aidoc.uz

1-qism · Asoslar·03-bob

GPT Assistants bilan ishlash

OpenAI'ning tayyor agent platformasi. Kod yozmasdan agent qurish, qoidalar va persona, kod interpretatori, maxsus harakatlar (OpenAPI) va hujjat yuklash orqali bilim qo'shish.

Kod yozmasdan agent qurish mumkinmi? Ha — GPT Assistants bilan.

Bu OpenAI'ning tayyor platformasi: brauzer orqali agent yaratasiz, unga qoidalar berasiz, hujjat yuklaysiz va tashqi xizmatlarga ulaysiz. Va oxirida uni GPT Storeda e'lon qilishingiz mumkin.

GPT Store va Builder#

ChatGPT Plus (pullik obuna) sizga agentlar qurish, boshqalarnikini ishlatish va e'lon qilish imkonini beradi.

Agent yaratish uch qadamda:

  1. Builder bilan suhbat

    chatgpt.com/gpts → "Create" tugmasi. GPT Builder — bu sizga savol beradigan agent. Siz nima qurmoqchiligingizni aytasiz, u konfiguratsiyani tayyorlaydi.

    Bu — chiroyli metafora: agent qurish uchun agent ishlatasiz.

  2. Qo'lda sozlash

    Builder tayyorlagandan keyin "Configure" panelini ochasiz: nom, tavsif, ko'rsatmalar, suhbat boshlagichlari. Odatda bularni qo'lda tahrirlash kerak — Builder faqat boshlang'ich nuqta beradi.

  3. Sinash va e'lon qilish

    Agent bilan gaplashib sinang. Ishlaganidan keyin GPT Store'ga chiqarasiz.

Misol: oshpaz yordamchisi#

"Culinary Companion" — sizda bor mahsulotlardan retsept taklif qiladigan agent. Uning ko'rsatmasi:

Culinary Companion foydalanuvchilarga do'stona, samimiy ohangda yordam beradi —
mashhur oshpaz Julia Child uslubida.

U foydalanuvchida allaqachon bor mahsulotlarga e'tibor qaratib, tez taom g'oyalarini
beradi va murakkab retseptlarni soddalashtiradi.

QOIDALAR:
Retsept yaratganda, doim tayyor taomning rasmini yaratadi.
Retsept yaratganda, har porsiya uchun kaloriya va oziqaviy qiymatni hisoblaydi.
Retsept yaratganda, kerakli mahsulotlarning narxi bilan xarid ro'yxatini beradi.
Retsept yaratganda, xarid ro'yxati asosida har porsiya narxini hisoblaydi.
1
Persona — «Julia Child uslubida»
Bu shunchaki ohang emas. Model mashhur oshpaz haqidagi barcha bilimini — uning uslubi, o'qitish tarzi — javobga olib kiradi. Persona javob sifatini o'zgartiradi.
2
Qoidalar — namuna (template)
«QOIDALAR» bo'limi agent chiqishini bir xil qiladi. Har safar rasm, kaloriya, narx. Bu — agent nima ishlab chiqarishining shabloni.

Kod interpretatori: ma'lumot tahlili#

GPT Assistants uch komponentni qo'llab-quvvatlaydi: bilim (knowledge), xotira (memory) va harakatlar (actions).

Endi CSV faylni tahlil qiladigan agent quramiz. U kod interpretatori qobiliyatini ishlatadi — agent kodni o'zi yozib, o'zi ishga tushiradi.

Kod interpretatori yoqilganda agent avtomatik ravishda fayl yuklashni ham qabul qiladi. Foydalanuvchi CSV yuklaydi, agent uni Python bilan tahlil qiladi: statistika, grafiklar, tendensiyalar.

Maxsus harakatlar (custom actions)#

Bu — eng kuchli qism. Custom action agentni tashqi xizmatga ulaydi — API, ma'lumotlar bazasi, o'z serveringiz.

Buning uchun agent OpenAPI spetsifikatsiyasini tushunishi kerak — bu xizmatning "menyu"si, agentga qanday chaqirishni aytadi.

1. Xizmat quriladi
FastAPI endpoint — masalan «kunlik vazifalar»
2. OpenAPI spetsifikatsiyasi
FastAPI uni AVTOMATIK yaratadi
3. Agentga ulash
spetsifikatsiyani agent sozlamalariga qo'yasiz
4. Agent chaqiradi
kerak bo'lganda xizmatni o'zi ishlatadi
Custom action: agent tashqi xizmatga qanday ulanadi

Xizmatni qurish#

Kitob bu yerda ham chiroyli hiyla ishlatadi: FastAPI xizmatini yozadigan agent yaratadi. Lekin biz to'g'ridan-to'g'ri kodni ko'ramiz:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List
 
app = FastAPI()
 
 
class Vazifa(BaseModel):          # Pydantic — ma'lumot turini belgilaydi
    id: int
    tavsif: str
    bajarilgan: bool
 
 
vazifalar = [
    Vazifa(id=1, tavsif="Mahsulot xarid qilish", bajarilgan=False),
    Vazifa(id=2, tavsif="Kitob o'qish", bajarilgan=True),
    Vazifa(id=3, tavsif="Loyihani tugatish", bajarilgan=False),
]
 
