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15.06.2024

Adrachin:

Moin

LiquidGPT:

Moin! Wie kann ich dir heute helfen?

Adrachin:

Gestern habe ich eine Python Funktion umgesetzt die einen connect mit Google Cloud herstellt.

Das Script:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

Path to the JSON file with the credentials

SERVICE_ACCOUNT_FILE = ‘/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json’

Load the credentials

with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, ‘r’) as file:
service_account_info = json.load(file)

print(“Service Account Info Loaded”)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print(“Credentials Created”)

Create a client for the Google Compute Engine API

service = build(‘compute’, ‘v1’, credentials=credentials)

print(“Service Client Created”)

Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone

project_id = ‘gpt-data-425207’
zone = ‘us-west4-b’ # Update this value with the correct zone

print(f”Project ID: {project_id}, Zone: {zone}”)

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
response = request.execute()
print(“Request Executed Successfully”)
print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
print(“Error occurred:”, e)

Die Ausgabe:

(venv) ➜ google_cloud python connect_py.py
Service Account Info Loaded
Credentials Created
Service Client Created
Project ID: gpt-data-425207, Zone: us-west4-b
Request Executed Successfully
{
“kind”: “compute#instanceList”,
“id”: “projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances”,
“items”: [
{
“kind”: “compute#instance”,
“id”: “8483480768356629260”,
“creationTimestamp”: “2024-06-14T11:03:19.316-07:00”,
“name”: “instance-20240614-180018”,
“description”: “”,
“tags”: {
“items”: [
“http-server”,
“https-server”,
“lb-health-check”
],
“fingerprint”: “XTN9W2dqKHc=”
},
“machineType”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/machineTypes/e2-micro”,
“status”: “RUNNING”,
“zone”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b”,
“canIpForward”: false,
“networkInterfaces”: [
{
“kind”: “compute#networkInterface”,
“network”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/global/networks/default”,
“subnetwork”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/regions/us-west4/subnetworks/default”,
“networkIP”: “10.182.0.2”,
“name”: “nic0”,
“accessConfigs”: [
{
“kind”: “compute#accessConfig”,
“type”: “ONE_TO_ONE_NAT”,
“name”: “External NAT”,
“natIP”: “34.125.235.188”,
“networkTier”: “PREMIUM”
}
],
“fingerprint”: “pBXkCux0ry8=”,
“stackType”: “IPV4_ONLY”
}
],
“disks”: [
{
“kind”: “compute#attachedDisk”,
“type”: “PERSISTENT”,
“mode”: “READ_WRITE”,
“source”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/disks/instance-20240614-180018”,
“deviceName”: “instance-20240614-180018”,
“index”: 0,
“boot”: true,
“autoDelete”: true,
“licenses”: [
“https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/debian-cloud/global/licenses/debian-12-bookworm”
],
“interface”: “SCSI”,
“guestOsFeatures”: [
{
“type”: “UEFI_COMPATIBLE”
},
{
“type”: “VIRTIO_SCSI_MULTIQUEUE”
},
{
“type”: “GVNIC”
},
{
“type”: “SEV_CAPABLE”
},
{
“type”: “SEV_LIVE_MIGRATABLE_V2”
}
],
“diskSizeGb”: “10”,
“architecture”: “X86_64”
}
],
“metadata”: {
“kind”: “compute#metadata”,
“fingerprint”: “6-dtL8ijmLU=”,
“items”: [
{
“key”: “enable-osconfig”,
“value”: “TRUE”
}
]
},
“serviceAccounts”: [
{
“email”: “comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com”,
“scopes”: [
“https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform”
]
}
],
“selfLink”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances/instance-20240614-180018”,
“scheduling”: {
“onHostMaintenance”: “MIGRATE”,
“automaticRestart”: true,
“preemptible”: false,
“provisioningModel”: “STANDARD”
},
“cpuPlatform”: “Intel Broadwell”,
“labels”: {
“goog-ops-agent-policy”: “v2-x86-template-1-2-0”
},
“labelFingerprint”: “G3xKWfBJhao=”,
“startRestricted”: false,
“deletionProtection”: false,
“reservationAffinity”: {
“consumeReservationType”: “ANY_RESERVATION”
},
“displayDevice”: {
“enableDisplay”: false
},
“shieldedInstanceConfig”: {
“enableSecureBoot”: false,
“enableVtpm”: true,
“enableIntegrityMonitoring”: true
},
“shieldedInstanceIntegrityPolicy”: {
“updateAutoLearnPolicy”: true
},
“confidentialInstanceConfig”: {
“enableConfidentialCompute”: false
},
“fingerprint”: “FWvAsm0Y8cw=”,
“lastStartTimestamp”: “2024-06-14T11:03:29.230-07:00”,
“satisfiesPzi”: true,
“keyRevocationActionType”: “NONE”
}
],
“selfLink”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances”
}
(venv) ➜ google_cloud

Nun möchte ich Google Cloud zur Erweiterung eines custom GPT verwenden. Dazu soll analog zu dem obigen Script ein openAPI Aufruf erstellt werden.

Zuerst soll nur eine Verbindung hergestellt werden und die auf Google Cloud verfügbaren Methoden ausgelesen werden und anschliessend im Chat ausgegeben werden.

Wie ist das zu realisieren?

LiquidGPT:

Um einen OpenAPI-Aufruf in Google Cloud zu erstellen und die verfügbaren Methoden aufzulisten, kannst du die Google Cloud APIs verwenden. Im Folgenden zeige ich dir, wie du das umsetzen kannst:

Installation der notwendigen Bibliotheken:
Stelle sicher, dass du die notwendigen Python-Bibliotheken installiert hast:
```
pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client
```

Python-Skript zur Verbindung mit Google Cloud und Abrufen der verfügbaren Methoden:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.discovery import DISCOVERY_URI

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Cloud API
service = build('discovery', 'v1', credentials=credentials, discoveryServiceUrl=DISCOVERY_URI)

print("Service Client Created")

# Sample request to list all APIs and methods
try:
    api_list_request = service.apis().list()
    api_list_response = api_list_request.execute()
    print("Request Executed Successfully")

    for api in api_list_response.get('items', []):
        print(f"API: {api['name']}, Version: {api['version']}")
        api_methods_request = service.apis().getRest(api='{}:{}'.format(api['name'], api['version']))
        api_methods_response = api_methods_request.execute()
        for method in api_methods_response['resources'].keys():
            print(f" - Method: {method}")

except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Erklärung des Skripts:
- Authentifizierung: Wie in deinem ursprünglichen Skript wird die Authentifizierung mithilfe der Service Account JSON-Datei durchgeführt.
- Erstellen des Service-Clients: Ein Client für die Google Cloud API wird erstellt. Hier verwenden wir die discovery API, um eine Liste der verfügbaren APIs und Methoden abzurufen.
- Anfrage zum Abrufen der API-Liste: Eine Anfrage wird gesendet, um eine Liste aller verfügbaren APIs zu erhalten.
- Anzeigen der API-Methoden: Für jede gefundene API werden die verfügbaren Methoden aufgelistet.
Ausgabe:

Die Ausgabe dieses Skripts wird eine Liste aller verfügbaren APIs und deren Methoden in der Google Cloud sein. So kannst du sehen, welche Dienste und Methoden zur Verfügung stehen, um sie weiter für die Erweiterung deines GPT-Modells zu nutzen.

Hiermit solltest du in der Lage sein, eine Verbindung zu Google Cloud herzustellen und die verfügbaren Methoden aufzulisten. Falls du spezifischere APIs oder Methoden benötigst, kannst du die API-Dokumentation für weitere Details durchsuchen.

Adrachin:

Gestern habe ich eine Python Funktion umgesetzt die einen connect mit Google Cloud herstellt.

