ماذا سنبني اليوم؟
في هذا الدرس، سنتعلم كيفية البدء بسرعة مع واجهتي برمجة تطبيقات (APIs) قويتين للذكاء الاصطناعي: OpenAI API و Google Gemini API. سنقوم بكتابة كود بايثون بسيط للاتصال بكلتا الواجهتين، وإرسال استعلام، واستقبال استجابة نصية. الهدف هو تزويدك بأساس عملي لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقاتك.
1. البدء مع OpenAI API
ملاحظة تقنية: ستحتاج إلى مفتاح API من حسابك على OpenAI Platform. يوصى بشدة بتعيينه كمتغير بيئة (مثل OPENAI_API_KEY) بدلاً من تضمينه مباشرة في الكود لأغراض الأمان وإدارة المفاتيح.
تثبيت المكتبة
أولاً، قم بتثبيت مكتبة openai بايثون:
pip install openaiكود بايثون للاتصال بـ OpenAI
هذا الكود يوضح كيفية إرسال طلب إلى نموذج gpt-3.5-turbo واستقبال رد. تأكد من أن مفتاح API الخاص بك متاح كمتغير بيئة.
import os
from openai import OpenAI
# قم بتهيئة العميل باستخدام مفتاح API من متغيرات البيئة
# تأكد من تعيين متغير البيئة OPENAI_API_KEY
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
def get_openai_response(prompt):
try:
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "أنت مساعد مفيد."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
return completion.choices[0].message.content
except Exception as e:
return f"حدث خطأ في OpenAI API: {e}"
# مثال على الاستخدام
if __name__ == "__main__":
user_prompt = "ما هي عاصمة فرنسا؟"
response = get_openai_response(user_prompt)
print("\n--- استجابة OpenAI ---")
print(response)
2. البدء مع Google Gemini API
ملاحظة تقنية: ستحتاج إلى مفتاح API من Google AI Studio أو Google Cloud. يوصى بشدة بتعيينه كمتغير بيئة (مثل GOOGLE_API_KEY).
تثبيت المكتبة
ثانياً، قم بتثبيت مكتبة google-generativeai بايثون:
pip install -q -U google-generativeaiكود بايثون للاتصال بـ Gemini
هذا الكود يوضح كيفية إرسال طلب إلى نموذج gemini-pro واستقبال رد. تأكد من أن مفتاح API الخاص بك متاح كمتغير بيئة.
import os
import google.generativeai as genai
# قم بتهيئة Gemini API باستخدام مفتاح API من متغيرات البيئة
# تأكد من تعيين متغير البيئة GOOGLE_API_KEY
genai.configure(api_key=os.environ.get("GOOGLE_API_KEY"))
def get_gemini_response(prompt):
try:
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content(prompt)
return response.text
except Exception as e:
return f"حدث خطأ في Gemini API: {e}"
# مثال على الاستخدام
if __name__ == "__main__":
user_prompt = "اذكر ثلاثة حقائق مثيرة للاهتمام حول المحيط الهادئ."
response = get_gemini_response(user_prompt)
print("\n--- استجابة Gemini ---")
print(response)
النتيجة النهائية المتوقعة
بعد تشغيل كل مقطع كود بايثون بشكل منفصل (أو دمجهما في سكريبت واحد)، ستشاهد استجابات نصية مطبوعة في وحدة التحكم (terminal) الخاصة بك.
- بالنسبة لسكربت OpenAI، ستظهر استجابة مثل:
عاصمة فرنسا هي باريس. - بالنسبة لسكربت Gemini، ستظهر قائمة بثلاث حقائق مثيرة للاهتمام حول المحيط الهادئ.
هذا يؤكد أنك قد نجحت في الاتصال بكلتا واجهتي برمجة التطبيقات واستقبال ردود منهما، مما يمهد الطريق لمشاريع الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا!