OpenAI API

OpenAI API, một công cụ cực kỳ mạnh mẽ, linh hoạt và đang tạo nên những bước đột phá trong thế giới công nghệ hiện đại.

Giới thiệu

Tại sao phải học về API? Tại sao OpenAI API lại quan trọng đến vậy?

Hãy tưởng tượng như thế này: nếu trước đây chúng ta chỉ học cách sử dụng AI một cách đơn giản, thì bây giờ với OpenAI API, bạn sẽ làm chủ một công cụ có thể tùy biến và xây dựng những hệ thống thông minh thực sự – từ chatbot, trợ lý ảo, cho đến các ứng dụng xử lý văn bản, hình ảnh và nhiều hơn nữa.

Tăng tốc với công nghệ mới

Chúng ta đã từng cùng nhau tạo ra các hệ thống gợi ý cơ bản, tìm hiểu về các mô hình GPT và các khái niệm nền tảng. Nhưng giờ đây, OpenAI API giống như nhiên liệu tên lửa, giúp mọi thứ bạn học được "cất cánh" lên một tầm cao mới.

Với API này, bạn có thể:

Công nghệ mà các công ty hàng đầu thế giới đang sử dụng

Đây không chỉ là công cụ học tập – nó chính là công nghệ mà các tập đoàn lớn trên toàn cầu đang sử dụng để đổi mới, tăng tốc phát triển và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Và bạn cũng sẽ có trong tay những kỹ năng đó, để ứng dụng vào công việc thực tế hoặc những dự án cá nhân đầy tiềm năng.

Hành trình thực hành – từ cài đặt đến triển khai

Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ:

Sáng tạo không giới hạn

Tôi muốn bạn cảm thấy thật sự hứng khởi, bởi vì bạn đang bước vào một trong những lĩnh vực tiên tiến nhất của công nghệ hiện nay. Và đây là cơ hội để bạn sáng tạo không giới hạn, mở rộng tư duy, và có thể bắt đầu xây dựng những ứng dụng AI thực sự thông minh.

Hãy nghĩ xem: bạn sẽ ứng dụng API này vào đâu? Một hệ thống chăm sóc khách hàng thông minh? Một công cụ tạo nội dung tự động? Hay một trợ lý AI cho doanh nghiệp của bạn?

Mục tiêu cuối cùng

Sau phần này, bạn sẽ:

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

OpenAI API for Text

Mục tiêu bài học

Trong bài học này, bạn sẽ:

1. Tổng quan về OpenAI API

OpenAI cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ cho nhà phát triển, đặc biệt là:

API chính được dùng: chat.completions.create
Đây là endpoint mô phỏng giống ChatGPT.

2. Cài đặt và kết nối API

Bước 1: Nhận API Key

Bước 2: Cài đặt thư viện

Trong terminal hoặc Google Colab:

pip install openai

Bước 3: Kết nối API trong Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-..."  # Thay bằng API key của bạn
)

3. Tạo phản hồi văn bản với chat.completions

Cấu trúc cơ bản:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",  # hoặc "gpt-4-turbo", "gpt-3.5-turbo"
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a haiku about recursion in programming."}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

3 phần quan trọng:

4. System Prompt là gì?

System Prompt là phần đầu tiên trong messages[], giúp điều chỉnh hành vi của AI.

Ví dụ:

{"role": "system", "content": "You are an expert in software engineering and provide concise technical answers."}

Giúp AI:

Lưu ý:

So sánh giữa GPT-4 và GPT-4-Turbo

Mô hình Chi phí Tốc độ Dung lượng context
GPT-4 Đắt hơn Ổn định 8k hoặc 32k
GPT-4-Turbo Rẻ hơn 5x Nhanh hơn 128k
GPT-3.5-Turbo Rất rẻ Nhanh 16k
Kết luận
Nội dung chính Ghi nhớ
chat.completions.create là công cụ chính để tạo phản hồi văn bản  
system prompt giúp định hình tính cách của AI  
Cài đặt bằng pip install openai và dùng client.chat.completions.create()  
Có thể dùng các model khác nhau để cân bằng giữa chi phí và chất lượng  
ChatGPT không cho chỉnh system prompt, API thì có thể

