Integrare il modello OpenAI o1-preview in uno script Python con gestione delle espressioni LaTeX

Scopri come integrare il nuovo modello OpenAI o1-preview in uno script Python per arricchire i tuoi progetti di intelligenza artificiale. Questo script ti permette di interagire con l’API OpenAI utilizzando il modello o1-preview, con la possibilità di includere contenuti web nei prompt grazie a una funzionalità di web scraping. Inoltre, gestisce correttamente le espressioni matematiche LaTeX nelle risposte del modello, convertendole in testo Unicode leggibile nel terminale.

Introduzione

Il 12 settembre 2024, OpenAI ha lanciato la sua nuova serie di modelli di IA, chiamata OpenAI o1. Questi modelli sono progettati per eseguire un ragionamento approfondito prima di fornire una risposta, il che consente loro di risolvere problemi complessi in scienza, programmazione e matematica. Il modello o1-preview eccelle particolarmente in questi ambiti, superando i modelli precedenti come gpt-4o.

Punti chiave dello script :

Integrazione del modello o1-preview : Lo script utilizza il modello o1-preview come predefinito, offrendo così capacità di ragionamento avanzate.
Web scraping integrato : Può estrarre il contenuto di pagine web per arricchire il contesto del prompt.
Gestione delle espressioni LaTeX : Le espressioni matematiche nelle risposte vengono convertite in testo Unicode per una facile lettura nel terminale.
Personalizzabile : Lo script permette di scegliere il modello OpenAI e può essere adattato a diversi casi d’uso.

In questo articolo, dettaglierò il codice dello script, spiegherò come funziona e realizzerò una serie di prompt complessi.

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere i seguenti elementi :

Python 3.x installato sulla tua macchina.
Una chiave API OpenAI. Puoi ottenerla registrandoti sul sito di OpenAI.
Un ambiente virtuale Python (consigliato per isolare le dipendenze).
I moduli Python necessari.

Configurazione dell’ambiente virtuale

Per isolare le dipendenze di questo progetto, è consigliabile utilizzare un ambiente virtuale. Ecco come crearne uno e installare le dipendenze richieste :

python3 -m venv env
source env/bin/activate  # Sur Windows, utilisez env\Scripts\activate
pip install openai selenium webdriver-manager pylatexenc

Impostare la chiave API OpenAI

Imposta la tua chiave API OpenAI come variabile d’ambiente :

export OPENAI_API_KEY='votre_clé_api_ici'

Sostituisci 'votre_clé_api_ici' con la tua chiave API reale.

Il codice completo dello script

Ecco il codice completo dello script Python :

#!/usr/bin/env python3
import os
import sys
import argparse
import re
from openai import OpenAI
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from pylatexenc.latex2text import LatexNodes2Text


def get_web_content(url):
    if not url:
        return ""

    try:
        # Configure les options de Chrome
        chrome_options = Options()
        # Ne pas utiliser le mode headless pour éviter les problèmes de vérification humaine

        # Utilise ChromeDriverManager pour gérer l\'installation de ChromeDriver
        driver = webdriver.Chrome(
            service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=chrome_options
        )

        # Charge la page web
        driver.get(url)

        # Récupère le contenu textuel de la page
        web_content = driver.execute_script("return document.documentElement.innerText")

        # Ferme le navigateur
        driver.quit()

        return web_content if web_content else None
    except Exception as e:
        return None


def convert_latex_to_text(latex_str):
    # Convertit les expressions LaTeX en texte Unicode
    return LatexNodes2Text().latex_to_text(latex_str)


def clean_output(content):
    # Trouve toutes les expressions LaTeX dans le contenu et les convertit
    patterns = [r"\\\\[.*?\\\\]", r"\\\(.*?\\\)", r"\$\$.*?\$\$", r"\$.*?\$"]

    for pattern in patterns:
        matches = re.findall(pattern, content, flags=re.DOTALL)
        for match in matches:
            plain_text = convert_latex_to_text(match)
            content = content.replace(match, plain_text)
    return content


def get_response(prompt, client, model="o1-preview"):
    urls = re.findall(r"(https?://\S+)", prompt)
    for url in urls:
        web_content = get_web_content(url)
        if web_content:
            prompt = prompt.replace(url, web_content)
        else:
            return f"Erreur: Le contenu web pour {url} ne peut être récupéré."

