UPORABA GPT API ZA USTVARJANJE INTERAKTIVNEGA TUTORJA

Cilj učne ure:

Študenti se naučijo, kako vključiti zgodovino pogovora v GPT asistenta za izboljšanje konteksta odgovorov. Program bo prilagojen za sledenje zgodovini pogovorov in ohranjanje konteksta skozi iteracije.

1. Pregled in uvod (10 minut)

Kaj je novo?

V tem programu se zgodovina pogovorov shrani v obliki seznama slovarjev.
GPT asistent uporablja zadnjih 5 sporočil iz zgodovine za generiranje odgovorov.
Uporaba stream=True omogoča sprotno generiranje in prikaz odgovorov.

Povezava s prejšnjo uro:

Študenti so spoznali osnovno strukturo GPT klicev.
Zdaj razširjamo funkcionalnost z vključitvijo zgodovine pogovora za bolj smiselne in koherentne odgovore.

2. Razlaga nadgrajene kode (15 minut)

Ključne izboljšave v kodi:

Uvedba zgodovine pogovora:

Zgodovina je seznam slovarjev, kjer vsak element predstavlja sporočilo.

Primer začetne konfiguracije:

zgodovina_pogovora = [
    {
        "role": "system",
        "content": "Ti si pomočnik za pomoč učitelju pri poučevanju tehnike in tehnologije"
    }
]

Vloga "system" določa osnovni kontekst za asistenta.

Dinamično dodajanje uporabniških sporočil:
- Ob vsakem vprašanju uporabnika se to doda v zgodovina_pogovora:
```
zgodovina_pogovora.append({"role": "user", "content": vprasanje})
```
Uporaba zadnjih 5 sporočil:
- Omejitev na zadnjih 5 sporočil zmanjšuje število tokenov in izboljša učinkovitost:
```
messages=zgodovina_pogovora[-5:]
```

Streaming odgovorov:

Omogoča sprotno pridobivanje delov odgovora, kar izboljša uporabniško izkušnjo:

for delcek_besedila in pogovor:
    print(delcek_besedila.choices[0].delta.content or "", end="")

Obravnava napak:

Uporaba try-except za obravnavo izjem, če API klic ne uspe:

except Exception as e:
    print(f"Prišlo je do napake: {str(e)}")

3. Praktična vaja (35 minut)

Naloge za študente:

Preizkusite obstoječo funkcionalnost:
- Zaženite program in vnesite več vprašanj.
- Opazujte, kako GPT asistent uporablja zgodovino pogovora za oblikovanje odgovorov.

Dodajte shranjevanje zgodovine v datoteko:

Ustvarite funkcijo za zapis zgodovina_pogovora v JSON datoteko:

import json
def shrani_zgodovino(ime_datoteke="zgodovina.json"):
    with open(ime_datoteke, "w", encoding="utf-8") as datoteka:
        json.dump(zgodovina_pogovora, datoteka, indent=4, ensure_ascii=False)

Implementirajte nalaganje zgodovine iz datoteke:

Ustvarite funkcijo za nalaganje shranjene zgodovine:

def nalozi_zgodovino(ime_datoteke="zgodovina.json"):
    try:
        with open(ime_datoteke, "r", encoding="utf-8") as datoteka:
            return json.load(datoteka)
    except FileNotFoundError:
        return []

Prilagodite kodo za nadaljevanje pogovora:
- Na začetku programa preverite, ali obstaja shranjena zgodovina, in jo naložite:
```
zgodovina_pogovora = nalozi_zgodovino()
```
Preverjanje vpliva zgodovine na odgovore:
- Poskusite spremeniti število sporočil, ki jih GPT uporablja iz zgodovine (npr. zadnjih 3 sporočil namesto 5).

4. Razširitve (10 minut)

Ideje za nadaljnje raziskovanje:

Dodajanje uporabniških identitet:
- Prilagodite system vlogo glede na uporabnika (npr. učitelj, učenec).
Vizualizacija zgodovine pogovora:
- Prikaz zgodovine pogovora v terminalu pred vsakim novim vprašanjem.
Analiza pogovora:
- Dodajte funkcijo, ki analizira, ali je GPT asistent uspešno ohranil kontekst.

5. Povzetek in diskusija (10 minut)

Ključna vprašanja za študente:

Kako zgodovina pogovora vpliva na odgovore GPT asistenta?
Kako bi izboljšali tok informacij, da bi bil asistent bolj učinkovit?
Katere dodatne funkcionalnosti bi želeli vključiti?

Rezultat:

Študenti bodo nadgradili svojega GPT asistenta, da bo uporabljal zgodovino pogovorov za bolj kontekstualne odgovore. Prav tako bodo razumeli, kako delati z datotekami za shranjevanje in nalaganje podatkov.