Das Script:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

Path to the JSON file with the credentials

SERVICE_ACCOUNT_FILE = ‘/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json’

Load the credentials

with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, ‘r’) as file:
service_account_info = json.load(file)

print(“Service Account Info Loaded”)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print(“Credentials Created”)

Create a client for the Google Compute Engine API

service = build(‘compute’, ‘v1’, credentials=credentials)

print(“Service Client Created”)

Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone

project_id = ‘gpt-data-425207’
zone = ‘us-west4-b’ # Update this value with the correct zone

print(f”Project ID: {project_id}, Zone: {zone}”)

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
response = request.execute()
print(“Request Executed Successfully”)
print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
print(“Error occurred:”, e)

Die Ausgabe:

Nun möchte ich Google Cloud zur Erweiterung eines custom GPT verwenden. Dazu soll analog zu dem obigen Script ein openAPI Aufruf erstellt werden.

Der openAPI Aufruf soll in den GPT als action implementiert werden.

Wie gehe ich vor?

LiquidGPT:

Um einen OpenAPI-Aufruf in ein benutzerdefiniertes GPT-Modell zu implementieren und dabei Google Cloud zu nutzen, gehen wir Schritt für Schritt vor. Zunächst zeige ich dir, wie du einen OpenAPI-Aufruf in Python erstellst. Anschließend erkläre ich, wie du diesen Aufruf in ein GPT-Modell integrierst.

Schritt 1: OpenAPI-Aufruf in Python erstellen

Du hast bereits ein Python-Skript, das sich mit Google Cloud verbindet und eine Anfrage an die Compute Engine API sendet. Nun erweitern wir dieses Skript, um einen OpenAPI-Aufruf zu erstellen.

Beispiel für OpenAPI-Aufruf

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie man einen OpenAPI-Aufruf erstellt, um eine Liste der Instanzen in einem bestimmten Projekt und einer Zone abzurufen.

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/credentials.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

# Function to list instances
def list_instances(project_id, zone):
    request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
    try:
        response = request.execute()
        return response
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# Example usage
project_id = 'your-project-id'
zone = 'your-zone'
response = list_instances(project_id, zone)
print(json.dumps(response, indent=2))

Schritt 2: Integration in ein GPT-Modell als Aktion

Um diesen OpenAPI-Aufruf als Aktion in ein GPT-Modell zu integrieren, müssen wir den Aufruf so strukturieren, dass er von einem benutzerdefinierten GPT-Modell verwendet werden kann. Hier ist ein Beispiel, wie dies aussehen könnte:

Beispiel-Integration

Nehmen wir an, du verwendest eine Framework wie FastAPI, um eine API zu erstellen, die deinen OpenAPI-Aufruf implementiert. Das könnte wie folgt aussehen:

from fastapi import FastAPI
import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

app = FastAPI()

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/credentials.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

@app.get("/list_instances")
def list_instances(project_id: str, zone: str):
    request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
    try:
        response = request.execute()
        return response
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

Starte diese FastAPI-Anwendung und mache sie über einen Server oder eine Cloud-Plattform wie Google Cloud Run verfügbar.

Schritt 3: Verwenden der API in einem benutzerdefinierten GPT-Modell

Schließlich kannst du diese API in einem benutzerdefinierten GPT-Modell verwenden. Dies könnte eine spezialisierte GPT-Architektur sein, die auf spezifische API-Aufrufe reagieren kann.

Beispiel für die Integration

import openai
import requests

openai.api_key = 'your-openai-api-key'

def call_openapi(project_id, zone):
    response = requests.get(f"http://your-api-endpoint/list_instances?project_id={project_id}&zone={zone}")
    return response.json()

def generate_gpt_response(prompt, project_id, zone):
    api_response = call_openapi(project_id, zone)
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=f"{prompt}\n\nAPI Response:\n{api_response}",
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# Beispielaufruf
project_id = 'your-project-id'
zone = 'your-zone'
prompt = "Liste die Instanzen im Projekt und in der Zone:"
gpt_response = generate_gpt_response(prompt, project_id, zone)
print(gpt_response)

Zusammenfassung

OpenAPI-Aufruf in Python erstellen: Implementiere die Logik, um die API zu verwenden und die gewünschten Daten abzurufen.
API mit FastAPI bereitstellen: Erstelle einen FastAPI-Endpunkt, der deinen OpenAPI-Aufruf kapselt.
API in GPT-Modell integrieren: Verwende die API in deinem GPT-Modell, um Daten abzurufen und als Teil der Modellantworten zu verwenden.

