Использование ChatGPT в C#

[ Полезный рекламный блок ]

Попробуйте свои силы в игре, где ваши навыки программирования на C# станут решающим фактором. Переходите по ссылке 🔰.

В этой статье, мы рассмотрим как использовать ChatGpt в своих программах, с возможностью отправки и получения запроса.

С момента выпуска ChatGPT — 30 ноября 2022 года, он привлек внимание не только технологического сообщества, но и всего мира. Это вызвало изменения в Google, направленные на ускорение исследований в области ИИ, и вызвало опасения, что ChatGPT может бросить вызов доминированию Google в области поиска.

На данный момент Stack Overflow вводит запрет на генерируемый контент на своих форумах. Хотя поиск является популярной функцией, ChatGPT также поддерживает:

анализ
классификацию
генерация кода
генерация изображений

OpenAI предоставил доступ к своим API, а также клиентскую библиотеку на языке Python. В этой статье рассмотрим, как использовать API ChatGPT в приложении на C#.

Если вы не зарегистрированы, это необходимо сделать с использованием вашего номера телефона. В Украине, с середины февраля 2023 года, это стало возможным.

Получение токена

Прежде всего, нам нужен токен, для отправки запросов. Его можно сгенерировать в личном кабинете на сайте openai по адресу:

https://platform.openai.com/account/api-keys

Новым пользователям предоставляется бесплатная пробная версия с определенным количеством жетонов, выделенных на их счет. По мере их истечения или использования для продолжения обслуживания потребуется кредитная карта. В OpenAPI есть полное руководство по ценам.

После нажатия на кнопку «Create new secret key» отобразится окно с сгенерированным токеном, который необходимо скопировать и сохранить. Затем этот токен отобразится в списке ключей:

Мой сгенерированный ключ, следующий:

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

Уважаемые энтузиасты программирования на C#!

Мы понимаем, что иногда вы можете столкнуться с трудностями при решении проблем во время работы над своими проектами на C#. Если у вас возникли проблемы, связанные с языком программирования C#, мы готовы вам помочь!

Вы можете связаться с нами по электронной почте или позвонить нам по телефону. Наша команда опытных разработчиков C# будет рада помочь вам с любыми вопросами или проблемами, которые у вас могут возникнуть. Мы стремимся помочь вам преодолеть любые препятствия, с которыми вы столкнетесь на пути освоения C#.

Не стесняйтесь обращаться к нам за любой помощью или руководством. Мы всегда готовы поддержать вас в ваших начинаниях.

С наилучшими пожеланиями,
[Леонид / Dijix Company]

info@dijix.com.ua
+380970601478

Создание приложения клиента. Вариант 1.

Создадим проект по типу Console Application.

В первом подходе, рассмотрим использование библиотеки OpenAI_API, которую можно сказать через Package Manager Console:

Install-Package OpenAI_API

1	Install-Package OpenAI_API

В файле Program.cs, определим следующий код:

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        string apiKey = "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";
        OpenAIAPI api = new OpenAIAPI(new APIAuthentication(apiKey));
        Conversation chat = api.Chat.CreateConversation();

        Console.Write("User: ");
        string question = Console.ReadLine();
        chat.AppendUserInput(question);

        var result = await chat.GetResponseFromChatbotAsync();
        Console.WriteLine($"Chat GPT: {result}");
    }
}

class Program

{

static async Task Main()

{

string apiKey = "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";

OpenAIAPI api = new OpenAIAPI(new APIAuthentication(apiKey));

Conversation chat = api.Chat.CreateConversation();

Console.Write("User: ");

string question = Console.ReadLine();

chat.AppendUserInput(question);

var result = await chat.GetResponseFromChatbotAsync();

Console.WriteLine($"Chat GPT: {result}");

}

Не забудьте подключить следующие пространства имен:

using OpenAI_API.Chat;
using OpenAI_API;

1 2	using OpenAI_API.Chat; using OpenAI_API;

Запустим приложение и проверим его работу.

Создание приложения клиента. Вариант 2.

