Integrando ChatGPT con WhatsApp

Editado 1 Hace una semana por ExtremeHow Equipo Editorial

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WhatsApp es una de las aplicaciones de mensajería más populares en todo el mundo, con millones de usuarios que dependen de ella a diario para comunicaciones personales y empresariales. Integrar esta versátil plataforma con un modelo de lenguaje avanzado como ChatGPT abre un mundo de posibilidades, mejorando tanto las comunicaciones personales como empresariales. Esta guía tiene como objetivo explicar cómo puedes integrar ChatGPT de OpenAI con WhatsApp de una manera integral.

Introducción

ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Está basado en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer), que ha logrado avances significativos en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Al integrar ChatGPT con WhatsApp, los usuarios pueden aprovechar el poder de la inteligencia artificial para automatizar respuestas, manejar consultas de clientes, proporcionar soporte y mucho más.

Requisitos previos

Antes de comenzar con el proceso de integración, debes cumplir con varios requisitos previos:

• Cuenta de WhatsApp Business: Para integrar con ChatGPT, debes tener una cuenta de WhatsApp Business, que permite el acceso a la API.
• Cuenta de Twilio: Necesitarás una cuenta de Twilio. Twilio proporciona APIs para enviar y recibir mensajes de WhatsApp.
• Acceso a la API de OpenAI: Debes tener acceso a la API de OpenAI que proporciona el modelo ChatGPT.
• Conocimientos básicos de programación: Necesitas tener un conocimiento básico de programación, especialmente Python, para facilitar el proceso de integración.

Configuración de la integración de la API de WhatsApp con Twilio

1. Crear una cuenta de Twilio: Si aún no has creado una cuenta de Twilio, dirígete a su sitio web y regístrate.
2. Actualiza a una cuenta paga (opcional): Si planeas ir más allá del nivel gratuito, puede que necesites actualizar tu cuenta de Twilio para usar la API de WhatsApp de manera más extensa.
3. Obtén el Sandbox de WhatsApp: Twilio proporciona el Sandbox de WhatsApp para que los desarrolladores prueben sus aplicaciones. Puedes encontrarlo en la consola de Twilio en el menú de WhatsApp. Te proporcionará un número temporal para enviar y recibir mensajes durante el desarrollo.
4. Configura el sandbox: En la configuración del sandbox, configura la URL del mensaje donde Twilio debería enviar los mensajes entrantes de WhatsApp. Esta URL debe apuntar al servidor donde está alojado tu código de integración.

Integrando ChatGPT con tu servidor

Pasemos a integrar ChatGPT con un servidor para procesar mensajes recibidos a través de la API de WhatsApp de Twilio. Para este propósito, usaremos un ejemplo básico con Python y Flask, un framework de aplicación web ligero.

Paso 1: Configuración de la aplicación Flask

from flask import Flask, request
import openai

app = Flask(__name__)

# Configure your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

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

    # Call the OpenAI API and get the response
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",  # Adjust the model as needed
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Replying with: {reply}')

    return str(reply)

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

app = Flask(__name__)

# Configure your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

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

    # Call the OpenAI API and get the response
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",  # Adjust the model as needed
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Replying with: {reply}')

    return str(reply)

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

Este código básico inicializa una aplicación Flask y crea un único punto final `/message` para manejar solicitudes POST con mensajes de WhatsApp entrantes. Cuando se recibe un mensaje, se envía a la API de OpenAI, que está ejecutando ChatGPT. Luego se imprime la respuesta.

Paso 2: Exponer tu aplicación Flask a Internet

Para hacer tu aplicación Flask accesible desde Internet, puedes usar una herramienta como "ngrok". Ngrok te permite crear un túnel seguro a tu servidor local. Esto es necesario porque Twilio publicará mensajes en tu servidor, y el servidor de Twilio debe acceder a tu punto final.

# Install ngrok (ensure it's installed on your system)
ngrok http 5000
# Install ngrok (ensure it's installed on your system)
ngrok http 5000

Después de ejecutar ngrok, genera una URL pública como `http://abcd1234.ngrok.io`. Usa esta URL en la configuración de tu sandbox de Twilio como la URL a la que deberían publicarse los mensajes entrantes.

Paso 3: Manejar respuestas a Twilio

Para que Twilio reconozca y actúe según la respuesta que proviene de tu ChatGPT, asegúrate de dar formato a las respuestas según la estructura esperada por Twilio. Podemos usar TwiML para crear la respuesta adecuada.

from twilio.twiml.messaging_response import MessagingResponse

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

    # Call the OpenAI API and get the response
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Replying with: {reply}')

    # Use Twilio's MessagingResponse to format the reply
    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'Received message: {incoming_msg}')

    # Call the OpenAI API and get the response
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'Replying with: {reply}')

    # Use Twilio's MessagingResponse to format the reply
    resp = MessagingResponse()
    msg = resp.message(reply)

    return str(resp)

En este paso, utilizamos el MessagingResponse de la biblioteca Twilio para crear la respuesta, asegurándonos de que Twilio pueda entenderla correctamente.

Prueba de integración

Una vez que tu servidor esté configurado y pueda alcanzarse a través de la URL de ngrok, y tu sandbox de Twilio esté configurado con esta URL, puedes comenzar a probar la integración:

1. Envía un mensaje de WhatsApp: Envía un mensaje al número del sandbox de Twilio usando tu WhatsApp. El mensaje debería llegar a tu aplicación Flask.
2. Recibe una respuesta: Una vez que el mensaje sea procesado por ChatGPT y tu aplicación Flask genere una respuesta, debería ser enviada de vuelta a tu WhatsApp a través de Twilio.

Conclusión y reflexiones

Integrar ChatGPT con WhatsApp a través de la API de Twilio es una forma convincente de aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la comunicación. Permite a las empresas y desarrolladores automatizar y escalar conversaciones, mejorando la eficiencia y la satisfacción del usuario.

Sin embargo, hay algunas cosas a tener en cuenta:

• Costos de API: Ten en cuenta los costos asociados con el uso de las APIs de Twilio y OpenAI, especialmente a medida que tu uso escala.
• Privacidad y seguridad: Protege los datos de los usuarios y asegura el cumplimiento de normativas como el GDPR.
• Ajuste de rendimiento: Las respuestas de ChatGPT pueden requerir ajustes para la relevancia y adecuación en función de casos de uso específicos.
• Límites de tasa: Respeta los límites de tasa impuestos tanto por Twilio como por la API de OpenAI.

La integración puede y debe personalizarse aún más en función de los requisitos específicos de la aplicación y las necesidades del usuario. Esto puede incluir el uso de funciones avanzadas del modelo GPT, como el ajuste fino para interacciones específicas de dominio, la integración con bases de datos o la ampliación de funcionalidades a través de APIs adicionales.

Siguiendo los pasos descritos en esta guía y considerando las recomendaciones, podrás aprovechar el poder de ChatGPT dentro de tus sistemas de comunicación de WhatsApp.

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