AI Engineer Roadmap: Bắt Đầu Với OpenAI Chat Completions API

Chào mừng các bạn quay trở lại với series AI Engineer Roadmap! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng tìm hiểu Kỹ Sư AI là gì, phân biệt Kỹ sư AI và Kỹ sư ML, khám phá sự khác biệt giữa AI và AGI, và hiểu vai trò quan trọng của Kỹ sư AI trong phát triển sản phẩm. Chúng ta cũng đã thảo luận tại sao nên bắt đầu với các mô hình AI được huấn luyện trước và những hạn chế cần lưu ý. Chúng ta thậm chí còn so sánh các mô hình AI hàng đầu như OpenAI, Claude, Gemini và bắt đầu làm quen với các mô hình trên Hugging Face.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào một trong những công cụ mạnh mẽ và phổ biến nhất mà các Kỹ sư AI hiện đại sử dụng: OpenAI Chat Completions API. Đây là cách chính để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tiên tiến của OpenAI như GPT-3.5 Turbo, GPT-4, hay GPT-4o, cho phép chúng ta xây dựng các ứng dụng đàm thoại, sáng tạo nội dung, phân tích dữ liệu dựa trên văn bản và vô vàn khả năng khác.

1. OpenAI Chat Completions API là gì?

Về bản chất, Chat Completions API là một giao diện lập trình ứng dụng cho phép bạn gửi một loạt “lời nhắn” (messages) đến một mô hình ngôn ngữ của OpenAI và nhận lại phản hồi được tạo ra bởi mô hình đó. Khác với các API “text completion” cũ chỉ xử lý một đoạn văn bản đầu vào duy nhất, Chat Completions API được thiết kế đặc biệt để mô phỏng cuộc hội thoại.

Điều này được thực hiện thông qua cấu trúc đầu vào dựa trên các “vai trò” (roles):

  • system: Cung cấp bối cảnh hoặc hướng dẫn tổng thể cho mô hình. Ví dụ: “Bạn là một trợ lý AI hữu ích và tuân thủ quy tắc.” hoặc “Bạn là một chuyên gia marketing, hãy viết email thuyết phục.”
  • user: Đại diện cho người dùng cuối, đưa ra yêu cầu hoặc câu hỏi.
  • assistant: Đại diện cho phản hồi trước đó của mô hình (hoặc của một AI khác). Điều này cho phép bạn cung cấp lịch sử cuộc trò chuyện để mô hình tham chiếu.

Bằng cách cung cấp một danh sách các lời nhắn với các vai trò khác nhau, bạn tạo ra một “ngữ cảnh” (context) cho mô hình. Mô hình sau đó sẽ xem xét toàn bộ ngữ cảnh này và tạo ra phản hồi tiếp theo dưới vai trò `assistant`. Đây là cách các ứng dụng chatbot hiện đại hoạt động.

Sức mạnh của API này nằm ở khả năng hiểu ngữ cảnh phức tạp, tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp, và thực hiện nhiều loại tác vụ ngôn ngữ khác nhau, từ trả lời câu hỏi đơn giản đến viết kịch bản, tóm tắt tài liệu hay thậm chí là sáng tạo thơ ca.

2. Tại Sao Kỹ Sư AI Cần Nắm Vững API Này?

Như chúng ta đã thảo luận trong bài viết Tại Sao Nên Bắt Đầu Với Các Mô Hình AI Được Huấn Luyện Trước?, việc sử dụng các mô hình mạnh mẽ, được huấn luyện sẵn thông qua API giúp chúng ta triển khai các tính năng AI vào sản phẩm một cách nhanh chóng và hiệu quả mà không cần đầu tư khổng lồ vào việc huấn luyện mô hình từ đầu. OpenAI Chat Completions API là cánh cửa để truy cập những mô hình hàng đầu thế giới hiện nay.

Là một Kỹ sư AI, việc làm chủ API này cho phép bạn:

  • Xây dựng các ứng dụng AI: Tạo ra các chatbot, trợ lý ảo, công cụ sáng tạo nội dung, hệ thống phân tích cảm xúc, và nhiều ứng dụng khác tích hợp trực tiếp vào sản phẩm hoặc quy trình làm việc.
  • Thử nghiệm và lặp lại nhanh chóng: Dễ dàng thử nghiệm các ý tưởng, chiến lược prompt (câu lệnh), và tùy chỉnh hành vi của mô hình bằng cách điều chỉnh các tham số API.
  • Tận dụng khả năng của mô hình: Khai thác tối đa sức mạnh của các mô hình tiên tiến cho các tác vụ cụ thể.
  • Hiểu về cách tương tác với LLMs: API này cung cấp một nền tảng vững chắc để hiểu cách hoạt động của các LLMs và cách điều khiển chúng, kỹ năng này có thể áp dụng cho các nền tảng API khác (như Claude, Gemini, đã được so sánh trong bài viết này).

