Интеграция искусственного интеллекта в IT, внедрение ChatGPT в приложение

Искусственный интеллект в задачах IT на примере Prayers for Africa

Искусственный интеллект в задачах IT на примере Prayers for Africa
Трансформация Реалий: технологии будущего — здесь.Предложить список классных фильмов, подготовить курс обучения английского, с нуля, научить языку программирования или же составить индивидуальную диету: да не вопрос… за секунды.Могли ли ученые, Алан Тьюринг, Норберт Винер и Джон фон Нейман, которые в 1940-50-е годы внесли вклад в формирование теоретического базиса искусственного интеллекта, во что это все дела превратится через десятилетия, представить? Ну, вряд ли …Некоторые в панике: он, этот непонятный ИИ, заберет у них работу, а прозорливые уже догадались, боятся не стоит, а приспосабливаться к новым реалиям. В мире, где скорость и персонализация играют решающую роль, технологии искусственного интеллекта становятся незаменимыми помощниками.Применение искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений, программного обеспечения открывает новые горизонты и возможности, которые ранее казались недостижимыми. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ трансформирует сферу приложений․․․

Как ИИ трансформирует приложения?

Персонализация

Один из главных способов, которыми ИИ улучшает приложения, — это персонализация. С использованием ИИ приложения могут анализировать поведение пользователя, его предпочтения и интересы, чтобы предложить более персонализированный опыт. Например, в приложении Prayers for Africa, ChatGPT анализирует молитвенные запросы пользователей и предлагает молитвы, которые лучше всего подходят для их конкретной ситуации.

Эффективность и удобство

ИИ также может сделать программу более эффективным и удобным для использования. Например, с помощью ИИ приложения могут автоматически выполнять задачи, которые раньше требовали ручного ввода, или предлагать предсказательный текст, который облегчает ввод пользователя.

Реальное обучение и адаптация

С помощью машинного обучения приложения могут адаптироваться и улучшаться с течением времени. Они могут обучаться на данных пользователя, чтобы стать более точными и полезными. Это может улучшить общую функциональность приложения и обеспечить пользователю более удовлетворительный опыт.

Более глубокая аналитика

ИИ может помочь приложениям проводить более глубокий анализ данных. Это может быть полезно для выявления тенденций и паттернов, которые могут помочь улучшить программу и предложить пользователям лучшие рекомендации.

Более эффективное взаимодействие

Интеграция ИИ также может улучшить общение между программой и пользователем. С помощью ИИ, приложения могут обрабатывать естественный язык и понимать и реагировать на команды пользователя. Это создает более естественное и интуитивное взаимодействие.

Кейс: интеграция ChatGPT в приложение «Prayers for Africa»

Основная цель интеграции ChatGPT в приложение Prayers for Africa.

Наше приложение начало свой путь с предоставления стандартных ответов на молитвы, что, безусловно, было ценным и важным этапом. Но мир меняется, и наши потребности становятся все более многогранными. Основная цель интеграции ChatGPT в «Prayers for Africa» заключался в глубоком усовершенствовании духовного взаимодействия с пользователями. Отходя от стандартных ответов на молитвы, мы стремились предоставить индивидуальный и искренний отклик на каждое обращение. Благодаря технологии искусственного интеллекта, ответы становились бы не только более осмысленными и точными, но и предоставляли бы пользователям персонализированный опыт на пути духовного поиска и размышлений в режиме круглосуточной доступности. Это не просто технологическое обновление, но и способ придать голосу каждой молитве индивидуальный и искренний отклик.

Интеграция ChatGPT в приложение Prayers for Africa

Шаг 1: Изучение и выбор подходящей модели ChatGPT

Прежде чем интегрировать нейросеть большой языковой модели в программу, важно было внимательно изучить доступные модели и выбрать ту, которая лучше всего подходит для конкретных требований проекта:

Оценка требований: Первым шагом в этом процессе было определение конкретных требований к приложению. Это включало в себя производительность (то есть, как быстро модель может генерировать ответы), масштабируемость (насколько хорошо модель справляется с большим объемом запросов) и возможность настройки контекста ответов (то есть, насколько гибко модель может адаптироваться к различным типам молитвенных запросов).

Изучение доступных моделей: Затем были изучены различные модели ChatGPT, чтобы увидеть, какие из них наилучшим образом соответствуют требованиям. Это включало в себя изучение документации и технических спецификаций каждой модели, а также исследование отзывов и опыта других разработчиков, которые использовали эти модели.

Тестирование: После того, как были выбраны несколько потенциально подходящих моделей, были проведены тесты, чтобы увидеть, как эти модели работают в реальных условиях. Это позволило убедиться, что модели могут достаточно хорошо генерировать подходящие и персонализированные молитвы и что они могут эффективно масштабироваться для обработки потенциального числа запросов от пользователей приложения.

