Discover how to integrate the new OpenAI o1-preview model into a Python script to enhance your artificial intelligence projects. This script allows you to interact with the OpenAI API using the o1-preview model, with the possibility of including web content in prompts through a web scraping feature. Moreover, it correctly handles LaTeX mathematical expressions in the model’s responses, converting them into Unicode text readable in the terminal.
Introduction
On September 12, 2024, OpenAI launched its new series of AI models, named OpenAI o1. These models are designed to perform deep reasoning before providing a response, enabling them to solve complex problems in science, coding, and mathematics. The o1-preview model particularly excels in these areas, outperforming previous models like gpt-4o.
Key Points of the Script:
- Integration of o1-preview model: The script uses the o1-preview model by default, thereby offering advanced reasoning capabilities.
- Integrated web scraping: It can extract content from web pages to enrich the prompt context.
- LaTeX expression handling: Mathematical expressions in the responses are converted into Unicode text for easy reading in the terminal.
- Customizable: The script allows you to choose the OpenAI model and can be adapted for various use cases.
In this article, I will detail the script’s code, explain how it works, and perform a series of complex prompts.
Prerequisites
Before starting, make sure you have the following:
- Python 3.x installed on your machine.
- An OpenAI API key. You can obtain it by signing up on the OpenAI website.
- A Python virtual environment (recommended for isolating dependencies).
- The necessary Python modules.
Setting Up the Virtual Environment
To isolate the dependencies of this project, it is recommended to use a virtual environment. Here’s how to create one and install the required dependencies:
python3 -m venv env
source env/bin/activate # Sur Windows, utilisez env\Scripts\activate
pip install openai selenium webdriver-manager pylatexenc
Setting the OpenAI API Key
Set your OpenAI API key as an environment variable:
export OPENAI_API_KEY='votre_clé_api_ici'
Replace 'votre_clé_api_ici'
with your actual API key.
The Complete Script Code
Here is the full Python script code:
#!/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()
Code Explanation
Importing the Necessary Modules
The script starts by importing essential modules:
- os, sys, argparse, re: Standard modules for managing environment variables, command-line arguments, and regular expressions.
- openai: Module for interacting with the OpenAI API.
- selenium and webdriver_manager: For performing web scraping.
- pylatexenc: To convert LaTeX expressions into readable Unicode text.
get_web_content
Function
This function retrieves the text content of a web page.
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
Key Points:
- Chrome Options: The script does not use headless mode to avoid human verification issues that some pages impose on browsers in headless mode.
- ChromeDriverManager: Automatically manages the installation and updating of ChromeDriver.
- Content Extraction: Uses JavaScript to extract the full text of the page.
- Exception Handling: In case of an error, the function returns
None
.
convert_latex_to_text
Function
This function converts LaTeX expressions into Unicode text.
def convert_latex_to_text(latex_str):
# Convertit les expressions LaTeX en texte Unicode
return LatexNodes2Text().latex_to_text(latex_str)
Key Points: - Use the pylatexenc
library to convert LaTeX expressions, making mathematical formulas readable in the terminal.
Function clean_output
This function processes the model’s response to convert LaTeX expressions.
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
Key Points:
- Search for LaTeX expressions: Uses regular expressions to identify formulas.
- Conversion: Each formula is converted to Unicode text.
- Replacement: LaTeX formulas are replaced by their readable equivalent.
Function get_response
Prepares the prompt, manages web scraping if necessary, calls the OpenAI API, and cleans the response.
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}"
Key Points:
- URL management: If the prompt contains URLs, the content is extracted and inserted.
- Call to OpenAI API: Sends the modified prompt to the specified model.
- Response cleaning: LaTeX expressions are converted for easy reading.
Function main
Manages command-line arguments and runs the 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)
Key Points:
- Arguments: The script accepts a prompt and a model as arguments.
- API key: Checks that the API key is defined.
- Execution: Calls the
get_response
function and displays the response.
Script execution
if __name__ == "__main__":
main()
Usage Examples
Ask a reasoning-required question
./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."
Pour calculer la longueur de l'hypoténuse dans un triangle rectangle dont les côtés adjacents à l'angle droit mesurent 3 cm et 4 cm, nous utilisons le théorème de Pythagore :
Hypoténuse^2 = (Côté 1)^2 + (Côté 2)^2
En remplaçant par les valeurs données :
Hypoténuse^2 = 3^2 + 4^2
Hypoténuse^2 = 9 + 16
Hypoténuse^2 = 25
En prenant la racine carrée des deux côtés :
Hypoténuse = √(25)
Hypoténuse = 5 cm
**Donc, la longueur de l'hypoténuse est de 5 cm.**
La longueur de l’hypoténuse est 5 cm.
Generate a web page summary
./openai_poc.py "Fais-moi un résumé de cette page : https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/"
OpenAI a annoncé le 12 septembre 2024 l'introduction d'une nouvelle série de modèles d'IA appelée **OpenAI o1**, conçue pour prendre plus de temps pour réfléchir avant de répondre. Ces modèles sont capables de raisonner à travers des tâches complexes et de résoudre des problèmes plus difficiles que les modèles précédents en science, en codage et en mathématiques.
Le premier modèle de cette série, **o1-preview**, est désormais disponible sur ChatGPT et via l'API d'OpenAI. Une version plus légère et plus économique, appelée **OpenAI o1-mini**, est également proposée, offrant des capacités de codage efficaces à un coût réduit de 80% par rapport à o1-preview.
Ces modèles ont été entraînés pour affiner leur processus de pensée, essayer différentes stratégies et reconnaître leurs erreurs, ce qui leur permet d'obtenir des performances remarquables. Par exemple, lors d'un examen qualificatif pour l'Olympiade Internationale de Mathématiques, le modèle de raisonnement a résolu correctement 83% des problèmes, contre seulement 13% pour GPT-4o. En codage, ils ont atteint le 89e percentile dans les compétitions Codeforces.
OpenAI a également mis en place une nouvelle approche d'entraînement en matière de sécurité, permettant aux modèles d'appliquer plus efficacement les directives de sécurité et d'alignement en raisonnant sur ces règles dans le contexte. Ils collaborent étroitement avec les instituts de sécurité de l'IA aux États-Unis et au Royaume-Uni pour tester et évaluer ces modèles avant et après leur diffusion publique.
Les modèles o1 sont particulièrement utiles pour ceux qui travaillent sur des problèmes complexes en science, codage, mathématiques et domaines similaires. Ils sont disponibles pour les utilisateurs de ChatGPT Plus et Team, avec des limites hebdomadaires de messages, et seront accessibles aux utilisateurs de ChatGPT Enterprise et Edu. Les développeurs éligibles peuvent également commencer à les utiliser via l'API.
OpenAI prévoit d'ajouter prochainement des fonctionnalités supplémentaires à ces modèles, telles que la navigation sur le web et le téléchargement de fichiers et d'images, tout en continuant à développer et à publier des modèles dans la série GPT en parallèle de la nouvelle série OpenAI o1.
Solve a simple multiplication
./openai_poc.py "Quel est le résultat de 15 x 12 ?"
Le résultat de 15 × 12 est **180**.
Solve a simple equation
./openai_poc.py "Résous l'équation 2x + 5 = 15."
Pour résoudre l'équation 2x + 5 = 15, suivez les étapes suivantes :
1. **Soustraire 5 des deux côtés de l'équation** pour isoler le terme avec la variable :
2x + 5 - 5 = 15 - 5
2x = 10
2. **Diviser les deux côtés de l'équation par 2** pour résoudre pour x :
2x/2 = 10/2
x = 5
**Solution :** x = 5.
Calculate a percentage
./openai_poc.py "Quel est 20% de 250 ?"
20 % de 250 est égal à **50**.
**Calcul :**
20%× 250 = ( 20100) × 250 = 0,2 × 250 = 50.
Calculate the area of a circle
./openai_poc.py "Calcule l'aire d'un cercle de rayon 5 cm."
Pour calculer l'aire d'un cercle de rayon 5 cm, utilise la formule de l'aire d'un cercle :
A = π r^2
où :
- A est l'aire du cercle,
- r est le rayon du cercle.
En remplaçant r par 5 cm :
A = π (5 cm)^2
= π (25 cm^2)
= 25π cm^2
Donc, l'aire du cercle est **25π cm^2**.
Si tu souhaites une valeur approchée, en utilisant π≈ 3,1416 :
A ≈ 25 × 3,1416 cm^2
≈ 78,54 cm^2
Ainsi, l'aire du cercle est approximativement **78,54 cm²**.
Calculate a simple integral
./openai_poc.py "Calcule l'intégrale de 0 à 1 de x^2 dx."
Pour calculer l'intégrale de 0 à 1 de la fonction x^2, nous allons intégrer x^2 par rapport à x et évaluer l'expression obtenue entre les bornes 0 et 1.
**Étapes du calcul :**
1. **Intégration de la fonction x^2 :**
∫ x^2 dx = x^33 + C
où C est la constante d'intégration.
2. **Évaluation entre les bornes 0 et 1 :**
∫_0^1 x^2 dx = [ x^33]_0^1 = ( 1^33) - ( 0^33)
3. **Calcul des valeurs aux bornes :**
1^33 = 13 et 0^33 = 0
4. **Soustraction des valeurs pour obtenir le résultat final :**
∫_0^1 x^2 dx = 13 - 0 = 13
**Conclusion :**
La valeur de l'intégrale de 0 à 1 de x^2 dx est donc :
∫_0^1 x^2 dx = 13
Calculate an average speed
./openai_poc.py "Si une voiture parcourt 150 km en 3 heures, quelle est sa vitesse moyenne ?"
Pour calculer la vitesse moyenne d'une voiture qui parcourt 150 km en 3 heures, on utilise la formule de la vitesse moyenne :
Vitesse moyenne = Distance totaleTemps total
En appliquant les valeurs données :
Vitesse moyenne = 150 km3 heures = 50 km/h
**La vitesse moyenne de la voiture est donc de 50 km/h.**
Classical mechanics
./openai_poc.py "Un bloc de 5 kg est tiré sur une surface sans frottement par une force de 20 N. Calcule son accélération."
Pour calculer l'accélération du bloc, nous utilisons la deuxième loi de Newton, qui stipule que la force résultante agissant sur un objet est égale à la masse de l'objet multipliée par son accélération (F = m × a).
Étant donné :
- Masse du bloc, m = 5 kg
- Force appliquée, F = 20 N
- Surface sans frottement (donc aucune force opposée due au frottement)
En réarrangeant la formule pour résoudre pour l'accélération (a), nous obtenons :
a = F/m
En remplaçant les valeurs données :
a = 20 N/5 kg
a = 4 m/s^2
**Réponse : L’accélération du bloc est de 4 mètres par seconde au carré (4 m⁄s²).**
Solving differential equations
./openai_poc.py "Résous l'équation différentielle dy/dx = x^2 + y^2 avec la condition initiale y(0) = 1."
Pour résoudre l'équation différentielle :
dy/dx = x^2 + y^2
avec la condition initiale y(0) = 1, nous notons que cette équation est non linéaire et ne peut pas être résolue par les méthodes élémentaires telles que la séparation des variables ou les facteurs intégrants standard. Cependant, nous pouvons tenter de transformer l'équation en une forme plus soluble.
**Étape 1 : Reconnaître la nature de l'équation**
L'équation donnée est une équation différentielle de Riccati qui a la forme générale :
dy/dx = q_0(x) + q_1(x) y + q_2(x) y^2
Dans notre cas, elle s'écrit :
dy/dx = x^2 + 0 · y + 1 · y^2
**Étape 2 : Transformer l'équation en une équation linéaire de second ordre**
Pour résoudre une équation de Riccati, on peut utiliser la substitution suivante :
y = -u'/u
où u = u(x) est une fonction à déterminer, et u' est la dérivée de u par rapport à x.
**Calcul de y' en fonction de u :**
y = -u'/u
y' = -d/dx( u'/u)
Appliquons la règle de dérivation du quotient :
y' = -( u”· u - (u')^2/u^2)
**Étape 3 : Substituer dans l'équation initiale**
Substituons y et y' dans l'équation différentielle originale :
y' = x^2 + y^2
-( u”· u - (u')^2/u^2) = x^2 + ( -u'/u)^2
Simplifions l'équation :
-( u” u - (u')^2/u^2) = x^2 + (u')^2/u^2
-u” u - (u')^2/u^2 = x^2 + (u')^2/u^2
Maintenant, multiplions les deux membres par u^2 pour éliminer les dénominateurs :
-( u” u - (u')^2 ) = x^2 u^2 + (u')^2
Simplifions :
-u” u + (u')^2 = x^2 u^2 + (u')^2
-u” u = x^2 u^2
u” u = -x^2 u^2
Divisons par u (en supposant u ≠ 0) :
u” = -x^2 u
**Étape 4 : Résoudre l'équation linéaire de second ordre**
Nous obtenons ainsi une équation différentielle linéaire homogène de second ordre :
u” + x^2 u = 0
Cette équation est une équation différentielle linéaire avec des coefficients variables. Elle est connue sous le nom d'équation d'Airy modifiée. Les solutions de cette équation ne sont pas exprimables en termes de fonctions élémentaires, mais sont données en termes des fonctions spéciales appelées fonctions d'Airy.
**Solutions de l'équation :**
Les solutions générales de l'équation u” + x^2 u = 0 sont :
u(x) = C_1 ·Ai(i x) + C_2 ·Bi(i x)
où Ai et Bi sont les fonctions d'Airy de première et seconde espèce, et i est l'unité imaginaire telle que i^2 = -1.
**Étape 5 : Revenir à y(x)**
Rappelons que :
y = -u'/u
En connaissant u(x), nous pouvons trouver y(x) en calculant la dérivée de u et en effectuant le quotient.
**Étape 6 : Appliquer la condition initiale**
Pour déterminer les constantes d'intégration C_1 et C_2, nous devons appliquer la condition initiale y(0) = 1. Cependant, étant donné la complexité des fonctions d'Airy avec des arguments complexes, le calcul explicite est délicat.
**Conclusion**
La solution de l'équation différentielle donnée avec la condition initiale y(0) = 1 est exprimée en termes des fonctions spéciales (fonctions d'Airy). Elle ne peut pas être écrite en termes de fonctions élémentaires telles que les polynômes, les exponentielles, les sinus ou les cosinus.
**Réponse finale :**
La solution de l'équation différentielle dy/dx = x^2 + y^2 avec y(0) = 1 est donnée implicitement en termes des fonctions d'Airy, et ne peut pas être exprimée explicitement avec des fonctions élémentaires.
Electromagnetism
./openai_poc.py "Calcule le champ électrique à une distance r d'une charge ponctuelle Q."
Le champ électrique E créé par une charge ponctuelle Q à une distance r est donné par la loi de Coulomb. La formule pour calculer le champ électrique est :
E = 14πε_0×Qr^2
où :
- E est le champ électrique (en volts par mètre, V/m),
- Q est la charge ponctuelle (en coulombs, C),
- r est la distance à la charge (en mètres, m),
- ε_0 est la permittivité du vide, avec une valeur approximative de 8,854 × 10^-12 C^2/N·m^2.
**Exemple de calcul :**
Supposons que vous ayez une charge Q = 2 × 10^-6 C (2 microcoulombs) et que vous souhaitiez calculer le champ électrique à une distance r = 0,5 m.
1. **Calculez la constante devant la fraction :**
14πε_0 = 14π× 8,854 × 10^-12≈ 8,988 × 10^9 N·m^2/C^2
2. **Appliquez la formule :**
E = (8,988 × 10^9) ×2 × 10^-6(0,5)^2
E = (8,988 × 10^9) ×2 × 10^-60,25
E = (8,988 × 10^9) × 8 × 10^-6
E = 71,904 V/m
**Conclusion :**
Le champ électrique à une distance de r = 0,5 m d'une charge ponctuelle de Q = 2 × 10^-6 C est de E = 71,904 V/m.
Ainsi, pour calculer le champ électrique à une distance donnée d'une charge ponctuelle, utilisez la formule ci-dessus en remplaçant Q et r par les valeurs spécifiques du problème.
Chemical equilibrium
./openai_poc.py "Explique comment le principe de Le Chatelier s'applique à l'équilibre suivant : N2 + 3H2 ⇌ 2NH3."