Đây không chỉ là việc gọi một hàm API; đây là việc học cách giao tiếp hiệu quả với một trí tuệ nhân tạo phức tạp để đạt được mục tiêu của bạn.

3. Chuẩn Bị: Tài Khoản OpenAI và API Key

Trước khi bắt tay vào code, bạn cần chuẩn bị:

  1. Tài khoản OpenAI: Truy cập website của OpenAI và đăng ký một tài khoản.
  2. API Key: Sau khi đăng nhập, vào phần cài đặt tài khoản hoặc mục “API keys”. Tạo một API key mới. Lưu ý: Hãy giữ bí mật API key này. Nó giống như mật khẩu truy cập dịch vụ trả phí của bạn. Đừng chia sẻ nó công khai và đừng nhúng trực tiếp vào mã nguồn của bạn.

Việc tốt nhất để quản lý API key là sử dụng biến môi trường (environment variables). Điều này giúp tách thông tin nhạy cảm ra khỏi code base và dễ dàng quản lý khi triển khai ứng dụng.

4. Cài Đặt Thư Viện Python

OpenAI cung cấp một thư viện Python chính thức giúp việc tương tác với API trở nên dễ dàng hơn. Hãy cài đặt nó bằng pip:

pip install openai python-dotenv

Chúng ta cài đặt thêm `python-dotenv` để giúp việc tải biến môi trường từ file `.env` trở nên thuận tiện.

5. Làm Lời Chào Với API: Cuộc Gọi Đầu Tiên

Hãy viết đoạn mã Python đơn giản nhất để tương tác với API.

Đầu tiên, tạo một file `.env` ở cùng cấp với file mã nguồn của bạn (hoặc ở thư mục gốc của dự án) và thêm dòng sau:

OPENAI_API_KEY='Điền_API_Key_của_bạn_vào_đây'

Thay thế `’Điền_API_Key_của_bạn_vào_đây’` bằng API key bạn đã lấy từ trang web OpenAI.

Bây giờ, tạo một file Python (ví dụ: `chat_example.py`) và thêm đoạn code sau:

import openai
import os
from dotenv import load_dotenv

# Tải biến môi trường từ file .env
load_dotenv()

# Lấy API Key từ biến môi trường
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Kiểm tra xem API Key đã được tải thành công chưa
if not openai.api_key:
    print("Lỗi: Không tìm thấy OPENAI_API_KEY trong biến môi trường hoặc file .env.")
    exit()

# Định nghĩa cuộc hội thoại
# Vai trò 'system' cung cấp hướng dẫn chung
# Vai trò 'user' đưa ra câu hỏi/yêu cầu
messages = [
    {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý AI hữu ích."},
    {"role": "user", "content": "Xin chào! Bạn khỏe không?"}
]

try:
    # Thực hiện cuộc gọi API
    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo", # Chọn mô hình. Có thể dùng gpt-4o, gpt-4, v.v.
        messages=messages
    )

    # Lấy nội dung phản hồi từ mô hình
    # Phản hồi có thể có nhiều lựa chọn (choices), chúng ta thường lấy lựa chọn đầu tiên (index 0)
    assistant_message = response.choices[0].message.content

    # In phản hồi ra màn hình
    print("Assistant:", assistant_message)

except openai.APIError as e:
    # Xử lý lỗi từ API (ví dụ: sai API key, hết hạn mức sử dụng, ...)
    print(f"Lỗi API OpenAI: {e}")
except Exception as e:
    # Xử lý các lỗi khác
    print(f"Đã xảy ra lỗi: {e}")

Chạy file này từ terminal:

python chat_example.py

Nếu mọi thứ được thiết lập đúng, bạn sẽ thấy phản hồi từ mô hình GPT-3.5 Turbo, có thể là điều gì đó tương tự như:

Assistant: Xin chào! Tôi là một mô hình ngôn ngữ lớn, được đào tạo bởi Google. Tôi không có cảm xúc hay sức khỏe như con người, nhưng tôi sẵn sàng giúp đỡ bạn. Bạn cần gì ạ?

(Lưu ý: Phản hồi có thể khác đôi chút tùy thuộc vào mô hình và thời điểm).

6. Tìm Hiểu Sâu Hơn: Các Tham Số Quan Trọng

Cuộc gọi đầu tiên chỉ là khởi đầu. Chat Completions API cung cấp nhiều tham số để bạn tinh chỉnh hành vi của mô hình. Việc hiểu và sử dụng các tham số này là chìa khóa để có được kết quả mong muốn.

6.1. model

Tham số này chỉ định mô hình nào bạn muốn sử dụng. Các mô hình phổ biến bao gồm `gpt-4o`, `gpt-4`, `gpt-3.5-turbo`. Mỗi mô hình có sức mạnh, tốc độ và chi phí khác nhau. Việc lựa chọn mô hình phụ thuộc vào nhu cầu của bạn.