Определим следующее консольное приложение:

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        // токен из личного кабинета
        string apiKey = "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";
        // адрес api для взаимодействия с чат-ботом
        string endpoint = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
        List<Message> messages = new List<Message>();
        var httpClient = new HttpClient();
        httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", $"Bearer {apiKey}");
        
        while (true)
        {
            Console.Write("User: ");
            var content = Console.ReadLine();
            if (content is not { Length: > 0 }) break;

            var message = new Message() { Role = "user", Content = content };
            messages.Add(message);


            var requestData = new Request()
            {
                ModelId = "gpt-3.5-turbo",
                Messages = messages
            };

            using var response = await httpClient.PostAsJsonAsync(endpoint, requestData);


            if (!response.IsSuccessStatusCode)
            {
                Console.WriteLine($"{(int)response.StatusCode} {response.StatusCode}");
                break;
            }

            ResponseData? responseData = await response.Content.ReadFromJsonAsync<ResponseData>();

            var choices = responseData?.Choices ?? new List<Choice>();
            if (choices.Count == 0)
            {
                Console.WriteLine("No choices were returned by the API");
                continue;
            }
            var choice = choices[0];
            var responseMessage = choice.Message;

            messages.Add(responseMessage);
            var responseText = responseMessage.Content.Trim();
            Console.WriteLine($"ChatGPT: {responseText}");
        }
    }
}
class Message
{
    [JsonPropertyName("role")]
    public string Role { get; set; } = "";
    [JsonPropertyName("content")]
    public string Content { get; set; } = "";
}
class Request
{
    [JsonPropertyName("model")]
    public string ModelId { get; set; } = "";
    [JsonPropertyName("messages")]
    public List<Message> Messages { get; set; } = new();
}

class ResponseData
{
    [JsonPropertyName("id")]
    public string Id { get; set; } = "";
    [JsonPropertyName("object")]
    public string Object { get; set; } = "";
    [JsonPropertyName("created")]
    public ulong Created { get; set; }
    [JsonPropertyName("choices")]
    public List<Choice> Choices { get; set; } = new();
    [JsonPropertyName("usage")]
    public Usage Usage { get; set; } = new();
}

class Choice
{
    [JsonPropertyName("index")]
    public int Index { get; set; }
    [JsonPropertyName("message")]
    public Message Message { get; set; } = new();
    [JsonPropertyName("finish_reason")]
    public string FinishReason { get; set; } = "";
}

class Usage
{
    [JsonPropertyName("prompt_tokens")]
    public int PromptTokens { get; set; }
    [JsonPropertyName("completion_tokens")]
    public int CompletionTokens { get; set; }
    [JsonPropertyName("total_tokens")]
    public int TotalTokens { get; set; }
}

100

101

102

class Program

{

static async Task Main()

{

// токен из личного кабинета

string apiKey = "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";

// адрес api для взаимодействия с чат-ботом

string endpoint = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

List<Message> messages = new List<Message>();

var httpClient = new HttpClient();

httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", $"Bearer {apiKey}");

while (true)

{

Console.Write("User: ");

var content = Console.ReadLine();

if (content is not { Length: > 0 }) break;

var message = new Message() { Role = "user", Content = content };

messages.Add(message);

var requestData = new Request()

{

ModelId = "gpt-3.5-turbo",

Messages = messages

};

using var response = await httpClient.PostAsJsonAsync(endpoint, requestData);

if (!response.IsSuccessStatusCode)

{

Console.WriteLine($"{(int)response.StatusCode} {response.StatusCode}");

break;

}

ResponseData? responseData = await response.Content.ReadFromJsonAsync<ResponseData>();

var choices = responseData?.Choices ?? new List<Choice>();

if (choices.Count == 0)

{

Console.WriteLine("No choices were returned by the API");

continue;

}

var choice = choices[0];

var responseMessage = choice.Message;

messages.Add(responseMessage);

var responseText = responseMessage.Content.Trim();

Console.WriteLine($"ChatGPT: {responseText}");

}

class Message

{

[JsonPropertyName("role")]

public string Role { get; set; } = "";

[JsonPropertyName("content")]

public string Content { get; set; } = "";

}

class Request

{

[JsonPropertyName("model")]

public string ModelId { get; set; } = "";

[JsonPropertyName("messages")]

public List<Message> Messages { get; set; } = new();

}

class ResponseData

{

[JsonPropertyName("id")]

public string Id { get; set; } = "";

[JsonPropertyName("object")]

public string Object { get; set; } = "";

[JsonPropertyName("created")]

public ulong Created { get; set; }

[JsonPropertyName("choices")]

public List<Choice> Choices { get; set; } = new();

[JsonPropertyName("usage")]

public Usage Usage { get; set; } = new();

}

class Choice

{

[JsonPropertyName("index")]

public int Index { get; set; }

[JsonPropertyName("message")]

public Message Message { get; set; } = new();

[JsonPropertyName("finish_reason")]

public string FinishReason { get; set; } = "";

}

class Usage

{

[JsonPropertyName("prompt_tokens")]

public int PromptTokens { get; set; }

[JsonPropertyName("completion_tokens")]

public int CompletionTokens { get; set; }

[JsonPropertyName("total_tokens")]

public int TotalTokens { get; set; }

}

Во-первых, нам нужно определить ряд классов для отправки и получения сообщений в формате json.