Выбор модели: На основе результатов тестирования и оценки была выбрана окончательная модель для интеграции в программу. Важно было убедиться, что выбранная модель не только соответствует всем требованиям, но и имеет потенциал для дальнейшего развития и улучшения в будущем. Этот подробный и тщательный процесс позволил команде «Prayers for Africa» выбрать подходящую модель ChatGPT, которая лучше всего соответствует нуждам приложения и его пользователей.

Шаг 2: Обучение и настройка модели

После того как была выбрана подходящая модель, следующим шагом было её обучение и настройка, чтобы она могла эффективно отвечать на молитвенные запросы пользователей. Этот процесс включал в себя следующие ключевые элементы:

Сбор данных для обучения։ Одним из самых важных аспектов обучения искусственного интеллекта является сбор и подготовка данных для обучения. В случае «Prayers for Africa», была собрана большая коллекция данных, связанных с духовными вопросами, молитвами и ответами пастора. Это обеспечило модели широкий контекст для обучения и позволило ей научиться генерировать различные типы ответов, соответствующих разнообразным запросам пользователей.

Обучение модели։ Собранные данные затем были использованы для обучения модели. В процессе обучения модель училась анализировать запросы пользователей, выявлять ключевые темы и идеи и генерировать соответствующие ответы. Этот процесс также включал в себя постоянное тестирование и настройку модели, чтобы обеспечить её эффективность и точность.

Настройка модели։ Важным аспектом обучения модели было её настройка, чтобы она могла принимать во внимание контекст запроса и выдавать более релевантные и чувствительные ответы. Это включало в себя настройку параметров модели, таких как её глубина и ширина, а также регулирование таких параметров, как темп обучения и функции потерь, чтобы обеспечить оптимальные результаты.

Шаг 3: Разработка

После того как модель была обучена и настроена, следующим этапом была её интеграция в приложение «Prayers for Africa». Этот процесс включал в себя ряд ключевых действий, которые выполняли разработчики.

Интеграция модели: Центральной частью этого процесса было написание кода, который интегрировал ChatGPT в приложение. Это включало в себя создание интерфейса между приложением и моделью, который позволял передавать запросы от пользователей к модели и получать от неё ответы.

Настройка соединения с API OpenAI: Для того чтобы приложение могло взаимодействовать с моделью, разработчики настроили соединение с API OpenAI. Это включало в себя получение соответствующих ключей доступа и настройку параметров соединения.

Использование инструментов и библиотек OpenAI: Для разработки кода и настройки соединения с API разработчики использовали набор инструментов и библиотек, которые поддерживаются и рекомендуются OpenAI. Это помогло облегчить процесс интеграции и обеспечить совместимость между приложением и моделью.

В данной ситуации мы рассмотрели общий подход к интеграции на примере интеграции OpenAI GPT-3.5 в приложение на React Native, которая требует особого подхода. Напрямую соединять приложение с OpenAI не совсем безопасно и экономично. По этой причине мы решили обрабатывать запросы к GPT-4 через сервер. Такой подход не только обеспечивает безопасное хранение API-ключей, но и предоставляет гибкий контроль над запросами, позволяя мониторить их и оптимизировать затраты.

Давайте рассмотрим, как шаг за шагом осуществить такую интеграцию:

Шаг 1: Закладываем фундамент – подготовка сервера

Перед тем как глубже погрузиться в мир интеграции, начнём с базового этапа – подготовки сервера. Сервер — это мост между приложением React Native и OpenAI GPT-4, который будет надёжно обрабатывать все запросы и передавать их в нужное русло. Настраиваем сервер на Node.js (например, с использованием Express.js):

Настройка сервера на Node.js


const express = require('express');
const app = express();
app.use(express.json());
const PORT = 3000;
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server is running on port ${PORT}`);
});

Шаг 2: Построение моста к OpenAI

Теперь, когда основа нашего сервера готова, самое время перейти к следующему этапу: непосредственной интеграции с OpenAI. Создадим функцию, которая будет нашим мостом, связывающим нас с миром искусственного интеллекта, предоставляемым OpenAI GPT-4.

Этот шаг включает в себя настройку библиотек и функций, которые позволят нашему серверу общаться с OpenAI, передавая запросы от приложения и получая отклик от искусственного интеллекта.

Сначала мы установим необходимые библиотеки, используя Node.js package manager, или npm:

Установка необходимые библиотеки, используя Node.js package manager


bash
npm install axios

Мы выбрали `axios` в качестве HTTP клиента, поскольку он предоставляет простой и гибкий способ для создания HTTP-запросов, которые требуются для общения с OpenAI.