Các mô hình mới hơn như `gpt-4o` thường mạnh mẽ hơn, hiểu ngữ cảnh tốt hơn và có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh). Tuy nhiên, chúng có thể đắt hơn.

Hãy nhớ lại bài viết Nắm Vững Khả Năng & Độ Dài Ngữ Cảnh Của Các Mô Hình OpenAI. Tham số `model` ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng và độ dài ngữ cảnh mà mô hình có thể xử lý.

6.2. messages

Đây là tham số quan trọng nhất, là danh sách các lời nhắn (messages) tạo nên ngữ cảnh cuộc trò chuyện. Mỗi lời nhắn là một dictionary với hai khóa: `role` (system, user, assistant) và `content` (nội dung văn bản).

messages = [
    {"role": "system", "content": "Bạn là một chuyên gia nấu ăn, đưa ra công thức đơn giản."},
    {"role_user": "user", "content": "Làm món mì Ý sốt cà chua như thế nào?"},
    {"role": "assistant", "content": "Tuyệt vời! Để làm món mì Ý sốt cà chua đơn giản, bạn cần..."}, # Đây là ví dụ về lịch sử hội thoại
    {"role": "user", "content": "Tôi có thể thay thế thịt bò bằng gì?"} # Câu hỏi tiếp theo
]

Cung cấp lịch sử trò chuyện giúp mô hình duy trì tính nhất quán và hiểu rõ bối cảnh hiện tại.

6.3. temperature

Kiểm soát mức độ ngẫu nhiên trong phản hồi. Giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 2.

  • `temperature = 0`: Kết quả sẽ rất xác định và lặp lại. Phù hợp cho các tác vụ cần sự chính xác, như tóm tắt hoặc trả lời câu hỏi dựa trên thông tin cụ thể.
  • `temperature = 0.7` (giá trị mặc định): Kết quả cân bằng giữa tính logic và sự sáng tạo.
  • `temperature = 1.0+`: Kết quả ngẫu nhiên và sáng tạo hơn. Phù hợp cho các tác vụ như brainstorming, sáng tạo nội dung, thơ ca.

Chỉ nên điều chỉnh `temperature` hoặc `top_p`, không nên sử dụng cả hai cùng lúc.

6.4. max_tokens

Giới hạn số lượng token (một token khoảng 4 ký tự tiếng Anh, hoặc khoảng 1 ký tự tiếng Việt) trong phản hồi của mô hình. Điều này giúp kiểm soát độ dài của đầu ra và ước tính chi phí.

Hãy cẩn thận với `max_tokens` quá nhỏ, nó có thể cắt cụt phản hồi của mô hình ngay giữa chừng.

6.5. top_p

Một phương pháp thay thế cho `temperature` để kiểm soát sự ngẫu nhiên. Nó lấy mẫu từ tập hợp các token có xác suất tích lũy đạt đến giá trị `top_p`. Ví dụ, `top_p = 0.1` nghĩa là chỉ xem xét 10% các token có xác suất cao nhất.

Giống như `temperature`, giá trị cao hơn (gần 1) dẫn đến kết quả đa dạng hơn, giá trị thấp hơn (gần 0) dẫn đến kết quả tập trung và xác định hơn.

6.6. n

Số lượng kết quả hoàn thành (completions) bạn muốn API trả về. Mặc định là 1. Nếu đặt `n > 1`, API sẽ trả về một danh sách các lựa chọn (choices). Cần lưu ý rằng yêu cầu `n > 1` sẽ tiêu tốn số lượng token và chi phí gấp `n` lần.

6.7. stop

Một danh sách các chuỗi ký tự mà khi mô hình tạo ra bất kỳ chuỗi nào trong danh sách này, nó sẽ dừng lại ngay lập tức. Điều này hữu ích để ngăn mô hình nói quá dài hoặc tạo ra nội dung không mong muốn sau một điểm cụ thể.

Ví dụ: `stop=[“\n\n”, “Kết thúc.”]`. Mô hình sẽ dừng lại khi gặp hai dòng trống liên tiếp hoặc cụm từ “Kết thúc.”

