Sviluppare app con GPT-4 e ChatGPT, 2a edizione

Capitolo 4. Strategie avanzate di integrazione di LLM con OpenAI

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Ora che conosci le basi degli LLMs e delle API di OpenAI, è il momento di portare le tue abilità al livello successivo. Questo capitolo tratta di potenti strategie che ti permetteranno di sfruttare il vero potenziale dei modelli di OpenAI. Dall'ingegneria prompt alla messa a punto dei modelli per compiti specifici, fino all'implementazione del design RAG sui tuoi dati proprietari, questo capitolo ti fornirà tutte le conoscenze necessarie per fare un passo avanti nell'utilizzo di LLMs con OpenAI. Verranno inoltre illustrate alcune strategie per superare le insidie specifiche che incontrerai durante l'integrazione degli LLMs nei tuoi progetti.

Ingegneria prompt

Prima di tuffarci nell'ingegneria del prompt, esaminiamo brevemente la funzione completion del modello di chat, poiché in questa sezione la utilizzeremo ampiamente. Per rendere il codice più compatto, definiamo la funzione come segue:

client = OpenAI()

def chat_completion(prompt, model="gpt-4", temperature=0, response_format=None):
    res = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=temperature,
        response_format=response_format 
    )
    return res.choices[0].message.content

Questa funzione riceve un prompt e visualizza il risultato del completamento nel terminale. Il modello ...