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt,
                },
            ],
        )
        first_choice_message = response.choices[0].message
        content = first_choice_message.content
        # Convertit les expressions LaTeX en texte lisible
        cleaned_content = clean_output(content)
        return cleaned_content
    except Exception as e:
        return f"Une erreur est survenue : {e}"


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("prompt", nargs="?", help="Le prompt contenant des URLs")
    parser.add_argument(
        "--model",
        default="o1-preview",
        choices=["gpt-4o", "o1-preview", "o1-mini"],
        help="Le modèle OpenAI à utiliser (par défaut o1-preview)",
    )
    args = parser.parse_args()

    openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    if not openai_api_key:
        raise ValueError(
            "La clé API OPENAI_API_KEY n'est pas définie dans les variables d\'environnement."
        )

    with OpenAI(api_key=openai_api_key) as client:
        prompt = args.prompt or sys.stdin.read()
        response = get_response(prompt, client, model=args.model)
        print(response)


if __name__ == "__main__":
    main()

Spiegazione del codice

Import dei moduli necessari

Lo script inizia importando i moduli essenziali :

os, sys, argparse, re : Moduli standard per gestire le variabili d’ambiente, gli argomenti da riga di comando e le espressioni regolari.
openai : Modulo per interagire con l’API OpenAI.
selenium e webdriver_manager : Per eseguire il web scraping.
pylatexenc : Per convertire le espressioni LaTeX in testo Unicode leggibile.

Funzione `get_web_content`

Questa funzione recupera il contenuto testuale di una pagina web.

def get_web_content(url):
    if not url:
        return ""

    try:
        # Configure les options de Chrome
        chrome_options = Options()
        # Ne pas utiliser le mode headless pour éviter les problèmes de vérification humaine

        # Utilise ChromeDriverManager pour gérer l\'installation de ChromeDriver
        driver = webdriver.Chrome(
            service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=chrome_options
        )

        # Charge la page web
        driver.get(url)

        # Récupère le contenu textuel de la page
        web_content = driver.execute_script("return document.documentElement.innerText")

        # Ferme le navigateur
        driver.quit()

        return web_content if web_content else None
    except Exception as e:
        return None

Punti chiave :

Opzioni di Chrome : Lo script non utilizza la modalità headless per evitare problemi di verifica umana che alcune pagine impongono ai browser in modalità headless.
ChromeDriverManager : Gestisce automaticamente l’installazione e l’aggiornamento di ChromeDriver.
Estrazione del contenuto : Usa JavaScript per estrarre il testo completo della pagina.
Gestione delle eccezioni : In caso di errore, la funzione restituisce None.

Funzione `convert_latex_to_text`

Questa funzione converte le espressioni LaTeX in testo Unicode.

def convert_latex_to_text(latex_str):
    # Convertit les expressions LaTeX en texte Unicode
    return LatexNodes2Text().latex_to_text(latex_str)

Punti chiave :

Utilizza la libreria pylatexenc per convertire le espressioni LaTeX, rendendo le formule matematiche leggibili nel terminale.

Funzione `clean_output`

Questa funzione elabora la risposta del modello per convertire le espressioni LaTeX.

def clean_output(content):
    # Trouve toutes les expressions LaTeX dans le contenu et les convertit
    patterns = [r"\\\\[.*?\\\\]", r"\\\(.*?\\\)", r"\$\$.*?\$\$", r"\$.*?\$"]

    for pattern in patterns:
        matches = re.findall(pattern, content, flags=re.DOTALL)
        for match in matches:
            plain_text = convert_latex_to_text(match)
            content = content.replace(match, plain_text)
    return content

Punti chiave :

Ricerca delle espressioni LaTeX : Utilizza espressioni regolari per identificare le formule.
Conversione : Ogni formula viene convertita in testo Unicode.
Sostituzione : Le formule LaTeX vengono sostituite con il loro equivalente leggibile.