Mit diesen Schritten kannst du die Google Cloud API verwenden, um dynamische Daten in dein GPT-Modell zu integrieren.

Adrachin:

Wozu ist die Implementierung eines API enpoint notwedig? Google cloud stellt doch bereits eine reichliche Auswahl an API Funktionen bereit?

LiquidGPT:

Du hast vollkommen recht. Google Cloud stellt eine Vielzahl von APIs bereit, die direkt verwendet werden können, ohne dass ein zusätzlicher API-Endpunkt erstellt werden muss. Der vorherige Schritt zur Erstellung eines eigenen API-Endpunkts war mehr als Beispiel gedacht, wie man eine benutzerdefinierte API erstellt und verwendet.

Wenn du jedoch bereits direkt mit den Google Cloud APIs arbeitest, ist es nicht notwendig, eine zusätzliche API-Schicht zu erstellen. Du kannst die Google Cloud APIs direkt aus deinem GPT-Modell oder einem anderen Python-Skript aufrufen.

Verwendung der Google Cloud API direkt in einem GPT-Modell

Hier ist ein Beispiel, wie du die Google Cloud API direkt in einem Python-Skript verwenden kannst, ohne eine zusätzliche API-Schicht zu erstellen. Dies wird dir helfen, die Instanzen auf Google Cloud direkt abzufragen und die Daten zu verwenden.

Beispiel-Skript zur Verwendung der Google Cloud API

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
import openai

# Google Cloud credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/credentials.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

# Function to list instances
def list_instances(project_id, zone):
    request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
    try:
        response = request.execute()
        return response
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# OpenAI API key
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

# Function to call OpenAI and integrate API response
def generate_gpt_response(prompt, project_id, zone):
    api_response = list_instances(project_id, zone)
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=f"{prompt}\n\nAPI Response:\n{json.dumps(api_response, indent=2)}",
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# Example usage
project_id = 'your-project-id'
zone = 'your-zone'
prompt = "Liste die Instanzen im Projekt und in der Zone:"
gpt_response = generate_gpt_response(prompt, project_id, zone)
print(gpt_response)

Schritte zur Implementierung

Google Cloud API direkt verwenden: Das Skript lädt die Google Cloud API-Anmeldeinformationen und verwendet die Google Compute Engine API, um Instanzen aufzulisten.
OpenAI GPT-Integration: Die Ergebnisse der API-Abfrage werden als Eingabe in ein OpenAI GPT-Modell integriert, um eine entsprechende Antwort zu generieren.
Ergebnis anzeigen: Das Skript gibt die Antwort des GPT-Modells aus.

Mit dieser Implementierung kannst du direkt die Funktionen der Google Cloud API verwenden, ohne einen zusätzlichen API-Endpunkt zu erstellen. Dies macht die Integration effizienter und direkter.

Adrachin:

Ich will das nicht in einem Python Script implementieren. Das soll als action in der Customer Section eines GPT realisiert werden.

LiquidGPT:

Um eine Google Cloud API als Action in der Custom Section eines GPT-Modells zu realisieren, müssen wir sicherstellen, dass das GPT-Modell die entsprechenden API-Aufrufe ausführen kann. Hierbei handelt es sich um eine Integration, bei der das GPT-Modell eine spezifische API-Aktion ausführt und die Ergebnisse in seine Antworten einbezieht.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Definieren der Action im Custom GPT:
- Die Action muss definiert werden, damit das GPT-Modell sie aufrufen kann. Dabei kann eine JSON-Struktur verwendet werden, um die Parameter zu übergeben und die Ergebnisse zu empfangen.
Einrichtung der Action in der GPT-Konfiguration:
- In der Konfiguration des Custom GPT-Modells muss die Action so definiert werden, dass sie die Google Cloud API aufruft.
Implementierung der Action:
- Die Action wird als Funktion implementiert, die in der Lage ist, die Google Cloud API aufzurufen und die Ergebnisse zu verarbeiten.

Beispiel-Implementierung

1. Definieren der Action

Hier ein Beispiel für eine JSON-Definition der Action:

{
  "actions": [
    {
      "name": "list_instances",
      "description": "List Google Cloud instances in a specified project and zone",
      "parameters": [
        {
          "name": "project_id",
          "type": "string",
          "description": "The ID of the Google Cloud project"
        },
        {
          "name": "zone",
          "type": "string",
          "description": "The zone of the Google Cloud instances"
        }
      ],
      "response": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "instances": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "name": {
                  "type": "string"
                },
                "status": {
                  "type": "string"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

2. Einrichtung der Action in der GPT-Konfiguration

Füge die obige Definition in die Konfigurationsdatei deines Custom GPT-Modells ein. Diese Datei enthält die Beschreibung der Actions, die das Modell ausführen kann.

3. Implementierung der Action

Implementiere die Action in Python, wobei die Google Cloud API verwendet wird. Hier ist ein Beispiel:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

def list_instances(project_id, zone):
    SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/credentials.json'
    with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
        service_account_info = json.load(file)

    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)
    service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

    request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
    try:
        response = request.execute()
        instances = [
            {"name": instance["name"], "status": instance["status"]}
        for instance in response.get("items", [])]
        return {"instances": instances}
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# Beispielaufruf der Action (dieser Code wird in der GPT-Implementierung integriert)
project_id = 'your-project-id'
zone = 'your-zone'
response = list_instances(project_id, zone)
print(json.dumps(response, indent=2))

Integration in die GPT-Umgebung

Um die Action in deiner GPT-Umgebung zu integrieren, stelle sicher, dass die Action von der GPT-Umgebung erkannt und aufgerufen wird, wenn sie benötigt wird. Dies erfordert, dass du die Action-Definition und -Implementierung in das GPT-Backend integrierst, sodass die Action bei Bedarf ausgeführt werden kann.

Zusammenfassung

Definiere die Action: Erstelle eine JSON-Definition für die Action.
Integriere die Action in die Konfiguration: Füge die Action-Definition in die Konfigurationsdatei deines GPT-Modells ein.
Implementiere die Action: Schreibe die Funktion, die die Google Cloud API aufruft und die Ergebnisse verarbeitet.
Stelle sicher, dass die Action von der GPT-Umgebung erkannt wird: Integriere die Action-Implementierung in die GPT-Backend-Umgebung.

Diese Schritte ermöglichen es dir, die Google Cloud API als Action in einem Custom GPT-Modell zu nutzen, ohne dass zusätzliche API-Endpunkte erforderlich sind.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-3gKBwXVzttThNvYU3aITHQFh’, ‘size_bytes’: 346895, ‘width’: 1892, ‘height’: 1816, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Hm. Warum kann das nicht direkt in die Action Sektion des GTP integriert werden. In den Bereich der auf dem Screenshot gezeigt wird:

LiquidGPT:

Danke für den Screenshot. Er zeigt die Bearbeitungsseite für Aktionen in einem GPT-Modell. Um die gewünschte Google Cloud API-Aktion direkt in diese Sektion zu integrieren, können wir die folgenden Schritte ausführen:

Definition der API-Aktion:
- Du musst eine JSON-Schema-Definition für die Aktion bereitstellen.
- Diese Definition sollte die benötigten Parameter und den erwarteten Antworttyp beschreiben.
Konfiguration der Authentifizierung:
- Da du Google Cloud APIs verwendest, benötigst du eine Authentifizierung mittels API-Schlüssel oder OAuth.
- Der Screenshot zeigt, dass du API-Schlüssel verwenden kannst.
Testen und Verifizieren der Aktion:
- Nachdem die Aktion konfiguriert ist, kannst du sie testen, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktioniert.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. JSON-Schema-Definition erstellen