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

 

Tùy chỉnh đầu ra bằng các tham số trong OpenAI API

Mục tiêu

Trong bài học này, chúng ta sẽ:

Tổng quan về Tham số trong Chat Completion

OpenAI API cung cấp một số tham số quan trọng để điều chỉnh cách mô hình tạo ra văn bản. Chúng ta sẽ tập trung vào những tham số thường dùng nhất:

Tham số Mô tả ngắn gọn Giá trị thường dùng
temperature Điều khiển độ ngẫu nhiên của kết quả. Cao hơn → sáng tạo hơn. 0 (chắc chắn), 1 (trung lập), 2 (siêu sáng tạo)
top_p Sử dụng nucleus sampling, mô hình chỉ xét các token có xác suất tích lũy nằm trong p. 0.1 → chỉ lấy top 10%
frequency_penalty Phạt nếu từ/ý lặp lại nhiều lần. Từ -2 đến 2
presence_penalty Phạt nếu từ/ý đã từng xuất hiện trước đó. Khuyến khích ý tưởng mới. Từ -2 đến 2

Ví dụ: Điều chỉnh temperature

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Viết một đoạn thơ ngắn về bầu trời đêm"}
    ],
    temperature=0.2
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

Với temperature = 0.2, kết quả sẽ logic, nhất quán và có vẻ "an toàn".

Giờ hãy thử với temperature = 1.5

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Viết một đoạn thơ ngắn về bầu trời đêm"}
    ],
    temperature=1.5
)

Kết quả sẽ sáng tạo, bất ngờ, nhưng có thể "quá bay bổng" hoặc không chính xác – gọi là ảo giác(hallucination).

Kết hợp các tham số để điều chỉnh hành vi

Hãy xem ví dụ với presence_penalty và frequency_penalty

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bạn là một nhà văn sáng tạo."},
        {"role": "user", "content": "Hãy kể một câu chuyện về chú mèo khám phá vũ trụ."}
    ],
    temperature=1.0,
    frequency_penalty=1.2,
    presence_penalty=1.0
)

Điều này giúp GPT tránh lặp lại và tìm ra nội dung mới mẻ, tạo nên một câu chuyện hấp dẫn hơn.

Sử dụng Playground để dễ dàng điều chỉnh

Truy cập: https://platform.openai.com/playground

Lưu ý khi sử dụng

Việc điều chỉnh các tham số trong OpenAI API giúp bạn:

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

Sử Dụng OpenAI API Để Hiểu, Phân Tích Và Mô Tả Hình Ảnh

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng OpenAI API với hình ảnh, một tính năng mạnh mẽ và linh hoạt, cho phép bạn:

Tổng Quan: Tại Sao API Này Lại Quan Trọng?

Thông thường, các mô hình ngôn ngữ chỉ làm việc với văn bản. Tuy nhiên, với khả năng multimodal (đa phương thức), OpenAI API hiện cho phép xử lý hình ảnh cùng với văn bản, mở ra rất nhiều ứng dụng thực tế như:

Cách Gửi Hình Ảnh Cho API Phân Tích

Để gửi một yêu cầu đến API, bạn cần cấu trúc dữ liệu messages như sau:

{
  "model": "gpt-4-vision-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Hãy mô tả những gì đang diễn ra trong hình ảnh sau."
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e9/Big_Ben_2012-06-23.jpg/800px-Big_Ben_2012-06-23.jpg"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Các Tác Vụ Bạn Có Thể Làm Với Ảnh

1. Mô tả nội dung ảnh

"text": "Hãy mô tả bức ảnh này một cách chi tiết."

Kết quả sẽ là mô tả như: “Bức ảnh chụp Tháp đồng hồ Big Ben tại London vào một ngày nắng, với bầu trời trong xanh…”

2. Trích xuất nội dung văn bản trong ảnh (OCR)

"text": "Hãy đọc và trích xuất toàn bộ văn bản có trong hình ảnh sau."

Kết quả: Toàn bộ chữ có trong ảnh sẽ được AI trả lại, rất hữu ích khi xử lý biên lai, tài liệu scan, v.v.

