Julien Fournier - Tech Lead & Coordinateur d'agence
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Vous n'avez pas pu passer à côté, ou alors vous ne faites pas partie de cette planète (la tech j'entends).
Le sujet chaud du moment c'est ChatGPT, la nouvelle forme du moteur d'Intelligence Artificielle (AI) développé par OpenAI et propulsé par GPT-3.
Vous pouvez tester directement le chat ici : https://chat.openai.com/chat
La grande force de OpenAI c'est leur moteur GPT-3, qui utilise un modèle avec 175 milliards de paramètres, sortes de réseaux de neurones qui s'interconnectent et qui rendent le moteur "intelligent". Entraîné avec 570Go de textes collectés notamment sur Wikipédia et CommonCrawl, OpenAI est capable de répondre à la plupart des questions que vous vous posez.
Cerise sur le gâteau, nous allons pouvoir jouer avec car OpenAI propose une API - trop beau pour être vrai - avec un nombre de token gratuit limité, mais quand bien même, l'occasion est trop alléchante. On peut toujours souscrire à un plan payant pour débloquer le nombre d'appel au moteur.
Les doigts nous brûlent, allons-y ! Premièrement, nous allons créer une application Slack pour pouvoir répondre à la commande </tellme>
En allant ici vous pourrez créer votre application qui pourra interagir avec votre espace de discussion. Ensuite, dans la section Slash Command, on peut ajouter notre commande qui fera appel à notre script.
Sur la Request URL, on place notre script qui transmettra la question à l'API d'OpenAI. Nous utilisons le framework Laravel avec le package de Spatie https://spatie.be/docs/laravel-slack-slash-command/ pour simplifier la gestion du routing et pour les méthodes de réponses. Pour OpenAI on utilise le package développé par Nuno Maduro : https://github.com/openai-php/client :
On va ensuite répondre rapidement à Slack (le timeout de retour est très court) et lancer un job pour appeler OpenAI en tâche de fond. Sur ce point, Laravel offre un système de Queue/Job incroyablement simple : https://laravel.com/docs/9.x/queues
Voilà le job en question :
Ici nous avons choisi d'utiliser le point d'api completion qui s'applique aussi bien à du texte qu'à du code. Ensuite, on choisit le model davinci qui est le modèle GPT-3 le plus puissant pour interpréter du langage naturel : https://beta.openai.com/docs/models/davinci
Pour limiter le coût d'exploitation de l'API, on limite les réponses à 250 tokens.
Finalement la réponse apparait dans le channel Slack :
Bien sûr, il est possible d'utiliser OpenAI pour plein d'autres cas :
On peut aussi demander à ChatGPT de nous donner des idées :
Comment améliorer le devex de l'équipe de développeur avec openAI
Il existe plusieurs manières dont OpenAI peut aider une équipe de développeurs à améliorer leur devex (développement logiciel).
Voici quelques exemples :
En utilisant ces différents outils et services, OpenAI peut aider les équipes de développeurs à améliorer leur devex et à mieux utiliser les technologies d'IA dans leur travail.
Finalement le meilleur pour parler d'openAI, reste openAI lui-même :
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