Erstelle eine JSON-Definition für die Aktion, die die benötigten Parameter und die Struktur der erwarteten Antwort beschreibt. Hier ein Beispiel:

{
  "name": "listInstances",
  "method": "POST",
  "path": "/list_instances",
  "description": "List instances in a specified Google Cloud project and zone",
  "parameters": {
    "project_id": {
      "type": "string",
      "description": "The ID of the Google Cloud project"
    },
    "zone": {
      "type": "string",
      "description": "The zone of the Google Cloud instances"
    }
  },
  "responses": {
    "200": {
      "description": "A list of instances",
      "schema": {
        "type": "array",
        "items": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "name": {
              "type": "string"
            },
            "status": {
              "type": "string"
            }
          }
        }
      }
    },
    "500": {
      "description": "Internal server error"
    }
  }
}

2. Konfiguration der Authentifizierung

In der Authentifizierungssektion, die im Screenshot angezeigt wird, wählst du “API-Schlüssel” und gibst den Schlüssel ein. Der Authentifizierungstyp sollte auf “Bearer” gesetzt werden, da Google APIs normalerweise Bearer Tokens verwenden.

3. Implementierung der Aktion

Die tatsächliche Implementierung der Aktion erfolgt auf deinem Server, der den API-Aufruf zu Google Cloud macht. Hier ist ein Beispiel, wie du dies mit Flask realisieren kannst:

from flask import Flask, request, jsonify
import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

app = Flask(__name__)

@app.route('/list_instances', methods=['POST'])
def list_instances():
    data = request.json
    project_id = data.get('project_id')
    zone = data.get('zone')

    # Path to the JSON file with the credentials
    SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/credentials.json'

    with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
        service_account_info = json.load(file)

    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)
    service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

    request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
    try:
        response = request.execute()
        instances = [
            {"name": instance["name"], "status": instance["status"]}
            for instance in response.get("items", [])
        ]
        return jsonify({"instances": instances})
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

4. Testen und Verifizieren

Nach der Implementierung startest du den Server und testest die API, indem du die Konfiguration in der GPT-Aktionssektion entsprechend anpasst. Die URL für den Pfad /list_instances sollte auf deinen Server zeigen.

Zusammenfassung

Erstelle eine JSON-Definition für die Aktion: Diese Definition beschreibt die benötigten Parameter und die Struktur der Antwort.
Konfiguriere die Authentifizierung: Verwende API-Schlüssel und setze den Authentifizierungstyp auf “Bearer”.
Implementiere die API-Logik auf deinem Server: Verwende ein Framework wie Flask, um die API-Logik zu implementieren.
Teste die Aktion: Verifiziere die Funktionalität durch Tests und Anpassungen in der GPT-Aktionssektion.

Diese Schritte sollten es dir ermöglichen, eine Google Cloud API-Aktion direkt in die Custom Action Sektion deines GPT-Modells zu integrieren.

Adrachin:

Hier der Code der Datei connect_py.py:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

Path to the JSON file with the credentials

SERVICE_ACCOUNT_FILE = ‘/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json’

Load the credentials

with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, ‘r’) as file:
service_account_info = json.load(file)

print(“Service Account Info Loaded”)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print(“Credentials Created”)

Create a client for the Google Compute Engine API

service = build(‘compute’, ‘v1’, credentials=credentials)

print(“Service Client Created”)

Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone

project_id = ‘gpt-data-425207’
zone = ‘us-west4-b’ # Update this value with the correct zone

print(f”Project ID: {project_id}, Zone: {zone}”)

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
response = request.execute()
print(“Request Executed Successfully”)
print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
print(“Error occurred:”, e)

Verwende die Properties dieses Scripts und implementiere sie in den opaenAPI Aufruf.

LiquidGPT:

Um die vorhandene Logik aus deinem connect_py.py-Skript zu verwenden und sie in einem OpenAPI-Aufruf zu implementieren, befolge diese Schritte. Dies umfasst die Erstellung einer Flask-API, die die Google Cloud API aufruft, und die Konfiguration in der GPT-Aktionssektion.