Thay vì URL: Dùng Base64 Cho Ảnh Riêng Tư

Nếu ảnh bạn muốn phân tích không được lưu công khai trên internet, bạn có thể chuyển ảnh sang dạng base64 và nhúng trực tiếp vào yêu cầu:

{
  "type": "image_url",
  "image_url": {
    "url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD..."
  }
}

Lợi ích của base64:

Các Lưu Ý Khi Dùng API Với Ảnh

Yêu cầu Mô tả
Ảnh rõ nét Tránh ảnh mờ, tối hoặc có nhiễu
Định dạng ảnh Hỗ trợ: .jpg, .png, .gif
Dung lượng ảnh Không quá lớn (thường < 20MB)
Kết hợp text + image Cung cấp prompt rõ ràng cùng với ảnh để tăng độ chính xác
Sử dụng hệ thống prompt (Optional) Có thể dùng để hướng dẫn vai trò hoặc mục tiêu của AI

Ví Dụ: Phân Tích Biểu Đồ

"text": "Đây là biểu đồ. Hãy mô tả xu hướng chính và kết luận rút ra từ nó."

Với hình ảnh kèm theo là biểu đồ đường, biểu đồ cột, AI sẽ trả lời như một nhà phân tích dữ liệu.

Điểm chính Nội dung
Đa năng OpenAI API không chỉ làm việc với văn bản, mà còn hiểu được hình ảnh
Mô tả & Đọc ảnh Có thể mô tả cảnh vật hoặc trích xuất chữ từ ảnh
Hỗ trợ base64 Hữu ích cho ảnh nhạy cảm, không công khai
Ứng dụng thực tế Từ kiểm tra tài liệu, hỗ trợ người khiếm thị đến phân tích hình ảnh trong hệ thống doanh nghiệp

Dưới đây là một ví dụ thực tế hoàn chỉnh về cách trích xuất thông tin từ hóa đơn bằng cách sử dụng OpenAI API với hình ảnh, kết hợp cùng đoạn mã Python để thực thi yêu cầu này.

Tình huống giả định:

Bạn có một ảnh chụp hóa đơn và muốn tự động trích xuất các thông tin sau:

Yêu cầu gửi đến OpenAI

Ví dụ về messages gửi tới GPT-4 API:
"messages": [
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Hãy trích xuất các thông tin sau từ hóa đơn trong hình ảnh: Tên công ty, Mã số thuế, Ngày lập hóa đơn, Số hóa đơn, và Tổng tiền thanh toán. Vui lòng trả về kết quả dưới dạng JSON."
      },
      {
        "type": "image_url",
        "image_url": {
          "url": "https://example.com/hoa_don_mau.jpg"
        }
      }
    ]
  }
]

Kết quả GPT trả về có thể là:

{
  "company_name": "Công Ty TNHH ABC Việt Nam",
  "tax_code": "0301234567",
  "invoice_date": "01/04/2024",
  "invoice_number": "0000123",
  "total_amount": "5.500.000 VND"
}

Đoạn mã Python thực tế

Bạn có thể dùng đoạn mã sau để gửi ảnh hóa đơn đến GPT-4 và nhận kết quả JSON:

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4-vision-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Hãy trích xuất các thông tin sau từ hóa đơn trong hình ảnh: Tên công ty, Mã số thuế, Ngày lập hóa đơn, Số hóa đơn, và Tổng tiền thanh toán. Vui lòng trả về kết quả dưới dạng JSON."
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/hoa_don_mau.jpg"  # Thay bằng URL ảnh thật
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=500
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

Nếu bạn dùng ảnh nội bộ (Base64):

Bạn có thể chuyển ảnh hóa đơn thành Base64 và gửi đi:

import base64

with open("hoa_don_mau.jpg", "rb") as img:
    b64 = base64.b64encode(img.read()).decode("utf-8")

image_url = f"data:image/jpeg;base64,{b64}"

Sau đó thay dòng:

"url": "https://example.com/hoa_don_mau.jpg"

bằng:

"url": image_url

Ứng dụng thực tế

Bạn có thể áp dụng kỹ thuật này để:

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft