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Erstellen einer KI-gestützten App mit der OpenAI-API

von AppDesign.dev4m2023/10/11

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App Design entstand aus der Vision, die mobile App-Landschaft zu revolutionieren. Mit einem Team zukunftsorientierter Entwickler ist das Unternehmen der technologischen Entwicklung stets einen Schritt voraus. Sie bieten eine vielfältige Palette an App-Entwicklungsdiensten an, die auf die besonderen Bedürfnisse von Unternehmen und Privatpersonen gleichermaßen zugeschnitten sind.

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Das Erstellen einer KI-gestützten App mit der OpenAI-API umfasst mehrere Schritte, darunter das Entwerfen der App, das Einrichten einer Entwicklungsumgebung, das Codieren des App-Designs und die Integration in die OpenAI-API. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von Python und einem Web-Framework wie Flask:

1. Voraussetzungen:

Bevor Sie sich mit dem Codieren befassen, stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung eingerichtet ist. Die Installation von Python ist unerlässlich und die Einrichtung einer virtuellen Umgebung wird dringend empfohlen, um Abhängigkeiten zu verwalten. Installieren Sie Flask und fordern Sie die Bibliothek mit pip an, die zum Erstellen der Web-App bzw. zum Senden von HTTP-Anfragen benötigt wird.

Python: Python installiert haben.
OpenAI-Konto: Erstellen Sie ein Konto bei OpenAI und erhalten Sie den API-Schlüssel.

2. Abhängigkeiten installieren:

Flask: Ein Micro-Web-Framework für Python.
Anfragen: Eine Bibliothek zum Senden von HTTP-Anfragen in Python.

Sie können diese über pip installieren:

 pip install flask pip install requests

3. Erstellen einer Flask-App:

Beginnen Sie mit der Erstellung einer einfachen Flask-App. Dazu gehört das Schreiben eines einfachen Python-Skripts, das eine Flask-Anwendung initialisiert, Routen zum Rendern von HTML-Vorlagen weiterleitet und die App ausführt. Die HTML-Vorlagen werden in einem nächsten Schritt erstellt.

Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen app.py und schreiben Sie den folgenden Code, um eine einfache Flask-App einzurichten:

 from flask import Flask, render_template, request import openai app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

4. HTML-Vorlage erstellen:

Erstellen Sie eine „index.html“-Datei in einem „templates“-Ordner. Die HTML-Datei sollte ein Formular enthalten, das Benutzern die Eingabe einer Textaufforderung ermöglicht. Die Eingabeaufforderung wird dann an die OpenAI-API gesendet, um eine entsprechende KI-gestützte Antwort zu generieren.

Erstellen Sie einen neuen Ordner mit dem Namen templates und erstellen Sie in diesem Ordner eine neue Datei mit dem Namen index.html :

 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>AI App with OpenAI API</title> </head> <body> <form action="/generate" method="post"> <textarea name="prompt" placeholder="Enter your prompt"></textarea> <button type="submit">Generate</button> </form> {% if response %} <div> <p>{{ response }}</p> </div> {% endif %} </body> </html>

5. Integrieren Sie die OpenAI-API:

Integrieren Sie die OpenAI-API , indem Sie eine POST-Anfrage stellen, um generierten Text basierend auf der Benutzereingabe zu erhalten. Sie müssen ein OpenAI-Konto einrichten und den bereitgestellten API-Schlüssel zur Authentifizierung verwenden. Die openai.Completion.create Methode wird verwendet, um mit der API zu interagieren, indem sie die Eingabeaufforderung des Benutzers sendet und im Gegenzug den von der KI generierten Text erhält.

Sie müssen eine POST-Anfrage stellen, um den generierten Text von der OpenAI-API zu erhalten. Aktualisieren Sie die Datei app.py :

 from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for import openai app = Flask(__name__) openai.api_key = 'your-openai-api-key' @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/generate', methods=['POST']) def generate(): prompt = request.form['prompt'] response = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50 ) generated_text = response.choices[0].text.strip() return render_template('index.html', response=generated_text) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

6. Führen Sie die App aus:

Der von der KI generierte Inhalt wird dann auf derselben Seite unterhalb der Eingabeaufforderung des Benutzers angezeigt und bietet so ein interaktives Erlebnis, bei dem Benutzer die Reaktion der KI schnell sehen können.

 python app.py

Besuchen Sie http://127.0.0.1:5000/ in Ihrem Webbrowser und Sie sollten sehen, dass Ihre App ausgeführt wird.

7. Stellen Sie die App bereit (optional):

Sie können Ihre App auf einem Webserver oder einer Cloud-Plattform wie Heroku, AWS oder Google Cloud Platform bereitstellen, um sie über das Internet zugänglich zu machen.

Optimieren Sie vor der Bereitstellung der App den Code, verbessern Sie die Sicherheitsmaßnahmen und stellen Sie sicher, dass die Benutzererfahrung reibungslos ist. Stellen Sie die Anwendung auf einem Webserver oder auf Cloud-Plattformen wie AWS, Heroku oder Google Cloud bereit, um sie weltweit zugänglich zu machen.

Hinweis: Denken Sie daran, Ihren OpenAI-API-Schlüssel zu sichern. Vermeiden Sie es, ihn in öffentliche Repositorys zu verschieben oder ihn in Ihrem clientseitigen Code offenzulegen. Erwägen Sie außerdem, Fehlerbehandlung und andere notwendige Funktionen hinzuzufügen, um Ihre App robuster und benutzerfreundlicher zu machen.

Ich hoffe, dies hilft Ihnen beim Einstieg in die Erstellung einer KI-gestützten App mithilfe der OpenAI-API! Lesen Sie unbedingt die OpenAI-Dokumentation, um weitere Informationen zur effektiven und verantwortungsvollen Nutzung der API zu erhalten.

Erwägen Sie, die Funktionalität der App zu erweitern, indem Sie andere Funktionen der OpenAI-API erkunden, z. B. die Implementierung zusätzlicher KI-Modelle oder die Anpassung der KI-Reaktionen an bestimmte Anwendungsfälle und Branchen. Stellen Sie stets sicher, dass Sie sich an die Anwendungsfallrichtlinie von OpenAI halten, um eine ethische und verantwortungsvolle KI-Nutzung zu fördern.