WindowsMacПрограммное обес..НастройкиБезопасностьПродуктивностьЛинуксАндроид (Androi.. Все

Интеграция ChatGPT с WhatsApp

Отредактировано 1 Неделю назад от ExtremeHow Редакционная команда

ВатсапИнтеграцияOpenAIОбмен сообщениямиБотСвязьAPIМобильныйАвтоматизацияСлужба

Интеграция ChatGPT с WhatsApp

Перевод обновлен 1 Неделю назад

WhatsApp — одно из самых популярных приложений для обмена сообщениями по всему миру, с его помощью ежедневно миллионы пользователей осуществляют личные и деловые коммуникации. Интеграция этой универсальной платформы с продвинутой языковой моделью, такой как ChatGPT, открывает мир возможностей, улучшая как личные, так и деловые коммуникации. Данное руководство объясняет, как можно интегрировать ChatGPT от OpenAI с WhatsApp наиболее полно.

Введение

ChatGPT — это языковая модель, разработанная OpenAI. Она основана на архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer), которая сделала значительный прогресс в области обработки естественного языка. Интегрируя ChatGPT с WhatsApp, пользователи могут использовать возможности ИИ для автоматизации ответов, обработки запросов клиентов, предоставления поддержки и многого другого.

Предварительные условия

Прежде чем приступить к процессу интеграции, необходимо выполнить несколько предварительных условий:

Настройка интеграции API WhatsApp с Twilio

  1. Создайте аккаунт Twilio: Если у вас еще нет аккаунта Twilio, перейдите на их вебсайт и зарегистрируйтесь.
  2. Переход на платный аккаунт (по желанию): Если вы планируете выйти за пределы бесплатного уровня, вам, возможно, потребуется обновить аккаунт Twilio, чтобы более активно использовать API WhatsApp.
  3. Получите песочницу WhatsApp: Twilio предоставляет песочницу WhatsApp для разработчиков, чтобы тестировать свои приложения. Вы можете найти ее в консоли Twilio в разделе меню WhatsApp. Она предоставит вам временный номер для отправки и получения сообщений во время разработки.
  4. Настройте песочницу: В настройках песочницы укажите URL-адрес сообщения, куда Twilio должна будет отправлять входящие сообщения WhatsApp. Этот URL-адрес будет указывать на ваш сервер, где размещен код интеграции.

Интеграция ChatGPT с сервером

Перейдем к интеграции ChatGPT с сервером для обработки сообщений, полученных через API WhatsApp от Twilio. Для этого мы используем базовый пример с Python и Flask, легковесным фреймворком для веб-приложений.

Шаг 1: Настройка приложения Flask

from flask import Flask, request
import openai

app = Flask(__name__)

# Настройте свой API-ключ OpenAI
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

@app.route('/message', methods=['POST'])
def whatsapp_message():
    incoming_msg = request.values.get('Body', '').strip()
    print(f'Получено сообщение: {incoming_msg}')

    # Вызовите API OpenAI и получите ответ
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",  # Настройте модель по мере необходимости
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Ответ на сообщение: {reply}')

    return str(reply)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)
from flask import Flask, request
import openai

app = Flask(__name__)

# Настройте свой API-ключ OpenAI
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

@app.route('/message', methods=['POST'])
def whatsapp_message():
    incoming_msg = request.values.get('Body', '').strip()
    print(f'Получено сообщение: {incoming_msg}')

    # Вызовите API OpenAI и получите ответ
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",  # Настройте модель по мере необходимости
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Ответ на сообщение: {reply}')

    return str(reply)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

Этот базовый фрагмент кода инициализирует приложение Flask и создает единственную конечную точку `/message` для обработки POST-запросов с входящими сообщениями WhatsApp. Когда сообщение получает, оно отправляется в OpenAI API, в котором работает ChatGPT. Ответ затем выводится.

Шаг 2: Подключение приложения Flask к Интернету

Чтобы сделать ваше приложение Flask доступным из Интернета, вы можете использовать инструменты, такие как "ngrok". Ngrok позволяет создавать безопасные туннели к вашему локальному серверу. Это необходимо, потому что Twilio будет отправлять сообщения на ваш сервер, и сервер Twilio должен иметь доступ к вашей конечной точке.

# Установите ngrok (убедитесь, что он установлен в вашей системе)
ngrok http 5000
# Установите ngrok (убедитесь, что он установлен в вашей системе)
ngrok http 5000

После запуска ngrok он генерирует общедоступный URL, например `http://abcd1234.ngrok.io`. Используйте этот URL в конфигурации песочницы Twilio как URL-адрес, на который должны отправляться входящие сообщения.

Шаг 3: Обработка ответов в Twilio

Чтобы Twilio могла распознать и обработать ответ, поступающий от вашего ChatGPT, убедитесь, что формируете ответы в соответствии с ожидаемой структурой Twilio. Мы можем использовать TwiML для создания правильного ответа.

from twilio.twiml.messaging_response import MessagingResponse

@app.route('/message', methods=['POST'])
def whatsapp_message():
    incoming_msg = request.values.get('Body', '').strip()
    print(f'Получено сообщение: {incoming_msg}')

    # Вызовите API OpenAI и получите ответ
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Ответ на сообщение: {reply}')

    # Используйте MessagingResponse от Twilio для форматирования ответа
    resp = MessagingResponse()
    msg = resp.message(reply)

    return str(resp)
from twilio.twiml.messaging_response import MessagingResponse

@app.route('/message', methods=['POST'])
def whatsapp_message():
    incoming_msg = request.values.get('Body', '').strip()
    print(f'Получено сообщение: {incoming_msg}')

    # Вызовите API OpenAI и получите ответ
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Ответ на сообщение: {reply}')

    # Используйте MessagingResponse от Twilio для форматирования ответа
    resp = MessagingResponse()
    msg = resp.message(reply)

    return str(resp)

На этом этапе мы используем MessagingResponse из библиотеки Twilio для создания ответа, обеспечивая его правильное понимание Twilio.

Тестирование интеграции

Как только ваш сервер настроен и доступен по URL-адресу ngrok, а ваша песочница Twilio сконфигурирована с этим URL-адресом, вы можете начать тестирование интеграции:

  1. Отправьте сообщение WhatsApp: Отправьте сообщение на номер песочницы Twilio, используя WhatsApp. Сообщение должно достичь вашего приложения Flask.
  2. Получите ответ: Как только сообщение будет обработано ChatGPT и ваше приложение Flask создаст ответ, он должен быть отправлен обратно на ваш WhatsApp через Twilio.

Заключение и мысли

Интеграция ChatGPT с WhatsApp через Twilio API — это впечатляющий способ использования ИИ для улучшения коммуникаций. Это позволяет бизнесу и разработчикам автоматизировать и масштабировать разговоры, повышая эффективность и удовлетворенность пользователей.

Тем не менее, есть несколько моментов, которые стоит учитывать:

Эту интеграцию можно и нужно дополнительно настраивать в зависимости от конкретных требований приложения и нужд пользователей. Это может включать использование продвинутых функций модели GPT, таких как настройка для специфических взаимодействий в определенной области, интеграция с базами данных или расширение функционала через дополнительные API.

Следуя шагам, изложенным в этом руководстве, и учитывая рекомендации, вы сможете использовать возможности ChatGPT в рамках ваших систем коммуникации WhatsApp.

Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете


Комментарии 



Интеграция ChatGPT с WhatsApp

https://www.extremehow.com/how-to-integrate-chatgpt-with-whatsapp?ehal=ru






Поиск ExtremeHow (ru)