دليل استخدام ChatGPT API لإنشاء روبوت دردشة خاص بك (خطوة بخطوة)

دليل استخدام ChatGPT API لإنشاء روبوت دردشة

إذا كنت تبحث عن إنشاء روبوت دردشة يعمل بذكاء يشبه ChatGPT داخل موقعك أو تطبيقك، فهذه أحدث طريقة عملية باستخدام OpenAI Responses API. في هذا الدليل سنشرح المتطلبات، خطوات الربط، أمثلة برمجية، وخيارات متقدمة مثل الاستدعاء الوظيفي (Function Calling) والبث اللحظي (Streaming)—مع جدول مقارنة سريع بين Responses API وAssistants API لمساعدتك على اختيار الأنسب.

1) المتطلبات المسبقة

• حساب مطوّر على منصة OpenAI وتوليد مفتاح API من لوحة المفاتيح (API Keys).
• بيئة تشغيل Python أو Node.js (اختر ما تفضّل).
• حفظ المفتاح في متغير بيئي OPENAI_API_KEY وعدم نسخه داخل الكود علنًا.

2) التثبيت السريع

pip install openai
# (اختياري) استخدم python-dotenv لحفظ المتغيرات البيئية
pip install python-dotenv

npm install openai
# أو
pnpm add openai
# أو
yarn add openai

3) أول ردّ محادثي عبر Responses API

هذا مثال Python مبسّط لإنشاء ردّ محادثي بأسلوب ChatGPT باستخدام نموذج gpt-4o أو gpt-4o-mini:

# app.py
import os
from openai import OpenAI

# احرص على ضبط المتغير OPENAI_API_KEY في بيئتك
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input=[
        {
            "role": "system",
            "content": [{"type": "text", "text": "أنت مساعد دردشة ودود يجيب بإيجاز ووضوح."}]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "مرحبًا، كيف أبني روبوت دردشة يستخدم ChatGPT API؟"}]
        }
    ]
)

print(response.output_text)

وهذا مثال Node.js مكافئ:

// app.mjs
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const resp = await client.responses.create({
  model: "gpt-4o-mini",
  input: [
    { role: "system", content: [{ type: "text", text: "أنت مساعد دردشة ودود يجيب بإيجاز ووضوح." }] },
    { role: "user",   content: [{ type: "text", text: "مرحبًا، كيف أبني روبوت دردشة يستخدم ChatGPT API؟"   }] }
  ]
});

console.log(resp.output_text);

4) دمج سريع في واجهة ويب (مثال Flask مصغّر)

يتضمن نقطة نهاية /chat تستقبل رسالة المستخدم وتعيد ردّ النموذج:

# server.py
import os
from flask import Flask, request, jsonify
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()  # لو تستخدم .env
app = Flask(__name__)
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

@app.post("/chat")
def chat():
    data = request.get_json() or {}
    user_msg = data.get("message", "")
    res = client.responses.create(
        model="gpt-4o-mini",
        input=[
            {"role":"system","content":[{"type":"text","text":"أنت مساعد لمتجر إلكتروني."}]},
            {"role":"user","content":[{"type":"text","text":user_msg}]}
        ]
    )
    return jsonify({"reply": res.output_text})

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, port=8000)

5) البث اللحظي (Streaming) لتحسين تجربة المحادثة

لجعل الردّ يظهر تدريجيًا مثل ChatGPT:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

stream = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input="اكتب ردًا موجزًا عن أفضل ممارسات بناء روبوت دردشة.",
    stream=True,
)

for event in stream:
    # اطبع أو ادفع الدلتا إلى الواجهة الأمامية عبر WebSocket
    print(event)

6) الاستدعاء الوظيفي (Function/Tool Calling) لربط الروبوت بخدماتك

يمكنك تعريف دوالّ (أدوات) يختارها النموذج لتنفيذ استعلامات نحو واجهاتك البرمجية (مثال: جلب حالة الطلب، التحقق من المخزون):

tools = [
  {
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_order_status",
      "description": "جلب حالة طلب عبر رقم الطلب",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": { "order_id": { "type": "string" } },
        "required": ["order_id"]
      }
    }
  }
]

res = client.responses.create(
  model="gpt-4o-mini",
  input=[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"ما حالة الطلب رقم 12345؟"}]}],
  tools=tools
)

# عندما يُرجع النموذج tool_calls، نفّذ الدالة الفعلية وأعد الإدخال مع النتيجة:
# (منطقيتك هنا) ثم دورة ثانية لإكمال الردّ للمستخدم.

7) متى أستخدم Responses API ومتى Assistants API؟

8) أفضل ممارسات الأمان والسيو

• لا تحفظ مفتاح API في الواجهة الأمامية أو مستودع عام؛ اجعل الاستدعاء من الخادم فقط.
• حدّد نموذجًا اقتصاديًا مثل gpt-4o-mini كبداية، ثم طوّر حسب الحاجة.
• ادمج كلمات مثل ChatGPT API، روبوت دردشة، Responses API، Function Calling طبيعيًا في العناوين والفقرات.
• أضف روابط داخلية لمحتوى ذي صلة في مدونتك وروابط خارجية موثوقة (المصادر أدناه).

خاتمة

يمنحك ChatGPT API عبر Responses API طريقة مباشرة لبناء بوت دردشة ذكي قابل للتوسّع، مع دعم ميزات متقدّمة مثل البث اللحظي والاستدعاء الوظيفي والتعامل مع الملفات. ابدأ بنسخة أولية سريعة، جرّب النماذج الأخف للتكلفة، ثم أضف الأدوات التي يحتاجها عملك. خلال ساعات يمكنك إطلاق نسخة تجريبية فعّالة داخل موقعك أو تطبيقك.

فيديو تعليمي سريع

يوضح الفيديو التالي إعداد OpenAI Responses API وبناء محادثة مع مثال عملي خطوة بخطوة.

المصادر

• Responses API
• Streaming responses
• Function (Tool) Calling
• Assistants API overview
• openai/openai-python