ใช้ ChatOpenAI ใน LangChain เพื่อเชื่อม GPT

ก่อนหน้านี้ ผมเคยได้เขียนบทความวิธีสมัครใช้งานและสร้าง API Key จาก OpenAI เพื่อให้สามารถเชื่อมต่อโมเดล AI อย่าง GPT กับโปรเจกต์ของเราได้แล้ว ซึ่งในตอนนี้ เราจะมาเรียนรู้เกี่ยวกับการใช้งาน Chat Models ของ LangChain ซึ่งเป็นโมเดลที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสนทนาและการโต้ตอบในรูปแบบแชท เช่นเดียวกับ ChatGPT ที่เราคุ้นเคยกันครับ

---

🤖 Chat Model คืออะไร?

Chat Model เป็นโมเดล AI ที่ถูกออกแบบมาให้เข้าใจ บริบทของการสนทนาแบบต่อเนื่อง ซึ่งเหมาะกับแอปพลิเคชันที่ต้องโต้ตอบกับผู้ใช้ เช่น Chatbot หรือ AI Assistant โดยเฉพาะ

สิ่งที่พิเศษของ Chat Model ได้แก่:

• รองรับ ข้อความหลายรอบ (Multi-turn conversation)
• รองรับ บทบาทของข้อความ เช่น System, User, Assistant
• เข้าใจลำดับของการโต้ตอบอย่างเป็นธรรมชาติ

ใน LangChain เราจะใช้ ChatOpenAI เป็นเครื่องมือเชื่อมต่อกับโมเดล GPT ของ OpenAI ครับ

---

ก่อนเริ่ม ขอทดสอบ Terminal ก่อนนะครับ

โดยลองสร้างโฟล์เดอร์ขึ้นมา และใช้ VS Code เปิด จากนั้นสร้างไฟล์ที่ชื่อ app.py

บน app ขอให้ลองเขียนว่า

print("Hello Pharmacist")

จากนั้น run python ใน terminal โดยพิมพ์ว่า

python app.py

ถ้าเรียบร้อย แสดงว่า โปรแกรมเราใช้งานได้

🧰 ขั้นตอนการใช้งาน Chat Model ใน LangChain

1. ติดตั้งแพ็กเกจเสริม ให้ใช้คำสั่งนี้ใน Terminal เพื่อให้ LangChain เชื่อมต่อกับโมเดลของ OpenAI:

pip install langchain-openai

2. นำเข้า (Import) ChatOpenAI เราจะใช้โมเดล GPT ผ่านคลาส ChatOpenAI ของ LangChain ดังนี้:

เริ่มต้นให้สร้าง file app.py ใน folder แล้วเขียน code ตามนี้

from langchain_openai import ChatOpenAI

3. สร้างโมเดล เราจะสร้างตัวแปรโมเดลที่เรียกใช้งานได้:

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini",api_key="API_KEY")
print(llm)

openai_api_key="YOUR_API_KEY", # คีย์ของคุณ
model="gpt-4o", # เลือกรุ่นที่ต้องการ เช่น gpt-4o, gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo
temperature=0.7 # ระดับความคิดสร้างสรรค์ (0 ถึง 2) )

4. เรียกใช้งานโมเดล ใช้คำสั่ง invoke() เพื่อส่งคำสั่งหรือคำถามไปยังโมเดล:

response = llm.invoke("ยาแก้ปวดมีอะไรบ้าง?") 

print(response)  #แสดงเนื้อหาทั้งหมดprint(response.cotent) #แสดงเฉพาะสิ่งที่ตอบกลับมา 

โมเดลจะส่งคำตอบกลับมา

---

📊 ทำไมคำตอบจึงอาจแตกต่างกัน?

แต่ละรุ่นของโมเดล GPT จะมีความสามารถและข้อมูลอัปเดตที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น:

• GPT-3.5 อาจตอบคำถามจากข้อมูลที่เก่ากว่า (เช่น ปี 2021–2022)
• GPT-4o หรือ GPT-4.5 preview จะมีข้อมูลที่อัปเดตกว่า เช่น ปลายปี 2023

ยกตัวอย่างคำถาม “นายกรัฐมนตรีคนล่าสุดของประเทศไทยคือใคร?”

• GPT-3.5 อาจตอบผิดเพราะข้อมูลเก่า
• GPT-4o อาจตอบว่า “นายเศรษฐา ทวีสิน” พร้อมแจ้งว่าอัปเดตข้อมูลถึง ตุลาคม 2023

---

🔐 ประเด็นสำคัญ: การปกป้อง API Key

สิ่งที่ควรระวังคือการ ฝัง API Key ไว้ในโค้ดโดยตรง ซึ่งเป็นความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เพราะใครที่เห็นโค้ดก็สามารถขโมยไปใช้งานได้

เราจึงควร เก็บ API Key ไว้ใน Environment Variable แล้วเรียกใช้ในโค้ดแทน เพื่อให้ปลอดภัยยิ่งขึ้น ซึ่งเดี๋ยวเราจะไปเรียนรู้กันว่าใช้งาน Environment Variable อย่างไรครับ

---

📌 สรุป

• เราใช้ ChatOpenAI เพื่อเชื่อมต่อโมเดล GPT กับ LangChain
• ต้องติดตั้ง langchain-openai และใส่ API Key พร้อมระบุรุ่นโมเดล
• ใช้ .invoke() เพื่อส่งคำถามให้ AI
• รุ่นของโมเดลจะมีผลต่อคำตอบ รวมถึงค่าใช้จ่ายในการใช้งาน
• ควรซ่อน API Key ไว้ไม่ให้คนอื่นเห็น

โมเดลอื่นๆ เผื่อจะลอง : https://python.langchain.com/docs/integrations/providers/