Schritt 1: Erstellen einer Flask-API

Hier ist ein Beispiel, wie du die Logik aus deinem Skript in einer Flask-API verwenden kannst:

from flask import Flask, request, jsonify
import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

app = Flask(__name__)

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json'

# Load the credentials once during the server startup
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

@app.route('/list_instances', methods=['POST'])
def list_instances():
    data = request.json
    project_id = data.get('project_id')
    zone = data.get('zone')

    request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

    try:
        response = request.execute()
        instances = [
            {"name": instance["name"], "status": instance["status"]}
            for instance in response.get("items", [])
        ]
        return jsonify({"instances": instances})
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Schritt 2: JSON-Schema-Definition für die GPT-Aktion

Erstelle eine JSON-Definition für die GPT-Aktion, die den Pfad und die Parameter der Flask-API beschreibt:

{
  "name": "listInstances",
  "method": "POST",
  "path": "/list_instances",
  "description": "List instances in a specified Google Cloud project and zone",
  "parameters": {
    "project_id": {
      "type": "string",
      "description": "The ID of the Google Cloud project"
    },
    "zone": {
      "type": "string",
      "description": "The zone of the Google Cloud instances"
    }
  },
  "responses": {
    "200": {
      "description": "A list of instances",
      "schema": {
        "type": "array",
        "items": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "name": {
              "type": "string"
            },
            "status": {
              "type": "string"
            }
          }
        }
      }
    },
    "500": {
      "description": "Internal server error"
    }
  }
}

Schritt 3: Konfiguration der Authentifizierung

In der GPT-Aktionssektion, die im Screenshot gezeigt wurde, konfiguriere die Authentifizierung wie folgt:

Authentifizierungsart: API-Schlüssel
API-Schlüssel: Trage hier deinen API-Schlüssel ein.
Auth-Typ: Bearer

Schritt 4: Integration in die GPT-Umgebung

Stelle sicher, dass die URL in der GPT-Aktionseinstellung auf den korrekten Pfad deiner Flask-API verweist. Beispielsweise:

URL: http://your-server-url/list_instances

Zusammenfassung

Flask-API erstellen: Implementiere die Logik aus deinem connect_py.py-Skript in einer Flask-API.
JSON-Schema-Definition erstellen: Definiere die Aktion, die den API-Aufruf beschreibt.
Authentifizierung konfigurieren: Konfiguriere die Authentifizierung in der GPT-Aktionssektion.
URL angeben: Stelle sicher, dass die GPT-Aktion die korrekte URL für den API-Aufruf verwendet.

Diese Schritte ermöglichen es dir, die Google Cloud API direkt in der Custom Action Sektion deines GPT-Modells zu nutzen. Wenn du noch Fragen hast oder weitere Hilfe benötigst, lass es mich wissen!

Adrachin:

Irgend wie mache ich mich nicht so ganz verständlich scheint mir.

Das eigentliche Ziel ist:

GPT verbindet sich mit einem openAPI Aufruf mit Google Cloud.

Auf Goole Cloud soll eine Datenbank verwendet werden um komplette Chats zu speichern und damit den Kontext zu sichern und bei Bedarf wieder auszulesen.

Ein Google Cloud Account ist vorhanden. Eine compute Instanz steht zur Verfügung.
Eine Datenbank zum Beispiel Firebase muss erst noch angelegt werden.

Das ist grob skizziert das was ich umsetzen möchte.

LiquidGPT:

Verstanden, du möchtest also, dass GPT über einen OpenAPI-Aufruf direkt mit einer Google Cloud-Datenbank (z.B. Firebase) interagiert, um Chats zu speichern und bei Bedarf wieder auszulesen. Hier ist eine detaillierte Anleitung, wie du das umsetzen kannst:

Schritt 1: Firebase-Datenbank einrichten

Firebase-Projekt erstellen:
- Gehe zur Firebase-Konsole.
- Erstelle ein neues Projekt oder verwende ein vorhandenes Projekt.
Echtzeit-Datenbank einrichten:
- Wähle im linken Menü “Echtzeit-Datenbank” oder “Firestore-Datenbank” aus und folge den Anweisungen, um eine Datenbank einzurichten.
Datenbankregeln konfigurieren:
- Stelle sicher, dass die Sicherheitsregeln deiner Datenbank korrekt eingestellt sind, damit dein GPT-Modell darauf zugreifen kann.

