Eine API-Anfrage strukturieren

Entwicklung von KI-Systemen mit der OpenAI-API

Francesca Donadoni

Curriculum Manager, DataCamp

Fortschrittssnapshot

Ein schwarz-weißes Logo mit der Aufschrift „opal library“

Entwicklung von KI-Systemen mit der OpenAI-API

Fortschrittssnapshot

Ein Diagramm mit der OpenAI-Bibliothek und Logo sowie einem API-Aufruf mit API-Icon

Entwicklung von KI-Systemen mit der OpenAI-API

Fortschrittssnapshot

Ein Diagramm mit der OpenAI-Bibliothek und Logo, einem generischen API-Aufruf mit API-Icon und einer Antwortnachricht mit Icon

Entwicklung von KI-Systemen mit der OpenAI-API

Fortschrittssnapshot

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="ENTER YOUR KEY HERE")

response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=[ {"role": "user", "content": "Who developed ChatGPT?"} ] )
print(response.choices[0].message.content)
ChatGPT was developed by OpenAI, an artificial intelligence research lab.
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Herausforderungen in Produktion

  Zwei Personen studieren mit einem Kompass eine Karte und planen ihre Route

  Ein Smartphone mit einer Karten-App und GPS

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Herausforderungen in Produktion

 

  • Fehlerbehandlung
    • Benutzerfreundliche Fehlermeldungen anzeigen
    • Alternativen, wenn der Dienst ausfällt

 

  • Moderation und Sicherheit
    • Unerwünschte Eingaben steuern
    • Risiko von Datenlecks minimieren

 

  • Tests und Validierung
    • Antworten außerhalb des Themas erkennen
    • Auf inkonsistentes Verhalten testen

 

  • Kommunikation mit externen Systemen
    • Externe Funktionen und APIs aufrufen
    • Antwortzeiten optimieren
Entwicklung von KI-Systemen mit der OpenAI-API

Bestandteile einer OpenAI-API-Anfrage

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="ENTER YOUR KEY HERE")

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",

messages=[ {"role": "user", "content": "Please write down five trees with their scientific names in json format."} ],
response_format={"type": "json_object"}
)
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Bestandteile einer OpenAI-API-Antwort

 

print(response.choices[0].message.content)
{
  "trees": [
    {"commonName": "Oak", "scientificName": "Quercus"},
    {"commonName": "Maple", "scientificName": "Acer"},
    {"commonName": "Pine", "scientificName": "Pinus"},
    {"commonName": "Birch", "scientificName": "Betula"},
    {"commonName": "Willow", "scientificName": "Salix"}
  ]
}
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Wie geht’s weiter

 

  • Integration in Produktion
  • Externe Funktionen aufrufen
  • Best Practices

Eine Person mit Rucksack und Karte, die auf ein Ziel zeigt

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Lass uns üben!

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