whetstone.chatgpt

Whetstone.chatgpt

Une bibliothèque de poids légère simple qui enveloppe l'API AI ouverte avec le support pour l'injection de dépendance.

Les fonctionnalités prises en charge comprennent:

• GPT 4, GPT 3.5 TURBO ET CHAT COMPLORES
• Transcription audio et traduction (API Whisper)
• Complétion de chat
• Compléments de la vision
• Fichiers
• Airs fins
• Images
• Incorporer
• Modérations
• Réponse en streaming

Pour une procédure vidéo d'une application Web Blazor construite sur cette bibliothèque, veuillez consulter:

Blazordemo_twitter.mp4

Ceci est déployé sur les pages GitHub et disponible sur: Open AI UI. La source de l'application Web Blazor est sur whetstone.chatgpt.blazor.app.

Les exemples incluent:

• Bot de ligne de commande

Injection de dépendance QuickSit

services . Configure < ChatGPTCredentials > ( options =>
{    
    options . ApiKey = " YOURAPIKEY " ;
    options . Organization = " YOURORGANIZATIONID " ;
} ) ;

Utiliser:

services . AddHttpClient ( ) ;

ou:

services . AddHttpClient < IChatGPTClient , ChatGPTClient > ( ) ;

Configurer le service IChatGPTClient :

services . AddScoped < IChatGPTClient , ChatGPTClient > ( ) ; 

Complétion de chat

Les compléments de chat sont un type d'achèvement spécial qui est optimisé pour le chat. Ils sont conçus pour être utilisés dans un contexte conversationnel.

Achèvement de chat QuickStart

Cela montre une utilisation du modèle Turbo GPT-3.5.

 using Whetstone . ChatGPT ;
using Whetstone . ChatGPT . Models ;

. . .

var gptRequest = new ChatGPTChatCompletionRequest
{
    Model = ChatGPT35Models . Turbo ,
    Messages = new List < ChatGPTChatCompletionMessage > ( )
        {
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . System , " You are a helpful assistant. " ) ,
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . User , " Who won the world series in 2020? " ) ,
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . Assistant , " The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020. " ) ,
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . User , " Where was it played? " )
        } ,
    Temperature = 0.9f ,
    MaxTokens = 100
} ;

using IChatGPTClient client = new ChatGPTClient ( " YOURAPIKEY " ) ;

var response = await client . CreateChatCompletionAsync ( gptRequest ) ;

Console . WriteLine ( response ? . GetCompletionText ( ) ) ;

Les modèles GPT-4 peuvent également être utilisés à condition que votre compte ait obtenu un accès à la version bêta limitée.

Achèvement

Les compléments utilisent des modèles pour répondre à une grande variété de tâches, y compris, mais sans s'y limiter, la classification, l'analyse des sentiments, la réponse aux questions, etc.

Achèvement QuickStart

Cela montre une utilisation directe du modèle GPT-3.5-Turbo-Istruct sans aucune invite.

Veuillez noter que CreateCompletionAsync est obsolète. Utilisez ChatGptChatCompletionRequest , ChatGptChatCompletionResponse et la méthode CreateChatCompletionAsync à la place.

 using Whetstone . ChatGPT ;
using Whetstone . ChatGPT . Models ;

. . .

var gptRequest = new ChatGPTCompletionRequest
{
    Model =  ChatGPT35Models . Gpt35TurboInstruct ,
    Prompt = " How is the weather? "
} ;

using IChatGPTClient client = new ChatGPTClient ( " YOURAPIKEY " ) ;

var response = await client . CreateCompletionAsync ( gptRequest ) ;

Console . WriteLine ( response . GetCompletionText ( ) ) ;

GPT-3.5 n'est pas déterministe. L'un des essais de l'échantillon ci-dessus est retourné:

Le temps peut varier considérablement en fonction de l'emplacement. En général, vous pouvez vous attendre à ce que les températures soient modérées et que le climat soit confortable, mais il est toujours préférable de vérifier les prévisions de votre zone spécifique.

Exemple de code d'achèvement

L'application AC # Console qui utilise les compléments est disponible sur:

Whetstone.chatgpt.commandlinebot (ChatGpt-Marv)

Cet échantillon comprend:

• Authentification
• Créé une demande d'achèvement en utilisant une invite
• Traitement des réponses d'achèvement

Déposer QuickStart

Comment créer un téléchargement d'un nouveau fichier de réglage fin.

 List < ChatGPTTurboFineTuneLine > tuningInput = new ( ) 
{
    new ChatGPTTurboFineTuneLine ( )
        { 
            Messages = new List < ChatGPTTurboFineTuneLineMessage > ( )
            { 
                 new ( ChatGPTMessageRoles . System , " Marv is a factual chatbot that is also sarcastic. " ) ,
                 new ( ChatGPTMessageRoles . User , " What's the capital of France? " ) ,
                 new ( ChatGPTMessageRoles . Assistant , " Paris, as if everyone doesn't know that already. " )
            } ,
        } ,
    new ChatGPTTurboFineTuneLine ( )
        {
            Messages = new List < ChatGPTTurboFineTuneLineMessage > ( )
            {
                 new ( ChatGPTMessageRoles . System , " Marv is a factual chatbot that is also sarcastic. " ) ,
                 new ( ChatGPTMessageRoles . User , " Who wrote 'Romeo and Juliet'? " ) ,
                 new ( ChatGPTMessageRoles . Assistant , " Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him? " )
            } ,
        } ,
    . . .
} ;

byte [ ] tuningText = tuningInput . ToJsonLBinary ( ) ;

string fileName = " marvin.jsonl " ;

ChatGPTUploadFileRequest ? uploadRequest = new ChatGPTUploadFileRequest
{
    File = new ChatGPTFileContent
    {
        FileName = fileName ,
        Content = tuningText
    }
} ;

ChatGPTFileInfo ? newTurboTestFile ;

using ( IChatGPTClient client = new ChatGPTClient ( " YOURAPIKEY " ) )
{
    newTurboTestFile = await client . UploadFileAsync ( uploadRequest ) ;
} 

Fine réglage QuickStart

Une fois le fichier créé, obtenez le FileID et référencez-le lors de la création d'un nouveau réglage fin.

 IChatGPTClient client = new ChatGPTClient ( " YOURAPIKEY " ) ;

uploadedFileInfo = await client . UploadFileAsync ( uploadRequest ) ;

var fileList = await client . ListFilesAsync ( ) ;
var foundFile = fileList ? . Data ? . First ( x => x . Filename . Equals ( " marvin.jsonl " ) ) ;

ChatGPTCreateFineTuneRequest tuningRequest = new ChatGPTCreateFineTuneRequest
{
    TrainingFileId = foundFile ? . Id ,
    Model = " gpt-3.5-turbo-1106 "
} ;

ChatGPTFineTuneJob ? tuneResponse = await client . CreateFineTuneAsync ( tuningRequest ) ;

string ? fineTuneId = tuneResponse ? . Id ;

Le traitement de la demande de réglage fin prendra un certain temps. Une fois sa fin, le statut rapportera "réussi" et il est prêt à être utilisé dans une demande d'achèvement.

 using IChatGPTClient client = new ChatGPTClient ( " YOURAPIKEY " ) ;

ChatGPTFineTuneJob ? tuneResponse = await client . RetrieveFineTuneAsync ( " FINETUNEID " ) ;

if ( tuneResponse . Status . Equals ( " succeeded " ) )
{
    var gptRequest = new ChatGPTChatCompletionRequest
    {
        Model = " FINETUNEID " ,
        Messages = new List < ChatGPTChatCompletionMessage > ( )
        {
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . System , " You are a helpful assistant. " ) ,
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . User , " Who won the world series in 2020? " ) ,
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . Assistant , " The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020. " ) ,
            new ChatGPTChatCompletionMessage ( ChatGPTMessageRoles . User , " Where was it played? " )
        } ,
        Temperature = 0.9f ,
        MaxTokens = 100
    } ;
    
    var response = await client . CreateChatCompletionAsync ( gptRequest ) ;

    Console . WriteLine ( response ? . GetCompletionText ( ) ) ; 

Image QuickStart

Voici un exemple qui génère une image 1024x1024.

 ChatGPTCreateImageRequest imageRequest = new ( )
{
    Prompt = " A sail boat " ,
    Size = CreatedImageSize . Size1024 ,
    ResponseFormat = CreatedImageFormat . Base64
} ;

using IChatGPTClient client = new ChatGPTClient ( " YOURAPIKEY " ) ;

ChatGPTImageResponse ? imageResponse = await client . CreateImageAsync ( imageRequest ) ;

var imageData = imageResponse ? . Data ? [ 0 ] ;

if ( imageData != null )
{
    byte [ ] ? imageBytes = await client . DownloadImageAsync ( imageData ) ;
} 

Transcription audio QuickStart

C'est un exemple qui transcrit un fichier audio à l'aide du chuchotement.

 string audioFile = @"audiofilestranscriptiontest.mp3" ;

byte [ ] fileContents = File . ReadAllBytes ( audioFile ) ;
ChatGPTFileContent gptFile = new ChatGPTFileContent
{
    FileName = audioFile ,
    Content = fileContents
} ;

ChatGPTAudioTranscriptionRequest ? transcriptionRequest = new ChatGPTAudioTranscriptionRequest
{
    File = gptFile
} ;

using IChatGPTClient client = new ChatGPTClient ( " YOURAPIKEY " ) ;

ChatGPTAudioResponse ? audioResponse = await client . CreateTranscriptionAsync ( transcriptionRequest , true ) ;

Console . WriteLine ( audioResponse ? . Text ) ;