Chat Completions API یکی از اصلی‌ترین قابلیت‌هایی است که OpenAI برای توسعه‌دهندگان ارائه کرده تا بتوانند از قدرت مدل‌های زبانی پیشرفته مانند GPT-3.5 و GPT-4 در پروژه‌های خود استفاده کنند. این API امکان ساخت چت‌بات‌های تعاملی، تولید محتوا، پاسخ‌گویی هوشمند به پرسش‌ها و حتی تحلیل داده‌های متنی را فراهم می‌سازد. ویژگی منحصربه‌فرد آن در ساختار مبتنی بر نقش‌ها (system، user و assistant) است که کنترل دقیق‌تری بر روی پاسخ‌ها ایجاد کرده و تجربه‌ی کاربری بهتری به همراه دارد.
در این مقاله به‌صورت گام‌به‌گام با Chat Completions API آشنا می‌شویم. ابتدا نحوه‌ی راهاندازی و استفاده اولیه از آن را بررسی می‌کنیم، سپس کاربردها و مدل‌های موجود را مقایسه کرده و بهترین شیوه‌ها برای طراحی پرامپت و مدیریت نقش‌ها را مرور خواهیم کرد.
آشنایی اولیه با Chat Completions API
Chat Completions API در واقع نسل جدیدی از ابزارهای متنی OpenAI است که برای ساخت تجربه‌های تعاملی طراحی شده است. برخلاف Completion API قدیمی که تنها یک متن ساده به‌عنوان ورودی دریافت می‌کرد و خروجی متنی برمی‌گرداند، این API بر پایه مفهوم «پیام‌ها» (messages) ساخته شده است. در این ساختار، هر پیام دارای یک نقش مشخص است: system برای تعریف رفتار کلی مدل، user برای ارسال پرسش یا درخواست و assistant برای پاسخ‌های تولیدشده توسط مدل. همین معماری باعث می‌شود خروجی‌ها هدفمندتر و قابل‌کنترل‌تر باشند.
از منظر فنی، معماری Chat Completions API به‌گونه‌ای طراحی شده که توسعه‌دهندگان بتوانند مجموعه‌ای از پیام‌ها را در قالب یک مکالمه به مدل ارسال کنند. این روش نه‌تنها امکان حفظ زمینه (context) را فراهم می‌کند، بلکه اجازه می‌دهد رفتار مدل را از طریق پیام system به‌طور دقیق هدایت کنیم. این یک تغییر اساسی نسبت به روش قبلی است که کنترل و شخصی‌سازی محدودی داشت.
کاربردهای واقعی Chat Completions API
Chat Completions API در دنیای واقعی کاربردهای متنوعی دارد و می‌تواند به شرکت‌ها و توسعه‌دهنده‌ها کمک کند تا تجربه کاربری بهتری ارائه دهند و فرایندهای خودکارسازی را بهبود بخشند:
- چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند: استفاده در پشتیبانی مشتریان، پاسخ‌دهی به سوالات متداول (FAQ automation) و ارائه خدمات بلادرنگ
- تولید محتوا و ویرایش متن: خلق متن‌های خلاقانه، اصلاح نگارش و تولید نسخه‌های مختلف محتوا برای وب‌سایت یا شبکه‌های اجتماعی
- آموزش و یادگیری شخصی‌سازی‌شده: ارائه تجربه یادگیری متناسب با نیاز هر کاربر، پاسخ به پرسش‌ها و هدایت مسیر آموزشی
- تحلیل داده متنی و خلاصه‌سازی اسناد: پردازش انبوه متون، استخراج اطلاعات کلیدی و تولید خلاصه‌های قابل استفاده از اسناد طولانی
- نمونه‌های واقعی از شرکت‌ها یا پروژه‌های بین‌المللی: بسیاری از استارتاپ‌ها و شرکت‌های بزرگ از این API برای ساخت دستیارهای هوشمند، ابزارهای تولید محتوا و سیستم‌های تحلیل متن استفاده کرده‌اند
نصب و راهاندازی و آموزش عملی Chat Completions API
برای شروع کار با Chat Completions API، لازم است چند مرحله ساده را طی کنید. ابتدا باید کتابخانه رسمی OpenAI برای Python را نصب کرده و کلید API خود را تنظیم کنید. این کلید، دسترسی اختصاصی شما به سرورهای OpenAI را فراهم می‌کند و بدون آن امکان ارسال درخواست وجود ندارد.
پس از راهاندازی اولیه، آشنایی با endpointها اهمیت زیادی دارد. مهم‌ترین آن‌ها chat/completions است که امکان تعامل مستقیم با مدل‌هایی مانند GPT-3.5 Turbo و GPT-4 را فراهم می‌کند. این endpoint به‌گونه‌ای طراحی شده که بتوانید مجموعه‌ای از پیام‌ها را در قالب یک مکالمه ارسال کرده و پاسخ متنی مدل را دریافت کنید.
برای نمونه، کد ساده زیر نشان می‌دهد که چگونه می‌توان یک درخواست اولیه به GPT-3.5 Turbo ارسال کرد:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key=“YOUR_API_KEY”) response = client.chat.completions.create( model=“gpt-3.5-turbo”, messages=[ {“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”}, {“role”: “user”, “content”: “سلام! میشه برام توضیح بدی Chat Completions API چیه؟”} ] ) print(response.choices[0].message[“content”]) |
در این مثال، ساختار messages به‌خوبی مشخص می‌کند که هر بخش از مکالمه چه نقشی دارد: پیام system برای تعیین لحن و رفتار کلی مدل، پیام user برای ارسال پرسش یا دستور و پیام assistant که پاسخ مدل را برمی‌گرداند. این ساختار کلید اصلی برای هدایت دقیق خروجی‌ها و ساخت تجربه‌های چت حرفه‌ای است.
شروع کار با Chat Completions
برای استفاده از API باید ابتدا یک درخواست ساده ارسال کنیم. در مثال زیر، با پایتون و کتابخانه openai یک نمونه‌ی ابتدایی ساخته شده است:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( model=“gpt-3.5-turbo”, messages=[ {“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”}, {“role”: “user”, “content”: “Who won the world series in 2020?”}, {“role”: “assistant”, “content”: “The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020.”}, {“role”: “user”, “content”: “Where was it played?”} ] ) |
درک ساختار messages:
پارامتر messages مهم‌ترین بخش درخواست است. هر پیام شامل دو بخش کلیدی است:
- role: نقش پیام (system، user یا assistant)
- content: متن یا محتوای پیام
سه نقش اصلی عبارت‌اند از:
- system: رفتار و لحن مدل را مشخص می‌کند (مثلا «شما یک دستیار متخصص در حوزه برنامه‌نویسی هستید»).
- user: پیام‌هایی که کاربر به مدل ارسال می‌کند.
- assistant: پاسخ‌هایی که مدل تولید می‌کند.
ساختار پاسخ API
وقتی درخواست را ارسال می‌کنیم، پاسخ شامل جزئیات زیادی است. یک نمونه پاسخ:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
{ “choices”: [ { “finish_reason”: “stop”, “index”: 0, “message”: { “content”: “The 2020 World Series was played in Texas at Globe Life Field in Arlington.”, “role”: “assistant” } } ], “usage”: { “completion_tokens”: 17, “prompt_tokens”: 57, “total_tokens”: 74 } } |
نکات مهم این بخش:
- usage: تعداد توکن‌های مصرف‌شده در ورودی و خروجی.
- finish_reason: دلیل پایان پاسخ (مثلا stop یا length).
- message: متن نهایی تولیدشده توسط مدل.
برای دسترسی مستقیم به پاسخ دستیار می‌توانیم بنویسیم:
|
1 |
response[‘choices’][0][‘message’][‘content’] |
ویژگی‌های پیشرفته API
۱. حالت JSON (JSON Mode): با این قابلیت می‌توانید خروجی‌ها را به‌صورت JSON ساختاریافته دریافت کنید. البته گاهی ممکن است JSON ناقص تولید شود.
۲. پاسخ‌های قابل تکرار (Reproducible Responses): به‌طور پیش‌فرض، API غیرقطعی است. یعنی پاسخ یکسانی به ورودی یکسان داده نمی‌شود.
با استفاده از پارامترهایی مثل seed و system_fingerprint می‌توانید خروجی‌های نزدیک به هم و قابل تکرار ایجاد کنید.
منابع و قالب‌های آماده (Templates for Beginners)
برای شروع سریع، دو منبع مهم پیشنهاد می‌شود:
با این قالب‌ها می‌توانید یک چت‌بات ساده بسازید و بعد آن را توسعه دهید. برای مثال، می‌توانید آن را به APIهای دیگر مثل Keymate.AI متصل کنید تا قابلیت‌های جدیدی مثل حافظه بلندمدت یا جستجوی بلادرنگ داشته باشد.
مقایسه مدل‌های OpenAI در Chat Completions API
Chat Completions API چند مدل اصلی ارائه می‌دهد که هرکدام ویژگی‌ها و کاربردهای متفاوتی دارند: GPT-3.5 Turbo، GPT-4 و GPT-4 Turbo. درک تفاوت‌های آن‌ها به شما کمک می‌کند تا مدل مناسب برای پروژه‌ی خود را انتخاب کنید.
| ویژگی | GPT-3.5 Turbo | GPT-4 | GPT-4 Turbo |
| هزینه و سرعت | هزینه کم، پاسخ سریع | هزینه متوسط، سرعت کمتر نسبت به GPT-3.5 | هزینه متوسط تا بالا، کمی سریع‌تر از GPT-4 استاندارد |
| کیفیت و دقت | مناسب برای پاسخ‌های ساده | پاسخ‌های دقیق و تحلیل پیچیده | مشابه GPT-4، کمی بهینه‌تر برای عملکرد |
| طول context window | محدود | بزرگتر، مناسب مکالمات طولانی | بزرگ، پشتیبانی از داده‌های طولانی‌تر |
| سناریوهای کاربردی | پاسخ سریع و کم‌هزینه، حجم مکالمه کوتاه | تحلیل پیچیده، پاسخ دقیق، پردازش داده‌های بزرگ | پروژه‌های پیشرفته، نیاز به دقت و پردازش طولانی |
اگر به دنبال پاسخ سریع و کم‌هزینه هستید یا حجم مکالمه کوتاه است، GPT-3.5 Turbo مناسب است. برای پروژه‌هایی که دقت بالا، تحلیل پیچیده یا پردازش داده‌های بزرگ لازم دارند، GPT-4 یا GPT-4 Turbo گزینه‌ی بهتری هستند.
نکات کلیدی برای استفاده از Chat Completions
برای استفاده موثر از Chat Completions API، چند نکته و راهکار کلیدی وجود دارد که رعایت آن‌ها باعث می‌شود خروجی مدل دقیق‌تر و قابل کنترل‌تر باشد. این نکات شامل تنظیم پیام‌های سیستم، طراحی پرامپت و مدیریت پاسخ‌هاست:
- طراحی پیام سیستم (system message): تعیین لحن و رفتار مدل با پیام سیستم، کیفیت پاسخ‌ها را بهبود می‌دهد.
- مهندسی پرامپت (prompt engineering): تنظیم دقیق پرسش‌ها و نمونه‌های ورودی باعث افزایش دقت پاسخ‌ها می‌شود.
- مدیریت خطا و تکرار (Retry policy): داشتن برنامه‌ای برای خطاها و پاسخ‌های نامطلوب تجربه کاربری پایدار ایجاد می‌کند.
- استفاده از Few-shot Examples: ارائه چند نمونه کوتاه از پاسخ‌های مطلوب، به مدل کمک می‌کند الگوهای بهتری تولید کند.
امنیت، حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی
هنگام استفاده از Chat Completions API، رعایت اصول امنیت، حفظ حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی اهمیت بالایی دارد. توسعه‌دهندگان باید مطمئن شوند که داده‌های کاربران به‌صورت امن مدیریت می‌شوند و اطلاعات حساس رمزگذاری شده یا به‌طور ایمن حذف می‌شوند.
علاوه‌بر این، آشنایی با سیاست‌ها و مستندات OpenAI در زمینه امنیت و تطابق با قوانین باعث می‌شود پروژه‌ها نه‌تنها از نظر قانونی مطمئن باشند، بلکه اعتماد کاربران را نیز حفظ کنند. رعایت این اصول و مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها، از سوءاستفاده یا انتشار غیرمجاز جلوگیری می‌کند و تجربه‌ای ایمن و اخلاقی برای کاربران فراهم می‌آورد.
چالش‌ها و روندهای آینده Chat Completions API
استفاده از Chat Completions API فرصت‌های زیادی برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها ایجاد می‌کند، اما با چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز همراه است. از طرفی، آینده این فناوری نشان‌دهنده پیشرفت‌های چشمگیر در دقت، سرعت و قابلیت‌های پردازشی است که می‌تواند به کاربردهای خلاقانه‌تر و چندرسانه‌ای منجر شود. در ادامه، مهم‌ترین چالش‌ها و روندهای آینده را می‌توان به شکل زیر توضیح داد:
- هزینه و منابع: اجرای پروژه‌های بزرگ با این API نیازمند بودجه کافی و زیرساخت‌های مناسب است.