Bảng Tổng Kết Các Tham Số Chính

Dưới đây là bảng tóm tắt các tham số quan trọng mà chúng ta đã tìm hiểu:

Tham Số Mô Tả Phạm Vi/Giá Trị Tiêu Biểu Tác Động
model Chỉ định mô hình AI được sử dụng. "gpt-4o", "gpt-4", "gpt-3.5-turbo", v.v. Năng lực, tốc độ, chi phí, độ dài ngữ cảnh.
messages Danh sách các lời nhắn (system, user, assistant) tạo ngữ cảnh. Danh sách dictionary. Hướng dẫn hành vi, cung cấp bối cảnh cuộc trò chuyện.
temperature Kiểm soát sự ngẫu nhiên/sáng tạo của đầu ra. 0 đến 2. (Mặc định: 0.7) Giá trị thấp: Kết quả xác định, tập trung. Giá trị cao: Kết quả ngẫu nhiên, đa dạng.
max_tokens Giới hạn số lượng token trong phản hồi. Số nguyên dương. Kiểm soát độ dài đầu ra và chi phí.
top_p Một cách khác để kiểm soát sự ngẫu nhiên (lấy mẫu theo xác suất tích lũy). 0 đến 1. (Mặc định: 1.0) Giá trị thấp: Tập trung vào các token có xác suất cao nhất. Giá trị cao: Kết quả đa dạng hơn.
n Số lượng phản hồi khác nhau được tạo ra. Số nguyên dương (Mặc định: 1) Tạo ra nhiều lựa chọn (tăng chi phí và thời gian).
stop Chuỗi ký tự để dừng tạo văn bản. Một chuỗi hoặc danh sách các chuỗi. Ngăn mô hình tạo văn bản quá dài hoặc đi chệch hướng.

7. Các Trường Hợp Sử Dụng Phổ Biến

Với Chat Completions API, bạn có thể xây dựng rất nhiều ứng dụng AI hữu ích:

  • Chatbot và Trợ Lý Ảo: Tạo ra các giao diện đàm thoại cho hỗ trợ khách hàng, hỏi đáp nội bộ, hoặc giải trí.
  • Sáng Tạo Nội Dung: Viết bài blog, email, kịch bản, mô tả sản phẩm, ý tưởng marketing.
  • Tóm Tắt Văn Bản: Nhanh chóng lấy ý chính từ các tài liệu dài, bài báo, email.
  • Dịch Thuật: Dịch văn bản giữa các ngôn ngữ.
  • Phân Tích Văn Bản: Trích xuất thông tin, nhận diện thực thể, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc.
  • Hỗ Trợ Lập Trình: Giải thích code, viết code snippets, debug lỗi.

Khả năng gần như vô hạn, chỉ bị giới hạn bởi sự sáng tạo của bạn và khả năng hiểu và vượt qua những hạn chế cố hữu của mô hình.

8. Lời Khuyên Cho Người Mới Bắt Đầu

  • Bảo Mật API Key: Luôn sử dụng biến môi trường hoặc các hệ thống quản lý bí mật. Không bao giờ hardcode API key vào mã nguồn và push lên các repository công khai như GitHub.
  • Theo Dõi Chi Phí: Việc gọi API tiêu tốn chi phí (dựa trên số lượng token đầu vào và đầu ra). Bắt đầu với các mô hình giá rẻ hơn (`gpt-3.5-turbo`) trong giai đoạn phát triển và thử nghiệm. Theo dõi mức sử dụng trên bảng điều khiển OpenAI của bạn.
  • Bắt Đầu Với Prompt Đơn Giản: Đừng cố gắng nhồi nhét quá nhiều yêu cầu phức tạp vào một prompt duy nhất. Bắt đầu đơn giản, sau đó tăng dần độ phức tạp.
  • Thử Nghiệm Tham Số: Thay đổi `temperature`, `max_tokens` và quan sát sự thay đổi trong phản hồi. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn cách các tham số này ảnh hưởng đến đầu ra.
  • Đọc Tài Liệu Chính Thức: Tài liệu của OpenAI là nguồn tài nguyên tốt nhất để cập nhật về các mô hình, API mới và các tính năng nâng cao (như Function Calling, Assistants API…).

Lời Kết

Chat Completions API của OpenAI là một công cụ vô cùng mạnh mẽ và là một kỹ năng cốt lõi cho bất kỳ Kỹ sư AI nào muốn xây dựng các ứng dụng thực tế dựa trên LLMs. Việc làm chủ API này không chỉ giúp bạn tương tác với các mô hình tiên tiến mà còn mở ra cánh cửa đến vô số cơ hội sáng tạo.

Bài viết này chỉ là bước khởi đầu. Thế giới của LLMs và các ứng dụng AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Tiếp theo trên lộ trình Kỹ sư AI, chúng ta sẽ cần đi sâu hơn vào các kỹ thuật nâng cao như Prompt Engineering (kỹ thuật viết câu lệnh hiệu quả), sử dụng Function Calling để kết nối mô hình với thế giới bên ngoài, và khám phá các kiến trúc ứng dụng phổ biến như RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hãy cùng chờ đón các bài viết tiếp theo trong series nhé!

Chúc bạn thành công trên con đường trở thành một Kỹ sư AI!

Recent News Articles

Fresh job related news content posted each day.

Mục lục

→ Chỉ mục