Créer un planificateur de voyage alimenté par GPT-3 avec Streamlit

Créer un service de planification de voyage alimenté par GPT-3 avec Streamlit

Dans ce tutoriel, nous allons créer un service Streamlit simple alimenté par GPT-3 pour la planification de voyages. Cette application utilisera les capacités de GPT-3 pour générer des itinéraires de voyage adaptés en fonction des saisies de l'utilisateur, tandis que Streamlit nous aidera à construire une interface facile à utiliser.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir les prérequis suivants :

• Python installé sur votre machine.
• Accès au modèle GPT-3 d'OpenAI via une clé API.
• Connaissance de base en programmation Python.
• Streamlit installé pour le développement d'applications web.

Installation des bibliothèques nécessaires

Pour commencer, vous devez installer les bibliothèques requises en utilisant pip. Exécutez la commande suivante :

pip install openai streamlit python-dotenv

Configuration de l'environnement

Ensuite, créez un fichier .env dans votre répertoire de projet et incluez votre clé API OpenAI comme ceci :

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

Création du fichier main.py

Maintenant, créons le fichier main.py. Ce fichier importera toutes les bibliothèques nécessaires et chargera notre clé API à partir du fichier .env. Vous pouvez utiliser la structure de code suivante :

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import streamlit as st

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

Construction de l'application Streamlit

Passons à la construction de notre application Streamlit. Commencez par créer une fonction qui génère l'invite d'itinéraire de voyage en fonction de la saisie de l'utilisateur. Voici une simple mise en œuvre :

def generate_trip_schedule(location, days, interests):
    prompt = f"Create a trip schedule for {days} days in {location} focusing on {interests}.
    Use bullet points to outline daily activities."
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-003',
        prompt=prompt,
        max_tokens=500
    )
    return response['choices'][0]['text']

Création de l'interface utilisateur

Avec la fonction de génération d'invite en place, nous pouvons désormais configurer l'interface utilisateur à l'aide de Streamlit.

# Créer le formulaire d'entrée
st.title('Planificateur de Voyage')
location = st.text_input('Entrez le lieu du voyage :')
days = st.number_input('Nombre de jours :', min_value=1, max_value=30)
interests = st.text_input('Quels sont vos centres d'intérêt ? (ex : aventure, culture)')

if st.button('Générer l’itinéraire'):
    schedule = generate_trip_schedule(location, days, interests)
    st.write('### Votre itinéraire de voyage :')
    st.write(schedule)

Exécution de l'application Streamlit

Enfin, vous pouvez exécuter votre application Streamlit en naviguant jusqu'au répertoire de votre projet dans le terminal et en exécutant :

streamlit run main.py

Résultat

Une fois que vous avez exécuté l'application, ouvrez votre navigateur à l'URL locale fournie. Saisissez les détails de votre voyage souhaité, puis cliquez sur le bouton "Générer l’itinéraire". Vous devriez voir l'itinéraire de voyage généré affiché sur la page !

Conclusion

Ce tutoriel vous a guidé à travers le processus de création d'une application de planification de voyage simple alimentée par GPT-3 en utilisant Streamlit. Vous pouvez améliorer davantage cette application en ajoutant des fonctionnalités telles que la sauvegarde des itinéraires, l’offre de conseils ou l’intégration de cartes. N’hésitez pas à expérimenter et à enrichir votre application davantage !

Implémentation JSON

Si vous souhaitez structurer l’itinéraire généré au format JSON pour une meilleure gestion des données, vous pouvez modifier la section de retour de la fonction :

def generate_trip_schedule(location, days, interests):
    prompt = f"Create a trip schedule for {days} days in {location} focusing on {interests}.
    Use bullet points to outline daily activities."
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-003',
        prompt=prompt,
        max_tokens=500
    )
    schedule_list = response['choices'][0]['text'].split('\n')
    schedule_json = {'trip_schedule': schedule_list}
    return schedule_json

Cette structure permet un stockage et une récupération efficaces de vos données d'itinéraire.