- مدیریت مکالمات طولانی: حفظ عملکرد بهینه در مکالمات طولانی و مدیریت طول context از چالش‌های فنی مهم محسوب می‌شود.
- خطای تولید پاسخ‌ها (Hallucination): مدل‌ها گاهی پاسخ‌های نادرست یا غیرقابل اعتماد ارائه می‌دهند که نیاز به کنترل و اعتبارسنجی دارد.
- محدودیت‌های دسترسی و زیرساخت در ایران: تحریم‌ها و وابستگی به سرویس‌های ابری می‌تواند محدودیت‌هایی ایجاد کند.
- پیشرفت مدل‌ها و ابزارها: نسل‌های بعدی مدل‌ها و ابزارهای SDK نوین، توسعه سریع‌تر و بهره‌برداری آسان‌تر از API را ممکن می‌سازند.
- گسترش قابلیت‌های چندرسانه‌ای (Multi-modal): امکان ترکیب متن، تصویر و صدا فرصت‌های جدیدی برای اپلیکیشن‌های خلاقانه فراهم می‌کند.
- فرصت‌های جهانی: افزایش Remote Work و Outsourcing باعث ایجاد فرصت‌های کاری و توسعه پروژه‌های بین‌المللی می‌شود.
جمع‌بندی
Chat Completions API مجموعه‌ای از امکانات کلیدی را ارائه می‌دهد که شامل تولید پاسخ‌های متنی، سفارشی‌سازی رفتار مدل و مدیریت مکالمات می‌شود. برای بهره‌برداری موثر، توجه به امنیت داده‌ها، انتخاب مدل مناسب و یادگیری مداوم ضروری است. با پیشرفت مدل‌ها و ابزارهای مرتبط، چشم‌انداز استفاده از این API در بازار جهانی و ایران بسیار روشن است و فرصت‌های نوینی برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها ایجاد می‌کند.
منابع
سوالات متداول
پیام سیستم نقش هدایت‌کننده رفتار مدل را دارد و می‌تواند لحن، سبک پاسخ‌ها و محدودیت‌های مدل را تعیین کند. به عبارت دیگر، این پیام به مدل می‌گوید «چگونه» و «با چه لحن و رفتاری» پاسخ دهد. برای مثال، می‌توان مدل را به عنوان یک دستیار رسمی، مربی آموزشی یا یک نویسنده خلاق تعریف کرد. استفاده از پیام سیستم باعث می‌شود پاسخ‌ها سازگارتر و مرتبط با زمینه موردنظر باشند. نکته مهم این است که پیام سیستم اختیاری است و در صورت عدم تعیین، مدل به طور پیش‌فرض رفتاری شبیه «یک دستیار مفید» خواهد داشت.
Chat Completions API به طور پیش‌فرض non-deterministic است، یعنی پاسخ‌های مدل به یک پرسش یکسان ممکن است متفاوت باشند. برای کنترل و ایجاد پاسخ‌های قابل تکرار، OpenAI چند ابزار ارائه کرده است. ساده‌ترین روش، استفاده از پارامتر seed است که با تعیین یک مقدار ثابت، مدل را وادار می‌کند پاسخ‌های مشابه تولید کند. همچنین، پارامتر system_fingerprint می‌تواند تغییرات در زیرساخت مدل را نشان دهد که ممکن است باعث تغییر پاسخ‌ها شود. این قابلیت‌ها برای پروژه‌هایی که نیاز به پاسخ‌های قابل بازتولید دارند، اهمیت زیادی دارند.
JSON mode به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد خروجی مدل را به صورت یک شیء JSON استاندارد دریافت کنند که پردازش آن در برنامه‌ها آسان‌تر است. با فعال کردن JSON mode، می‌توان مدل را وادار کرد پاسخ‌ها را در قالب مشخصی تولید کند، مثلا شامل کلیدها و مقادیر از پیش تعیین‌شده. این حالت برای اپلیکیشن‌هایی که نیاز به تحلیل خودکار پاسخ‌ها دارند یا قصد دارند پاسخ‌ها را در دیتابیس ذخیره و مدیریت کنند، بسیار کاربردی است. با این حال، حتی با تنظیم JSON mode، ممکن است گاهی پاسخ نامعتبر (invalid JSON) تولید شود، بنابراین بررسی و اعتبارسنجی خروجی ضروری است
دیدگاهتان را بنویسید