing with daily life living on Mars\n\n1.",
temperature=0.3,
max_tokens=64,
top_p=1,
frequency_penalty=0.5,
presence_penalty=0)
print(response)
Mit diesem Code wird die API aufgefordert, Blog-Themen zum Thema "Umgang mit dem täglichen Leben auf dem Mars" zu generieren. Außerdem ist die maximale Anzahl and Tokens (generierte Wörter) angegeben, die erstellt werden sollen. Es wird das Modell der Davinci-Engine verwendet.
Schritt 3: Anpassung des Chatbots
Die API von ChatGPT ermöglicht es Entwicklern, den Chatbot durch gezielte Prompts an eure spezifischen Anforderungen anzupassen. Ein guter Prompt für ChatGPT sollte klar und präzise formuliert sein, um dem Modell eine klare Vorstellung davon zu geben, was der Benutzer von ihm erwartet. Es sollte spezifisch genug sein, um eine genaue Antwort zu generieren, aber gleichzeitig offen genug, um Raum für Kreativität und Fantasie zu lassen. Ein guter Prompt sollte eine klare Absicht haben und dem Modell eine klare Vorstellung davon geben, was es erreichen soll. Es kann hilfreich sein, dem Modell einige Kontextinformationen zu geben, um ihm zu helfen, die richtige Antwort zu generieren. Schließlich sollte ein guter Prompt freundlich und einladend sein, um dem Modell das Gefühl zu geben, dass es in einer sicheren und unterstützenden Umgebung arbeitet.
Für ein Fine Tuning können Entwickler die Trainingsdaten, die der Chatbot verwendet, anpassen, um ihn spezifischer auf die Bedürfnisse der Nutzer auszurichten. Sie können auch die Antworten des Chatbots personalisieren, um die Markenstimme des Unternehmens widerzuspiegeln.
Schritt 4: Entwicklung der Anwendung
Sobald die API von ChatGPT integriert und angepasst wurde, können Entwickler damit beginnen, ihre Anwendung zu entwickeln. Unternehmen können Chatbots erstellen, die in Kundensupport, Verkauf und Marketing eingesetzt werden. Startups können innovative Anwendungen entwickeln, die auf der KI-Fähigkeit von ChatGPT basieren.
ChatGPT mit GPT-4 oder GPT-3: Was ist besser?
Wie erwähnt, steht GPT für "Generative Pre-trained Transformer" und ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das darauf trainiert wurde, menschenähnliche Texte zu generieren. Es ist in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen und zu produzieren, indem es große Mengen an Texten analysiert und daraus Muster und Zusammenhänge lernt. Es gibt verschiedene Versionen des Sprachmodells. Die zwei neusten Versionen sind dabei GPT-3 und GPT-4.
ChatGPT basierte ursprünglich auf der Technologie von GPT-3. Seitdem jedoch im Februar 2023 GPT-4 veröffentlicht wurde, bietet ChatGPT auch eine Integration beider Sprachmodelle an. Zu den Unterschieden lässt sich zunächst sagen, dass GPT-4 aufgrund seiner größeren Parameterzahl und seines größeren Datensatzvolumens eine höhere Leistung und Genauigkeit bei der Generierung von Texten bieten wird. Dies bedeutet, dass ChatGPT mit GPT-4 noch menschenähnlicher und natürlicher wirkende Antworten generieren kann, was für eine verbesserte Benutzererfahrung sorgt.
Darüber hinaus ist GPT-4 auch in der Lage, längere und komplexere Zusammenhänge und Kontexte besser zu verstehen und zu berücksichtigen, was zu noch präziseren Antworten führt. Jedoch muss man bei GPT-4 noch Abstriche bei der Geschwindigkeit machen, so ist der Vorgänger GPT-3 um einiges schneller in der Generierung von Antworten und damit effektiver in der Anwendung für simple Aufgaben. Schließlich ist die Nutzung von GPT-3 im Vergleich zu GPT-4 günstiger.