Для представления ответа определены следующие классы: Message, ResponseData, Choice и Usage.

Для сравнения с данными, полученными при десериализации ответа, мы устанавливаем соответствующий атрибут JsonPropertyName для каждого свойства классов. Формат отправляемого запроса следующий:

{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hapy to work!"
    }
  ]
}

{

"model": "gpt-3.5-turbo",

"messages": [

{

"role": "user",

"content": "Hapy to work!"

}

]

}

Для представления этих данных определен тип Request:

class Request
{
    [JsonPropertyName("model")]
    public string ModelId { get; set; } = "";
    [JsonPropertyName("messages")]
    public List<Message> Messages { get; set; } = new();
}

class Request

{

[JsonPropertyName("model")]

public string ModelId { get; set; } = "";

[JsonPropertyName("messages")]

public List<Message> Messages { get; set; } = new();

}

В самой программе сначала устанавливаем токен, который будет использоваться для отправки запросов к ChatGPT, и адрес запроса:

// токен из личного кабинета
string apiKey = "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";
// адрес api для взаимодействия с чат-ботом
string endpoint = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

// токен из личного кабинета

string apiKey = "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";

// адрес api для взаимодействия с чат-ботом

string endpoint = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

Далее определяем список сообщений (по умолчанию пустой) и объект HttpClient для отправки сообщений:

List<Message> messages = new List<Message>();
// HttpClient для отправки сообщений
var httpClient = new HttpClient();
// устанавливаем отправляемый в запросе токен
httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", $"Bearer {apiKey}");

List<Message> messages = new List<Message>();

// HttpClient для отправки сообщений

var httpClient = new HttpClient();

// устанавливаем отправляемый в запросе токен

httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", $"Bearer {apiKey}");

Для текущего пользователя, свойство «Role» принимает значение «пользователь», а свойство «Контент» сохранит фактический текст сообщения, отправленного чат-боту. Затем с помощью Request выполняем запрос к ChatGPT:

     var requestData = new Request()
            {
                ModelId = "gpt-3.5-turbo",
                Messages = messages
            };

var requestData = new Request()

{

ModelId = "gpt-3.5-turbo",

Messages = messages

};

Для выполнения запроса создаем объект Request, свойствам которого передаются название модели и список сообщений. После этого из переменной response мы сможем получить ответ чат-бота:

ResponseData? responseData = await response.Content.ReadFromJsonAsync<ResponseData>();

            var choices = responseData?.Choices ?? new List<Choice>();
            if (choices.Count == 0)
            {
                Console.WriteLine("No choices were returned by the API");
                continue;
            }
            var choice = choices[0];
            var responseMessage = choice.Message;

            messages.Add(responseMessage);
            var responseText = responseMessage.Content.Trim();
            Console.WriteLine($"ChatGPT: {responseText}");

ResponseData? responseData = await response.Content.ReadFromJsonAsync<ResponseData>();

var choices = responseData?.Choices ?? new List<Choice>();

if (choices.Count == 0)

{

Console.WriteLine("No choices were returned by the API");

continue;

}

var choice = choices[0];

var responseMessage = choice.Message;

messages.Add(responseMessage);

var responseText = responseMessage.Content.Trim();

Console.WriteLine($"ChatGPT: {responseText}");

Существует множество других параметров, позволяющих управлять вариативностью ответа, процессом выбора ответа, сокращением повторения маркеров и другими. Можно изучить больше вариантов использования, например, классификацию и анализ настроения.

Я надеюсь, что вам понравилось читать эту статью, и она оказалась легкой для понимания. Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо комментарии или исправления.

Так же вам может быть интересна предыдущая статья — Магазин на Asp.Net Core MVC EF. Часть 1.

Вы хотите научится писать код на языке программирования C#?

Создавать различные информационные системы, состоящие из сайтов, мобильных клиентов, десктопных приложений, телеграмм-ботов и т.д.

Переходите к нам на страницу Dijix и ознакомьтесь с условиями обучения, мы специализируемся только на индивидуальных занятиях, как для начинающих, так и для более продвинутых программистов. Вы можете взять как одно занятие для проработки интересующего Вас вопроса, так и несколько, для более плотной работы. Благодаря личному кабинету, каждый студент повысит качество своего обучения, в вашем распоряжении: