بخش دوم
ChatGPT و برنامه های اجتناب ناپذیر آن. به نظر می رسد روز به روز همه چیز در اطراف ما توسط چندین مدل هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و چت بات با پایتون خودکار می شود، استفاده های متعددی از Chat GPT و یکی از کاربردهای مفید آن وجود دارد که امروز در مورد آن صحبت خواهیم کرد. بنابراین، کمی در مورد نصب ChatGPT با پایتون (راهنمای مالی) بدانیم.
بررسی قابلیت‌های ChatGPT در پایتون:
اکنون که ChatGPT API را راه‌اندازی کرده‌اید و اولین درخواست‌های خود را ارائه کرده‌اید، زمان آن رسیده است که در عملکردهایی که این فناوری می‌تواند ارائه دهد، به‌ویژه برای متخصصان مالی که از پایتون استفاده می‌کنند، عمیق‌تر شوید.
درک دستورات، نشانه‌ها و مدل‌ها
هنگام تعامل با ChatGPT، شما عمدتاً از طریق اعلان ها ارتباط برقرار می کنید، که اساساً ورودی هایی هستند که به مدل ارائه می دهید. به عنوان مثال، اگر از مدل بخواهید یک گزارش مالی را خلاصه کند، متن گزارش عبارت prompt خواهد بود. یک نشانه می تواند به کوتاهی یک کاراکتر یا به اندازه یک کلمه باشد (به عنوان مثال، “a”، “apple”). هم درخواست و هم پاسخ مدل در تعداد کل نشانه های استفاده شده به حساب می آیند. مدلی که در تعاملات خود با ChatGPT استفاده می کنید به نسخه خاصی از هوش مصنوعی که با آن در ارتباط هستید اشاره دارد.
درک پاسخ ها: دما و حداکثر توکن ها
دو پارامتر مهم به طور قابل‌توجهی بر خروجی‌های ChatGPT تأثیر می‌گذارند و به آنها «دما» و «نشان‌های حداکثر» می‌گویند. پارامتر «دما» تصادفی بودن پاسخ‌های مدل را کنترل می‌کند. دمای بالا (نزدیک به 1) خروجی های تصادفی بیشتری تولید می کند، در حالی که دمای پایین (نزدیک به 0) خروجی را قطعی تر و متمرکزتر می کند. پارامتر ‘max tokens’ طول پاسخ تولید شده را کنترل می کند. می توان از آن برای اطمینان از طولانی نشدن پاسخ ها استفاده کرد. این به ویژه در هنگام تجزیه و تحلیل اسناد مالی با عجله مفید است.
مدیریت موضوع های گفتگو
یکی از ویژگی های هیجان انگیز ChatGPT توانایی آن در مدیریت زمینه های مکالمه است. با استفاده از یک سری پیام به جای یک اعلان واحد، می توانید مکالمه را با مدل شبیه سازی کنید. هر پیام یک “نقش” دارد که می تواند “سیستم”، “کاربر” یا “دستیار” و “محتوا” باشد که حاوی متن پیام از نقش است. نقش “سیستم” برای تنظیم رفتار استفاده می شود. دستیار’. به عنوان مثال، می توانید به مدل بگویید “شما دستیار هستید که گزارش های مالی را خلاصه می کنید.” پس از این، نقش «کاربر» می‌تواند از دستیار بخواهد تا وظایفی را در آن شرح انجام دهد، مانند خلاصه کردن گزارش درآمد سه ماهه. با استفاده از این رویکرد مکالمه، می‌توانید ابزارهای مالی پویا و تعاملی بسازید. به عنوان مثال، می‌توانید یک ربات گفتگوی مالی ایجاد کنید که توضیحاتی درباره اصطلاحات مالی پیچیده ارائه می‌کند، به سؤالات مربوط به رویدادهای مالی خاص پاسخ می‌دهد یا بینش‌هایی در مورد روندهای مالی ارائه می‌دهد.
نحوه تعامل با ChatGPT به صورت برنامه ای
با داشتن دانش اساسی در مورد نحوه عملکرد ChatGPT و قابلیت های بالقوه آن، اکنون آماده هستید تا سطح خود را ارتقا دهید و یاد بگیرید که چگونه به صورت برنامه ریزی شده با ChatGPT تعامل داشته باشید. این توانایی مکالمه با هوش مصنوعی طبق شرایط شما چیزی است که واقعاً قدرت آن را به ویژه در حوزه مالی باز می کند. بنابراین، بیایید شیرجه بزنیم.
مدیریت جلسات: مفهوم مدل های چت
مدل‌های چت یکی از ویژگی‌های قدرتمند ChatGPT API هستند که امکان مکالمات طولانی را فراهم می‌کنند. هر مکالمه یک جلسه است و پیام ها در یک جلسه به ترتیب دریافت پردازش می شوند. این امکان ایجاد گفتگوهای رفت و برگشتی را فراهم می کند، که جنبه ای حیاتی از ایجاد برنامه های کاربردی مالی تعاملی است.
ایجاد پیام های سیستمی
پیام‌های سیستم معمولاً در ابتدای مکالمه استفاده می‌شوند تا به آرامی به دستیار در مورد نقشش آموزش دهند. اگرچه به شدت مورد نیاز نیستند، اما می توانند به تنظیم لحن و رفتار دستیار کمک کنند. به عنوان مثال، ممکن است یک مکالمه را با موارد زیر شروع کنید:
این پیام به دستیار می‌گوید که پاسخ‌های خود را به سمت تحلیل‌های مالی و پیش‌بینی سهام تنظیم کند.
ارسال پیام های کاربر
پیام های کاربر جایی هستند که با دستیار در تعامل هستید. این به سادگی دیکته کردن نقش به عنوان “کاربر” و ارائه درخواست یا دستورالعمل شما در محتوا است. برای مثال، پس از پیام سیستم قبلی، یک پیام کاربر ممکن است به این شکل باشد:
این امر دستیار را وادار می کند تا پاسخی متناسب با تحلیل مالی که در پیام سیستم برای آن در نظر گرفته شده است ایجاد کند.
کنترل خروجی های چت: تنظیم نشانه ها و دما
برای کنترل طول و تصادفی بودن پاسخ‌های هوش مصنوعی، می‌توانید پارامترهای «حداکثر نشانه‌ها» و «دما» را در تماس API خود تنظیم کنید. برای مثال، برای محدود کردن پاسخ به 100 توکن و قطعی‌تر کردن آن، می‌توانید API خود را تغییر دهید. اینطوری زنگ بزن:
این ویژگی ها امکان تعامل بسیار کنترل شده و قابل تنظیم با هوش مصنوعی را فراهم می کند و به شما امکان می دهد برنامه های مالی خود را با دقت و مطابق با نیازهای خود برنامه ریزی کنید.
موارد استفاده مالی از ChatGPT
با شروع به درک مکانیزم ChatGPT، پیامدهای گسترده ای برای کاربرد آن در صنعت مالی مشخص می شود. با ترکیب درک زبان طبیعی ChatGPT با قابلیت های قدرتمند مدیریت داده پایتون، می توانیم راه حل های مالی واقعاً متحول کننده ای ایجاد کنیم. بیایید برخی از این موارد استفاده بالقوه را بررسی کنیم:
ایجاد مشاوران مالی تعاملی
توانایی ChatGPT برای حفظ زمینه و پاسخ به درخواست‌ها، آن را به یک کاندیدای عالی برای ایجاد مشاوران مالی مکالمه تبدیل می‌کند. این مشاوران می توانند به پاسخگویی به سوالات مشتریان در مورد محصولات مالی مختلف کمک کنند، توصیه های شخصی بر اساس ورودی های کاربر ارائه دهند، یا به سادگی به کاربران کمک کنند تا پیچیدگی های بازارهای مالی را به شیوه ای محاوره ای و تعاملی هدایت کنند. در این مورد، مدل ChatGPT می تواند یک مشاور مالی را شبیه سازی کند. ، پاسخ هایی را به درخواست های مالی به کاربران ارائه می دهد:
دستور: به عنوان یک مشاور مالی، چه چیزی را با بودجه 10000 دلاری به من پیشنهاد می کنید؟
Prompt: As a financial advisor, what would you suggest I invest in with a budget of $10,000?
پردازش زبان طبیعی برای صورت های مالی
با قدرت ChatGPT، استخراج اطلاعات ارزشمند از اسناد مالی مانند گزارش‌های درآمد یا صورت‌های جریان نقدی به یک کار قابل دسترس‌تر تبدیل می‌شود. شما می‌توانید آن را به استخراج معیارهای مالی کلیدی، خواندن پاورقی‌ها برای هر پرچم قرمز یا به سادگی تغییر این معیارهای اغلب متراکم و دشوار را موظف کنید. برای خواندن اسناد در قالبی کاربرپسندتر. برای پردازش صورت های مالی، می توانید از ChatGPT برای استخراج اطلاعات مرتبط یا ترجمه اصطلاحات تخصصی به انگلیسی ساده استفاده کنید:
دستور: صورت مالی زیر را به انگلیسی ساده ترجمه کنید: «EBITDA شرکت به دلیل اقدامات تهاجمی کاهش هزینه و افزایش سهم بازار 10 درصد افزایش یافت.
Prompt: Translate the following financial statement into plain English: ‘The company’s EBITDA increased by 10% due to aggressive cost-cutting measures and increased market share.
ایجاد خلاصه برای گزارش های مالی پیچیده
متخصصان امور مالی اغلب باید گزارش های مالی طولانی و پیچیده را بررسی کنند. ChatGPT را می توان برای ایجاد خلاصه های مختصر از این گزارش ها استفاده کرد و در وقت ارزشمند متخصصان صرفه جویی کرد. این مدل می تواند برای ایجاد خلاصه ای از یک گزارش مالی پیچیده استفاده شود، به عنوان مثال:
درخواست: یک خلاصه مختصر از گزارش مالی زیر ایجاد کنید: «… (متن گزارش)
Prompt: Generate a concise summary of the following financial report: ‘… (report text)
پیش بینی بازار سهام و تحلیل روند
در حالی که هیچ مدلی نمی تواند بازار سهام را با اطمینان مطلق پیش بینی کند، ChatGPT می تواند به عنوان ابزاری برای تجزیه و تحلیل روندها و احساسات بازار استفاده شود. می‌تواند مقالات خبری، توییت‌ها یا دیگر اشکال احساسات عمومی را تجزیه کند تا تصویری وسیع‌تر از احساسات بازار در مورد سهام خاص، بخش‌ها یا کل بازار ارائه دهد. می‌توان از آن برای تولید تحلیل یا بحث در مورد سناریوهای احتمالی بر اساس روندهای تاریخی استفاده کرد:
درخواست: : در مورد روندهای احتمالی بخش فناوری در بازار سهام بر اساس داده های تاریخی بحث کنید.
Prompt: Discuss the possible trends for the tech sector in the stock market based on historical data.
موارد استفاده پایتون برای متخصصان امور مالی
در اینجا چند نمونه خاص ChatGPT API Python (در امور مالی) آورده شده است:
اتوماسیون گزارشگری مالی (Financial reporting automation)
توانایی پایتون در استخراج، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها، آن را به ابزاری عالی برای خودکارسازی گزارش های مالی تبدیل می کند. می تواند داده ها را از منابع مختلف واکشی کند، محاسبات لازم را انجام دهد و گزارش های جامع تولید کند. با ترکیب این مورد با ChatGPT، حتی می توانید تولید تجزیه و تحلیل نوشتاری را برای همراهی با گزارش های خود به طور خودکار انجام دهید.
صفحات گسترده را به صورت خودکار(Automate spreadsheets)
کتابخانه‌های پایتون مانند openpyxl یا پانداها امکان دستکاری و اتوماسیون گسترده صفحات گسترده را فراهم می‌کنند، که جزء اصلی در جعبه ابزار هر حرفه‌ای مالی است. خواه پاک کردن داده ها، انجام محاسبات یا ایجاد صفحات گسترده جدید، پایتون می تواند آن را مدیریت کند. همچنین می توانید از ChatGPT برای تفسیر داده های صفحه گسترده پیچیده و ارائه خلاصه یا بینش استفاده کنید.
آنالیز مالی (Financial analysis)
کتابخانه‌های قدرتمند تجزیه و تحلیل داده‌های پایتون، مانند NumPy و پانداها، می‌توانند وظایف پیچیده تحلیل مالی، از تجزیه و تحلیل آماری ساده تا تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی پیچیده‌تر را انجام دهند. سپس می توان از ChatGPT برای تفسیر و توضیح نتایج این تحلیل ها به زبان واضح و طبیعی استفاده کرد.
مدیریت فایل (File management)
پایتون می تواند وظایف مدیریت فایل مانند سازماندهی اسناد، تغییر نام فایل ها و بایگانی داده های قدیمی را خودکار کند. این می تواند صرفه جویی قابل توجهی در زمان برای متخصصان امور مالی که تعداد زیادی اسناد را مدیریت می کنند، باشد.
پاکسازی و اعتبارسنجی داده ها (Data cleaning and validation)
پایتون می تواند برای اعتبارسنجی یکپارچگی و صحت داده های مالی استفاده شود. می‌تواند داده‌های از دست رفته، موارد پرت یا ناسازگاری در مجموعه داده‌ها را بررسی کند که برای تجزیه و تحلیل مالی و گزارش‌دهی دقیق بسیار مهم است. به لطف جفت شدن ترکیبی ChatGPT API و Python، پاکسازی داده ها ساده شده است.
تجسم داده ها (Data visualization)
کتابخانه هایی مانند Matplotlib و Seaborn پایتون را به ابزاری قدرتمند برای تجسم داده ها تبدیل می کنند. شما می توانید هر چیزی از نمودارهای میله ای ساده تا تجسم های مالی پیچیده تر ایجاد کنید. ChatGPT می تواند برای تولید خودکار توصیف یا تجزیه و تحلیل این تجسم ها استفاده شود.
ارائه های پاورپوینت ایجاد کنید (Create PowerPoint presentations)
پایتون دارای کتابخانه هایی مانند python-pptx است که امکان ایجاد و ویرایش فایل های پاورپوینت را فراهم می کند. این می تواند برای تولید ارائه هایی با خلاصه نتایج مالی، استراتژی های سرمایه گذاری یا تحقیقات بازار استفاده شود. در ترکیب با ChatGPT، می‌توانید ایجاد اسکریپت‌های ارائه یا یادداشت‌های سخنران را خودکار کنید.
کتابخانه های پایتون برای امور مالی (Python Libraries for finance)
قبل از اینکه به سراغ کتابخانه‌های خاص برویم، بیایید منظورمان از «کتابخانه‌های پایتون» را بفهمیم. کتابخانه پایتون یک تکه کد قابل استفاده مجدد است که ممکن است بخواهید آن را در برنامه‌ها یا پروژه‌های خود بگنجانید تا از ساخت مجدد جلوگیری کنید. این کتابخانه ها عملکردهای از پیش نوشته شده ای را ارائه می دهند که به اجرای سریع وظایف پیچیده کمک می کند و مقدار کد مورد نیاز برای نوشتن را کاهش می دهد. در اینجا برخی از کتابخانه های ضروری Python وجود دارد که ممکن است متخصصان امور مالی به ویژه مفید باشند:
پانداز (pandas)
یک کتابخانه تجزیه و تحلیل و دستکاری داده های منبع باز سریع، قدرتمند و انعطاف پذیر برای پایتون است. برای مدیریت داده های مالی، ارائه ساختارهای داده و توابع مورد نیاز برای دستکاری جداول عددی و داده های سری زمانی عالی است.
نامپی NumPY
یک کتابخانه برای زبان برنامه نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه ها و ماتریس های بزرگ و چند بعدی را به همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار بر روی این آرایه ها اضافه می کند.
Matplotlib
Matplotlib یک کتابخانه رسم برای پایتون و پسوند ریاضی عددی NumPy است. این یک API شی گرا برای جاسازی نمودارها در برنامه ها ارائه می دهد. SciPySciPy یک کتابخانه رایگان و منبع باز پایتون است که برای محاسبات علمی و محاسبات فنی استفاده می شود. این شامل ماژول هایی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام، درون یابی، توابع ویژه، FFT، پردازش سیگنال و تصویر، حل کننده های ODE و غیره است.
python-pptx
pptxpython یک کتابخانه پایتون برای ایجاد و به‌روزرسانی فایل‌های پاورپوینت (pptx.) است. این می تواند به ویژه برای متخصصان مالی که اغلب نیاز دارند یافته ها یا تجزیه و تحلیل خود را در قالب ارائه ارائه دهند مفید باشد. با python-pptx می توانید اسلاید ایجاد کنید، متن، تصاویر، جداول، نمودارها و اشکال دیگر اضافه کنید و حتی طرح و طراحی اسلایدها را دستکاری کنید. openpyxlopenpyxl یک کتابخانه پایتون برای خواندن و نوشتن اکسل 2010 xlsx/xlsm/xltx است. فایل های xltm/. این یک ابزار جامع است که به شما امکان می دهد فایل های اکسل جدید تولید کنید، فایل های موجود را بارگیری کنید و به داده های آنها برای دستکاری بیشتر دسترسی داشته باشید. این به ویژه در امور مالی برای خودکارسازی فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده ها، تولید گزارش ها و انجام محاسبات پیچیده مفید است.
3 نکته برای افزایش دقت با ChatGPT Python
هنگامی که صحبت از تعامل با ChatGPT می شود، یکی از مهمترین جنبه ها ایجاد اعلان های مؤثر است. هرچه درخواست های شما بهتر باشد، پاسخ های مدل دقیق تر و مفیدتر خواهد بود. این امر به ویژه برای متخصصان امور مالی مانند مدیران مالی مالی، تحلیلگران مالی، یا مشاوران سرمایه گذاری که تصمیم گیری آنها اغلب به اطلاعات دقیق و دقیق بستگی دارد بسیار مهم است. بنابراین، در اینجا چند نکته ساده برای کمک به بهبود دقت خروجی های ChatGPT وجود دارد:
- واضح و مشخص باشید
یکی از نکات کلیدی که هنگام ایجاد اعلان باید به خاطر بسپارید این است که تا حد امکان واضح و مشخص باشد. ابهام یا ابهام می تواند منجر به پاسخ هایی شود که کاملاً با آنچه شما به دنبال آن بودید مطابقت ندارد. به عنوان مثال، به جای پرسیدن: در مورد عملکرد تسلا به من بگویید. یک سوال خاص تر می تواند این باشد:
آیا می توانید خلاصه ای از عملکرد مالی تسلا در سه ماهه دوم سال 2023 ارائه کنید؟ با مشخص بودن هدف سوال، ChatGPT شانس بیشتری برای ارائه پاسخی که نیازهای شما را برآورده می کند.
- از لحن مناسب استفاده کنید
لحن اعلان شما نیز می تواند بر پاسخ مدل تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، اگر به دنبال تجزیه و تحلیل دقیق و حرفه ای هستید، ممکن است بخواهید درخواست خود را به صورت رسمی تر بیان کنید. از سوی دیگر، اگر به دنبال یک توضیح ساده برای مبتدیان هستید، ممکن است بخواهید آن را انجام دهید. درخواست یا دستور شما واضح و شفاف یاشد به عنوان مثال: لحن رسمی و حرفه ای: تجزیه و تحلیل دقیقی از منحنی بازده اوراق قرضه و پیامدهای آن برای استراتژی سرمایه گذاری ما ارائه دهید. لحن ساده و مبتدی: آیا می توانید به زبان ساده توضیح دهید که منحنی بازده اوراق قرضه چیست و چرا برای آن مهم است. سرمایه گذاری های ما؟
- آزمایش و تکرار کنید
در نهایت، یکی از بهترین راه‌ها برای بهتر شدن در نوشتن اعلان‌ها، آزمایش و تکرار است. عبارات و لحن های مختلف را امتحان کنید و ببینید کدام یک به شما نتیجه دلخواه می دهد. اگر پاسخ مدل آن چیزی نیست که انتظارش را داشتید، سعی کنید درخواست خود را تغییر دهید و دوباره آن را ارسال کنید. برای نشان دادن این موضوع، بیایید تصور کنیم که یک مدیر مالی به یک گزارش مختصر تولید شده توسط هوش مصنوعی در مورد تأثیر تغییر سیاست اخیر فدرال رزرو بر روی سبد اوراق قرضه شرکت یک دستور موثر ممکن است چیزی شبیه به این باشد:
در اینجا چگونه ممکن است در کد ChatGPT پایتون به نظر برسد:
سوالات متداول: ChatGPT پایتون (FAQs: ChatGPT Python)
- آیا می توانم از ChatGPT برای پایتون استفاده کنم؟
کاملا! OpenAI یک کتابخانه کلاینت پایتون را فراهم می کند که می توانید از آن برای تعامل با ChatGPT استفاده کنید. شما می توانید این کتابخانه را نصب کرده و از آن برای ایجاد انواع برنامه ها و راه حل های جالب استفاده کنید.
- قابلیت های ChatGPT Python چیست؟
ChatGPT، زمانی که با پایتون استفاده می شود، می تواند طیف گسترده ای از وظایف را انجام دهد. این می تواند متنی شبیه انسان، کد پایتون، پاسخ به سؤالات، ایجاد محتوای نوشتاری، ترجمه زبان ها و بسیاری موارد دیگر را تولید کند.
- آیا ChatGPT می تواند اسکریپت های پایتون بنویسد؟
بله، ChatGPT می‌تواند اسکریپت‌های پایتون را بر اساس دستورالعمل‌ها یا درخواست‌های داده شده تولید کند. با این حال، کیفیت و صحت اسکریپت ها می تواند متفاوت باشد و ممکن است نیاز به اصلاح دستی داشته باشد.
- چگونه به صورت برنامه نویسی با ChatGPT تعامل کنیم؟
برای تعامل برنامه‌نویسی با ChatGPT، می‌توانید از OpenAI API استفاده کنید. شما فهرستی از پیام‌ها را به API ارسال می‌کنید و پیامی را که توسط مدل تولید شده به عنوان پاسخ برمی‌گرداند.