Funzione `get_response`

Prepara il prompt, gestisce il web scraping se necessario, chiama l’API OpenAI e pulisce la risposta.

def get_response(prompt, client, model="o1-preview"):
    urls = re.findall(r"(https?://\S+)", prompt)
    for url in urls:
        web_content = get_web_content(url)
        if web_content:
            prompt = prompt.replace(url, web_content)
        else:
            return f"Erreur: Le contenu web pour {url} ne peut être récupéré."

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt,
                },
            ],
        )
        first_choice_message = response.choices[0].message
        content = first_choice_message.content
        # Convertit les expressions LaTeX en texte lisible
        cleaned_content = clean_output(content)
        return cleaned_content
    except Exception as e:
        return f"Une erreur est survenue : {e}"

Punti chiave :

Gestione delle URL : Se il prompt contiene URL, il contenuto viene estratto e inserito.
Chiamata all’API OpenAI : Invia il prompt modificato al modello specificato.
Pulizia della risposta : Le espressioni LaTeX vengono convertite per una lettura agevole.

Funzione `main`

Gestisce gli argomenti da riga di comando ed esegue lo script.

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("prompt", nargs="?", help="Le prompt contenant des URLs")
    parser.add_argument(
        "--model",
        default="o1-preview",
        choices=["gpt-4o", "o1-preview", "o1-mini"],
        help="Le modèle OpenAI à utiliser (par défaut o1-preview)",
    )
    args = parser.parse_args()

    openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    if not openai_api_key:
        raise ValueError(
            "La clé API OPENAI_API_KEY n'est pas définie dans les variables d\'environnement."
        )

    with OpenAI(api_key=openai_api_key) as client:
        prompt = args.prompt or sys.stdin.read()
        response = get_response(prompt, client, model=args.model)
        print(response)

Punti chiave :

Argomenti : Lo script accetta un prompt e un modello come argomenti.
Chiave API : Verifica che la chiave API sia impostata.
Esecuzione : Chiama la funzione get_response e visualizza la risposta.

Esecuzione dello script

if __name__ == "__main__":
    main()

Esempi d’uso

Porre una domanda che richiede ragionamento

./openai_poc.py "Dans un triangle rectangle, si les côtés adjacents à l'angle droit mesurent 3 cm et 4 cm, calcule la longueur de l'hypoténuse."

Per calcolare la lunghezza dell’ipotenusa in un triangolo rettangolo i cui lati adiacenti all’angolo retto misurano 3 cm e 4 cm, usiamo il teorema di Pitagora :

\text{Hypoténuse}^2 = (\text{Côté 1})^2 + (\text{Côté 2})^2

Sostituendo i valori forniti :

\text{Hypoténuse}^2 = 3^2 + 4^2 = 9 + 16 = 25

Prendendo la radice quadrata di entrambi i membri :

\text{Hypoténuse} = \sqrt{25} = 5 \text{ cm}

Quindi, la lunghezza dell’ipotenusa è di 5 cm.

La lunghezza dell’ipotenusa è 5 cm.

Generare un riassunto di una pagina web

./openai_poc.py "Fais-moi un résumé de cette page : https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/"

OpenAI ha annunciato il 12 settembre 2024 l’introduzione di una nuova serie di modelli di IA chiamata OpenAI o1, progettata per prendersi più tempo per riflettere prima di rispondere. Questi modelli sono in grado di ragionare su compiti complessi e di risolvere problemi più difficili rispetto ai modelli precedenti in ambito scientifico, di programmazione e matematico.

Il primo modello di questa serie, o1-preview, è ora disponibile su ChatGPT e tramite l’API di OpenAI. È offerta anche una versione più leggera ed economica, chiamata OpenAI o1-mini, che offre capacità di codifica efficienti a un costo ridotto dell’80% rispetto a o1-preview.

Risolvere una moltiplicazione semplice

./openai_poc.py "Quel est le résultat de 15 x 12 ?"

Il risultato di $15 \times 12$ è 180.

Risolvere un’equazione semplice

./openai_poc.py "Résous l'équation 2x + 5 = 15."

Per risolvere l’equazione $2x + 5 = 15$ , segui i passaggi seguenti :

Sottrarre 5 da entrambi i membri dell’equazione per isolare il termine con la variabile :

\begin{aligned} 2x + 5 - 5 &= 15 - 5 \\ 2x &= 10 \end{aligned}

Dividere entrambi i membri dell’equazione per 2 per risolvere per $x$ :

\begin{aligned} \frac{2x}{2} &= \frac{10}{2} \\ x &= 5 \end{aligned}

Soluzione : $x = 5$ .

Calcolare una percentuale

./openai_poc.py "Quel est 20% de 250 ?"

$20\%$ di $250$ è uguale a 50.

Calcolo :

20\% \times 250 = \left( \frac{20}{100} \right) \times 250 = 0,2 \times 250 = 50

Calcolare l’area di un cerchio

./openai_poc.py "Calcule l'aire d'un cercle de rayon 5 cm."

Per calcolare l’area di un cerchio di raggio 5 cm, usa la formula dell’area del cerchio :

A = \pi r^2

dove :

$A$ è l’area del cerchio,
$r$ è il raggio del cerchio.

Sostituendo $r$ con 5 cm :

\begin{aligned} A &= \pi (5 \text{ cm})^2 \\ &= \pi (25 \text{ cm}^2) \\ &= 25\pi \text{ cm}^2 \end{aligned}

Quindi, l’area del cerchio è $25\pi \text{ cm}^2$ .

Se desideri un valore approssimato, usando $\pi \approx 3,1416$ :

\begin{aligned} A &≈ 25 \times 3,1416 \text{ cm}^2 \u2248 78,54 \text{ cm}^2 \end{aligned}

Pertanto, l’area del cerchio è approssimativamente 78,54 cm².

Calcolare un’integrale semplice

./openai_poc.py "Calcule l'intégrale de 0 à 1 de x^2 dx."

Per calcolare l’integrale da 0 a 1 della funzione $x^2$ , integriamo $x^2$ rispetto a $x$ e valutiamo l’espressione ottenuta tra i limiti 0 e 1.

Passaggi del calcolo :

Integrazione della funzione $x^2$ :

\int x^2 \, dx = \frac{x^3}{3} + C

dove C è la costante di integrazione.

Valutazione tra i limiti 0 e 1 :

\int_0^1 x^2 \, dx = \left[ \frac{x^3}{3} \right]_0^1 = \left( \frac{1^3}{3} \right) - \left( \frac{0^3}{3} \right)

Calcolo dei valori ai limiti :

\frac{1^3}{3} = \frac{1}{3} \quad \text{e} \quad \frac{0^3}{3} = 0

Sottrazione dei valori per ottenere il risultato finale :

\int_0^1 x^2 \, dx = \frac{1}{3} - 0 = \frac{1}{3}

Conclusione :

Il valore dell’integrale da 0 a 1 di $x^2 \, dx$ è quindi $1/3$ .

Calcolare una velocità media

./openai_poc.py "Si une voiture parcourt 150 km en 3 heures, quelle est sa vitesse moyenne ?"

Per calcolare la velocità media di un’automobile che percorre 150 km in 3 ore, si usa la formula della velocità media :

\text{Vitesse moyenne} = \frac{\text{Distance totale}}{\text{Temps total}}

Applicando i valori forniti :

\text{Vitesse moyenne} = \frac{150 \text{ km}}{3 \text{ heures}} = 50 \text{ km/h}

La velocità media dell’automobile è quindi di 50 km/h.

Meccanica classica

./openai_poc.py "Un bloc de 5 kg est tiré sur une surface sans frottement par une force de 20 N. Calcule son accélération."

Per calcolare l’accelerazione del blocco, utilizziamo la seconda legge di Newton, che afferma che la forza risultante agente su un oggetto è uguale alla massa dell’oggetto moltiplicata per la sua accelerazione ( $F = m \times a$ ).

Dati :

Massa del blocco, $m = 5 \text{ kg}$
Forza applicata, $F = 20 \text{ N}$
Superficie senza attrito (quindi nessuna forza opposta dovuta all’attrito)

Riordinando la formula per risolvere l’accelerazione ( $a$ ), otteniamo :

a = \frac{F}{m}

Sostituendo i valori forniti :

a = \frac{20 \text{ N}}{5 \text{ kg}} = 4 \text{ m/s}^2

Risposta : L’accelerazione del blocco è di 4 metri al secondo quadrato ( $4 \text{ m/s}^2$ ).

Risoluzione di equazioni differenziali

./openai_poc.py "Résous l'équation différentielle dy/dx = x^2 + y^2 avec la condition initiale y(0) = 1."

Per risolvere l’equazione differenziale :

\frac{dy}{dx} = x^2 + y^2

con la condizione iniziale $y(0) = 1$ , notiamo che questa equazione è non lineare e non può essere risolta con metodi elementari come la separazione delle variabili o i classici fattori integrante. Tuttavia, possiamo tentare di trasformare l’equazione in una forma più risolvibile.

Passo 1 : Riconoscere la natura dell’equazione

L’equazione data è un’equazione differenziale di Riccati che ha la forma generale :

\frac{dy}{dx} = q_0(x) + q_1(x) y + q_2(x) y^2

Nel nostro caso, si scrive :

\frac{dy}{dx} = x^2 + 0 \cdot y + 1 \cdot y^2

Passo 2 : Trasformare l’equazione in una equazione lineare del secondo ordine

Per risolvere un’equazione di Riccati, si può usare la seguente sostituzione :

y = -\frac{u'}{u}

dove $u = u(x)$ è una funzione da determinare, e $u'$ è la derivata di $u$ rispetto a $x$ .

Calcolo di $y'$ in funzione di $u$ :

y = -\frac{u'}{u}

y' = -\frac{d}{dx}\left( \frac{u'}{u} \right)

Applichiamo la regola di derivazione del quoziente :

y' = -\left( \frac{u'' \cdot u - (u')^2}{u^2} \right)

Passo 3 : Sostituire nell’equazione iniziale

Sostituiamo $y$ e $y'$ nell’equazione differenziale originale :

y' = x^2 + y^2

-\left( \frac{u'' u - (u')^2}{u^2} \right) = x^2 + \left( -\frac{u'}{u} \right)^2

Semplifichiamo l’equazione :

-\left( \frac{u'' u - (u')^2}{u^2} \right) = x^2 + \frac{(u')^2}{u^2}

Ora moltiplichiamo entrambi i membri per $u^2$ per eliminare i denominatori :

-( u'' u - (u')^2 ) = x^2 u^2 + (u')^2

Semplifichiamo :

-u'' u + (u')^2 = x^2 u^2 + (u')^2

-u'' u = x^2 u^2

u'' u = -x^2 u^2

Dividiamo per $u$ (supponendo $u \neq 0$ ) :

u'' = -x^2 u

Passo 4 : Risolvere l’equazione lineare del secondo ordine

Otteniamo così un’equazione differenziale lineare omogenea del secondo ordine :

u'' + x^2 u = 0

Questa equazione è una equazione differenziale lineare con coefficienti variabili. È nota come equazione di Airy modificata. Le soluzioni di questa equazione non sono esprimibili in termini di funzioni elementari, ma sono date in termini di funzioni speciali chiamate funzioni di Airy.

Soluzioni dell’equazione :

Le soluzioni generali dell’equazione $u'' + x^2 u = 0$ sono :

u(x) = C_1 \cdot \text{Ai}(i x) + C_2 \cdot \text{Bi}(i x)

dove $\text{Ai}$ e $\text{Bi}$ sono le funzioni di Airy di prima e seconda specie, e $i$ è l’unità immaginaria tale che $i^2 = -1$ .

Passo 5 : Tornare a $y(x)$

Ricordiamo che :

y = -\frac{u'}{u}

Conoscendo $u(x)$ , possiamo trovare $y(x)$ calcolando la derivata di $u$ ed effettuando il quoziente.

Passo 6 : Applicare la condizione iniziale

Per determinare le costanti d’integrazione $C_1$ e $C_2$ , dobbiamo applicare la condizione iniziale $y(0) = 1$ . Tuttavia, data la complessità delle funzioni di Airy con argomenti complessi, il calcolo esplicito è delicato.

Conclusione

La soluzione dell’equazione differenziale data con la condizione iniziale $y(0) = 1$ è espressa in termini di funzioni speciali (funzioni di Airy). Non può essere scritta in termini di funzioni elementari come polinomi, esponenziali, seni o coseni.

Risposta finale :

La soluzione dell’equazione differenziale $\frac{dy}{dx} = x^2 + y^2$ con $y(0) = 1$ è quindi data implicitamente in termini delle funzioni di Airy, e non può essere espressa esplicitamente con funzioni elementari.

Elettromagnetismo

./openai_poc.py "Calcule le champ électrique à une distance r d'une charge ponctuelle Q."

Il campo elettrico $E$ creato da una carica puntiforme $Q$ a distanza $r$ è dato dalla legge di Coulomb. La formula per calcolare il campo elettrico è :

E = \frac{1}{4\pi\epsilon_0} \times \frac{Q}{r^2}

dove :

$E$ è il campo elettrico (in volt per metro, V/m),
$Q$ è la carica puntiforme (in coulomb, C),
$r$ è la distanza dalla carica (in metri, m),
$\epsilon_0$ è la permissività del vuoto, con un valore approssimativo di $8,854 \times 10^{-12} \text{ C}^2/\text{N}\cdot\text{m}^2$ .

Esempio di calcolo :

Supponiamo di avere una carica $Q = 2 \times 10^{-6} \text{ C}$ (2 microcoulomb) e di voler calcolare il campo elettrico a una distanza $r = 0,5 \text{ m}$ .

Calcolare la costante davanti alla frazione :

\frac{1}{4\pi\epsilon_0} = \frac{1}{4\pi \times 8,854 \times 10^{-12}} \approx 8,988 \times 10^9 \text{ N}\cdot\text{m}^2/\text{C}^2

Applicare la formula :

E = (8,988 \times 10^9) \times \frac{2 \times 10^{-6}}{(0,5)^2}

E = (8,988 \times 10^9) \times \frac{2 \times 10^{-6}}{0,25}

E = (8,988 \times 10^9) \times 8 \times 10^{-6}

E = 71\,904 \text{ V/m}

Conclusione :

Il campo elettrico a una distanza di $r = 0,5 \text{ m}$ da una carica puntiforme di $Q = 2 \times 10^{-6} \text{ C}$ è $E = 71\,904 \text{ V/m}$ .

Quindi, per calcolare il campo elettrico a una data distanza da una carica puntiforme, usa la formula sopra sostituendo $Q$ e $r$ con i valori specifici del problema.

Equilibrio chimico

./openai_poc.py "Explique comment le principe de Le Chatelier s'applique à l'équilibre suivant : N2 + 3H2 ⇌ 2NH3."

Il principio di Le Chatelier afferma che, quando un sistema in equilibrio è soggetto a una modifica (stress) esterna, reagisce in modo tale da minimizzare questa perturbazione e stabilire un nuovo equilibrio. Applicato all’equilibrio chimico seguente :

N_2(g) + 3H_2(g) \rightleftharpoons 2NH_3(g)

possiamo analizzare come diverse modifiche influenzino la posizione dell’equilibrio.

1. Variazione della concentrazione : - Aumento della concentrazione dei reagenti (N₂ o H₂) : Se si aggiunge azoto molecolare (N₂) o diidrogeno (H₂) al sistema, la concentrazione di questi reagenti aumenta. Secondo il principio di Le Chatelier, l’equilibrio si sposterà nella direzione che consuma questi reagenti aggiuntivi, cioè verso destra, favorendo la formazione di ammoniaca (NH₃).

Diminuzione della concentrazione del prodotto (NH₃) : Se si rimuove ammoniaca dal sistema, la concentrazione di NH₃ diminuisce. L’equilibrio si sposterà allora verso destra per compensare questa diminuzione, favorendo di nuovo la formazione di ammoniaca.
Aumento della concentrazione del prodotto (NH₃) : Se si aggiunge ammoniaca al sistema, l’equilibrio si sposterà verso sinistra per ridurre l’eccesso di NH₃, favorendo la formazione di N₂ e H₂.

2. Variazione della pressione :

Aumento della pressione totale del sistema : Per i gas, un aumento della pressione (per diminuzione del volume) favorisce la reazione che produce il minor numero di moli gassose. In questa reazione si passa da 4 moli di gas (1 N₂ + 3 H₂) a 2 moli di gas (2 NH₃). Quindi, l’aumento della pressione sposta l’equilibrio verso destra, favorendo la formazione di ammoniaca.
Diminuzione della pressione totale del sistema : Viceversa, una diminuzione della pressione favorirà la reazione che produce il maggior numero di moli gassose, spostando l’equilibrio verso sinistra e favorendo la dissociazione di NH₃ in N₂ e H₂.

3. Variazione della temperatura :

Natura esotermica della reazione : La sintesi dell’ammoniaca è una reazione esotermica ( $\Delta H < 0$ ), cioè libera calore.
Aumento della temperatura : Aumentando la temperatura si apporta calore al sistema. Secondo il principio di Le Chatelier, l’equilibrio si sposterà nella direzione che assorbe questo calore aggiuntivo, quindi verso sinistra (reazione endotermica), favorendo la dissociazione di NH₃ in N₂ e H₂.
Diminuzione della temperatura : Abbassando la temperatura, il sistema reagisce producendo calore per compensare questa perdita. L’equilibrio si sposta quindi verso destra (reazione esotermica), favorendo la formazione di ammoniaca.

4. Presenza di un catalizzatore :

Effetto del catalizzatore : L’aggiunta di un catalizzatore (come il ferro finemente suddiviso con promotori) aumenta la velocità con cui si raggiunge l’equilibrio, ma non modifica la posizione di equilibrio. Accelera sia la reazione diretta sia quella inversa allo stesso modo.

Riassunto :

Il principio di Le Chatelier permette di prevedere la direzione in cui un equilibrio chimico si sposterà in risposta a una modifica delle condizioni del sistema. Per la sintesi dell’ammoniaca :

Pressione elevata favorisce la formazione di NH₃ (meno moli gassose).
Temperatura bassa favorisce la formazione di NH₃ (reazione esotermica).
Aumento delle concentrazioni di N₂ o H₂ favorisce la formazione di NH₃.
Rimozione di NH₃ dal sistema favorisce la formazione di ulteriore NH₃.

Questi principi sono applicati nel processo Haber-Bosch per ottimizzare la produzione industriale di ammoniaca.

Conclusione

Questo script Python offre una integrazione pratica del modello OpenAI o1-preview, permettendo di sfruttare le sue capacità di ragionamento avanzato per un’ampia gamma di quesiti, dai più semplici ai più complessi. Sia che siate un principiante curioso o un esperto che cerca di mettere alla prova i limiti del modello, questo script è uno strumento utile per i vostri progetti di intelligenza artificiale.

Risorse

Questo documento è stato tradotto dalla versione fr alla lingua it utilizzando il modello gpt-5-mini. Per maggiori informazioni sul processo di traduzione, consultare https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator

Integrare il modello OpenAI o1-preview in uno script Python con gestione delle espressioni LaTeX

Introduzione

Prerequisiti

Configurazione dell’ambiente virtuale

Impostare la chiave API OpenAI

Il codice completo dello script

Spiegazione del codice

Import dei moduli necessari

Funzione get_web_content

Funzione convert_latex_to_text

Funzione clean_output

Funzione get_response

Funzione main

Esecuzione dello script

Esempi d’uso

Porre una domanda che richiede ragionamento

Generare un riassunto di una pagina web

Risolvere una moltiplicazione semplice

Risolvere un’equazione semplice

Calcolare una percentuale

Calcolare l’area di un cerchio

Calcolare un’integrale semplice

Calcolare una velocità media

Meccanica classica

Risoluzione di equazioni differenziali

Elettromagnetismo

Equilibrio chimico

Conclusione

Risorse

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Funzione `convert_latex_to_text`

Funzione `clean_output`

Funzione `get_response`

Funzione `main`