Schritt 2: Firebase-Admin-SDK einrichten

Service-Konto-Schlüssel generieren:
- Gehe in den Projekteinstellungen zur Registerkarte “Servicekonten”.
- Klicke auf “Neuen privaten Schlüssel generieren”, um eine JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen herunterzuladen.
Firebase-Admin-SDK in Python installieren:
```
pip install firebase-admin
```

Schritt 3: Flask-API zur Speicherung und Abfrage von Chats erstellen

Erstelle eine Flask-API, die mit Firebase interagiert und die von GPT genutzt werden kann.

from flask import Flask, request, jsonify
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, db

app = Flask(__name__)

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
cred = credentials.Certificate('/path/to/your/serviceAccountKey.json')
firebase_admin.initialize_app(cred, {
    'databaseURL': 'https://your-database-name.firebaseio.com'
})

@app.route('/save_chat', methods=['POST'])
def save_chat():
    data = request.json
    user_id = data.get('user_id')
    chat_data = data.get('chat_data')

    ref = db.reference(f'chats/{user_id}')
    ref.push(chat_data)

    return jsonify({"status": "success"}), 200

@app.route('/get_chat', methods=['GET'])
def get_chat():
    user_id = request.args.get('user_id')

    ref = db.reference(f'chats/{user_id}')
    chat_data = ref.get()

    return jsonify({"chat_data": chat_data}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Schritt 4: JSON-Schema-Definition für die GPT-Aktion

Erstelle eine JSON-Definition für die GPT-Aktion, die die API-Aufrufe beschreibt.

{
  "name": "saveChat",
  "method": "POST",
  "path": "/save_chat",
  "description": "Save chat data to Firebase",
  "parameters": {
    "user_id": {
      "type": "string",
      "description": "The ID of the user"
    },
    "chat_data": {
      "type": "object",
      "description": "The chat data to be saved"
    }
  },
  "responses": {
    "200": {
      "description": "Chat data saved successfully",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "status": {
            "type": "string"
          }
        }
      }
    },
    "500": {
      "description": "Internal server error"
    }
  }
}

{
  "name": "getChat",
  "method": "GET",
  "path": "/get_chat",
  "description": "Get chat data from Firebase",
  "parameters": {
    "user_id": {
      "type": "string",
      "description": "The ID of the user"
    }
  },
  "responses": {
    "200": {
      "description": "Chat data retrieved successfully",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "chat_data": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "object"
            }
          }
        }
      }
    },
    "500": {
      "description": "Internal server error"
    }
  }
}

Schritt 5: Konfiguration der Authentifizierung

In der GPT-Aktionssektion konfiguriere die Authentifizierung wie folgt:

Authentifizierungsart: API-Schlüssel oder OAuth, je nachdem, wie du die Flask-API schützen möchtest.
API-Schlüssel: Trage hier den API-Schlüssel ein, falls verwendet.
Auth-Typ: Bearer, falls du OAuth verwendest.

Schritt 6: Integration in die GPT-Umgebung

Stelle sicher, dass die URL in der GPT-Aktionseinstellung auf den korrekten Pfad deiner Flask-API verweist. Beispielsweise:

URL für saveChat: http://your-server-url/save_chat
URL für getChat: http://your-server-url/get_chat

Zusammenfassung

Mit diesen Schritten kannst du eine Google Cloud Firebase-Datenbank einrichten und über eine Flask-API mit dieser Datenbank interagieren. Diese API kann dann von deinem GPT-Modell verwendet werden, um Chats zu speichern und abzurufen, wodurch der Kontext erhalten bleibt. Wenn du noch weitere Fragen hast oder Hilfe bei der Umsetzung benötigst, lass es mich wissen!