 
@app.get("/vazifalar", response_model=List[Vazifa])
async def vazifalarni_ol():
    """Kunlik vazifalar ro'yxatini qaytaradi."""
    return vazifalar

Ishga tushiring:

terminal
pip install fastapi uvicorn
uvicorn xizmat:app --reload
Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000

Mahalliy xizmatni internetga ochish#

Agent bulutdan ishlaydi, sizning xizmatingiz esa localhostda. Ularni bog'lash uchun ngrok kabi vosita kerak:

# ngrok mahalliy portni internetga vaqtincha ochadi
ngrok http 8000
# → https://abc123.ngrok.io  (bu URL'ni agent sozlamasiga qo'yasiz)

Hujjat yuklash orqali bilim qo'shish#

Uchinchi komponent — bilim. Agentga PDF yoki matn fayl yuklaysiz, u shu hujjatdan javob beradi.

Misol: "Calculus Made Easy" kitobini yuklab, uni o'rgatuvchi agent yaratish. Foydalanuvchi savol beradi, agent kitobdan javob topadi.

Monetizatsiya va e'lon qilish#

Agentni GPT Store'da e'lon qilish mumkin. Lekin iqtisodiyotni tushuning:

GPT Assistants va kod bilan qurish#

Bu platforma qulay, lekin cheklovlari bor. Farqni tushuning:

GPT Assistants (bu bob)
  • Kod yozmasdan — brauzer orqali
  • Tez prototip — daqiqalarda tayyor
  • Bilim, kod interpretatori tayyor
  • GPT Store orqali tarqatish
Kod bilan qurish (keyingi boblar)
  • Kod yozasiz — vaqt ketadi
  • To'liq nazorat — har detal sizniki
  • Bo'lak o'lchami, embedder, model — hammasi sozlanadi
  • O'z infratuzilmangizda, ma'lumot maxfiy

Prototip va g'oyani sinash uchun GPT Assistants. Jiddiy, sozlanadigan, maxfiy mahsulot uchun kod bilan qurish. Ko'p loyiha GPT Assistants'da boshlanib, keyin kodga o'tadi.

Amaliy topshiriq

O'z GPT'ingizni yarating (yoki kod bilan taqlid qiling)

Aniq bir vazifa uchun agent yarating (o'zbek grammatika yordamchisi, retsept beruvchi, kod tekshiruvchi — nima bo'lsa ham).

ChatGPT Plus bo'lsa: Builder bilan boshlang, Configure'da persona va 3-4 ta aniq qoida yozing.

Obunasiz: kod bilan taqlid qiling — tizim ko'rsatmasiga persona va qoidalarni joylang.

Har ikki holatda ham sinang: qoidalar bilan va qoidalarsiz javoblarni solishtiring.

Savollar:

  • Qoidalar chiqishni qanchalik izchil qildi?
  • Persona javob ohangini o'zgartirdimi?
  • Qaysi qoida eng ko'p ta'sir qildi?
Maslahatni ko'rsatish

ChatGPT Plus bo'lsa: 1. Aniq bir vazifa tanlang (o'zbek tili grammatika yordamchisi, retsept, kod tekshiruvchi) 2. Builder bilan boshlang, keyin Configure'da qo'lda tahrirlang 3. Persona + 3-4 ta aniq QOIDA yozing 4. Sinab ko'ring, qoidalarni yaxshilang Obunasiz — kod bilan xuddi shu narsani API orqali: def assistant(savol, hujjat=None): korsatma = '''Siz [rol]siz. QOIDALAR: 1. ... 2. ...''' xabarlar = [{'role':'system','content':korsatma}] if hujjat: xabarlar.append({'role':'system', 'content':f'Ma'lumot: {hujjat}'}) xabarlar.append({'role':'user','content':savol}) return client.chat.completions.create( model='gpt-4-turbo', messages=xabarlar).choices[0].message.content Qoidalar bilan va qoidalarsiz javoblarni solishtiring. Qoidalar chiqishni qanchalik izchil qildi?

Xulosa#

Yodda saqlang
  • 01GPT Assistants — agent komponentlarini eng sodda shaklda ko'rsatadi: persona, bilim, harakat. Bu konseptual poydevor, faqat OpenAI qo'llanmasi emas.
  • 02Qoidalar agent chiqishining shablonini yaratadi. Persona esa javob ohangi va chuqurligini o'zgartiradi — aniq shaxs nomi ko'proq bog'lanishni faollashtiradi.
  • 03Chiroyli formatlangan javob to'g'ri degani emas. LLM taxmin qiladi — muhim ma'lumotni tekshiring.
  • 04Custom action agentni tashqi xizmatga ulaydi. FastAPI OpenAPI spetsifikatsiyasini avtomatik yaratadi — docstring va Pydantic modellarni yaxshi yozing.
  • 05Hujjat yuklash ostida RAG ishlaydi. Qulay, lekin nazorat kam — kod bilan qurganda bo'lak, embedder, modelni o'zingiz tanlaysiz.
  • 06Har qoida narxga aylanadi. Rasm, kod interpretatori qo'shimcha token yeydi. Kerakli qoidalarni qoldiring.

Keyingi bobda ko'p agentli tizimlarga o'tamiz: AutoGen va CrewAI bilan bir necha agent hamkorlik qiladigan tizimlar quramiz — kod yozuvchi, tester, tanqidchi.