Следующим шагом будет создание функции, которая будет взаимодействовать с OpenAI. Эта функция будет использовать `axios` для отправки HTTP POST-запросов на конечную точку API OpenAI:

Создание функции для взаимодействия с OpenAI


```javascript
const axios = require('axios');

const OPENAI_URL = ‘https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions’;
const OPENAI_KEY = ‘YOUR_OPENAI_API_KEY’; // Сохраните ваш ключ в безопасном месте, например, в переменных окружения

const getGPTResponse = async (prompt) => {
try {
const response = await axios.post(OPENAI_URL, {
prompt: prompt,
max_tokens: 150
}, {
headers: {
‘Authorization’: `Bearer ${OPENAI_KEY}`,
‘Content-Type’: ‘application/json’
}
});
return response.data.choices[0].text.trim();
} catch (error) {
console.error(«Error getting response from OpenAI:», error);
return null;
}
};

Следующий этап — создание маршрута на нашем сервере для обработки запросов от нашего приложения. Запрос принимается на сервере, после чего вызывается наша функция, связывающая нас с OpenAI, чтобы получить ответ от GPT-4.

Создание маршрута на сервере для обработки запросов от нашего приложения.


```javascript
app.post('/ask-gpt', async (req, res) => {
const prompt = req.body.prompt;
if (!prompt) {
return res.status(400).send({ error: 'Prompt is required' });
}
const response = await getGPTResponse(prompt);
if (response) {
res.send({ data: response });
} else {
res.status(500).send({ error: 'Failed to get response from OpenAI' });
}
});
```

В результате у нас появляется функциональный сервер, который может безопасно и эффективно взаимодействовать с OpenAI, перенаправляя запросы от нашего приложения и отправляя обратно ответы от GPT-4.

Шаг 3: Связь мобильного приложения с «мозгами» на сервере

Когда сердце нашей системы (сервер) готово и активно, настало время дать возможность мобильному приложению на React Native общаться с этим центральным узлом. Наше приложение отправляет запросы пользователей на сервер, а сервер, в свою очередь, обращается к OpenAI для получения ответов от GPT-4 и отправляет их обратно в приложение.

3.1. Установка связи между приложением и сервером

Важно обеспечить эффективную и безопасную передачу данных между вашим приложением и сервером. Для этого мы и использовали либо axios.

Давайте рассмотрим, как это можно реализовать на практике:

Создание связи между приложением и сервером.


const SERVER_URL = 'http://YOUR_SERVER_IP:3000/ask-gpt';

const askGPT = async (prompt) => {
try {
const response = await fetch(SERVER_URL, {
method: ‘POST’,
headers: {
‘Content-Type’: ‘application/json’
},
body: JSON.stringify({ prompt: prompt })
});

const data = await response.json();
return data.data;
} catch (error) {
console.error(«Error connecting to the server:», error);
return null;
}
};

Этот код создает функцию “askGPT”, которая отправляет вопросы пользователя на наш сервер. Сервер затем обращается к OpenAI, и весь процесс происходит как волшебство: наш запрос быстро проходит через сервер, отправляется в OpenAI, а ответ искусственного интеллекта возвращается нам обратно в приложение.

Ну все … готово! Через рассмотренные нами этапы, мы построили мост между динамичным миром мобильных приложений и глубокими знаниями искусственного интеллекта. Это путешествие от серверной логики до интерфейса React Native показывает, что с правильными инструментами и методикой интеграция AI в современные приложения становится вполне осуществимой задачей.

Результат интеграции ИИ в «Prayers for Africa»

Результат интеграции ИИ в мобильное приложение «Prayers for Africa»

Внедрение искусственного интеллекта в «Prayers for Africa» породило прорыв в качестве взаимодействия и духовной поддержки, которую предоставляет приложение. Теперь, с помощью ChatGPT, приложение выступает в роли виртуального пастора, мгновенно реагируя на молитвенные запросы пользователей, интерпретируя их суть и предоставляя адекватные молитвенные ответы.

Ушедшие в прошлое стандартные формулировки ответов сменились глубокими, индивидуально адаптированными реакциями, делая каждое обращение уникальным и ценным. Приложение стало бесценным спутником в духовной практике, гарантируя поддержку как в трудные моменты, так и в периоды радости и вдохновения.

Такой индивидуализированный подход гарантирует, что каждый пользователь чувствует себя уникальным, ценным и в контексте постоянного духовного роста. Таким образом, технология обогатила духовное путешествие, предоставив новые горизонты для практики, где поиск внутреннего покоя и роста стали еще более достижимыми.

В современном мире, где скорость и персонализация играют решающую роль, технологии искусственного интеллекта становятся незаменимыми инструментами для эффективного взаимодействия с пользователем. Создание веб-приложений является важным элементом этой адаптации. Обратитесь к компании Infoshell, и мы поможем вам воплотить в жизнь ваши идеи в области веб-приложений, обеспечивая удобный и персонализированный доступ к вашему контенту и услугам.