Le principe de Le Chatelier stipule que, lorsqu'un système en équilibre est soumis à une modification (stress) externe, il réagit de manière à minimiser cette perturbation et à établir un nouvel équilibre. Appliqué à l'équilibre chimique suivant :
N_2(g) + 3H_2(g) ↔ 2NH_3(g)
on peut analyser comment différentes modifications influencent la position de l'équilibre.
**1. Variation de la concentration :**
- **Augmentation de la concentration de réactifs (N₂ ou H₂) :** Si l'on ajoute du diazote (N₂) ou du dihydrogène (H₂) au système, la concentration de ces réactifs augmente. Selon le principe de Le Chatelier, l'équilibre se déplacera dans le sens qui consomme ces réactifs supplémentaires, c'est-à-dire vers la droite, favorisant la formation d'ammoniac (NH₃).
- **Diminution de la concentration de produits (NH₃) :** Si l'on retire de l'ammoniac du système, la concentration de NH₃ diminue. L'équilibre se déplacera alors vers la droite pour compenser cette diminution, favorisant à nouveau la formation d'ammoniac.
- **Augmentation de la concentration de produits (NH₃) :** Si l'on ajoute de l'ammoniac au système, l'équilibre se déplacera vers la gauche pour réduire l'excès de NH₃, favorisant la formation de N₂ et H₂.
**2. Variation de la pression :**
- **Augmentation de la pression totale du système :** Pour les gaz, une augmentation de la pression (par diminution du volume) favorise la réaction qui produit le moins de moles gazeuses. Dans cette réaction, on passe de 4 moles de gaz (1 N₂ + 3 H₂) à 2 moles de gaz (2 NH₃). Donc, l'augmentation de la pression déplace l'équilibre vers la droite, favorisant la formation d'ammoniac.
- **Diminution de la pression totale du système :** Inversement, une diminution de la pression favorisera la réaction produisant le plus de moles gazeuses, déplaçant l'équilibre vers la gauche et favorisant la dissociation de NH₃ en N₂ et H₂.
**3. Variation de la température :**
- **Nature exothermique de la réaction :** La synthèse de l'ammoniac est une réaction exothermique (Δ H < 0), c'est-à-dire qu'elle libère de la chaleur.
- **Augmentation de la température :** En augmentant la température, on apporte de la chaleur au système. Selon le principe de Le Chatelier, l'équilibre se déplacera dans le sens qui absorbe cette chaleur supplémentaire, donc vers la gauche (réaction endothermique), favorisant la dissociation de NH₃ en N₂ et H₂.
- **Diminution de la température :** En abaissant la température, le système réagit en produisant de la chaleur pour compenser cette perte. L'équilibre se déplace donc vers la droite (réaction exothermique), favorisant la formation d'ammoniac.
**4. Présence d'un catalyseur :**
- **Effet du catalyseur :** L'ajout d'un catalyseur (comme le fer finement divisé avec des promoteurs) augmente la vitesse à laquelle l'équilibre est atteint, mais ne modifie pas la position de l'équilibre. Il accélère à la fois les réactions directe et inverse de manière égale.
**Résumé :**
Le principe de Le Chatelier permet de prédire la direction dans laquelle un équilibre chimique se déplacera en réponse à une modification des conditions du système. Pour la synthèse de l'ammoniac :
- **Pression élevée** favorise la formation de NH₃ (moins de moles gazeuses).
- **Température basse** favorise la formation de NH₃ (réaction exothermique).
- **Augmentation des concentrations de N₂ ou H₂** favorise la formation de NH₃.
- **Retrait de NH₃** du système favorise la formation de plus de NH₃.
Ces principes sont appliqués dans le procédé Haber-Bosch pour optimiser la production industrielle d'ammoniac.
Conclusion
This Python script offers a practical integration of the OpenAI o1-preview model, allowing you to leverage its advanced reasoning capabilities for a wide range of questions, from the simplest to the most complex. Whether you’re a curious beginner or an expert looking to test the model’s limits, this script is a great tool for your artificial intelligence projects.
Resources
- OpenAI o1-preview model announcement
- Official OpenAI API documentation
- Selenium documentation
- pylatexenc documentation
- Guide on Python virtual environments
This document has been translated from the fr version to the en language using the gpt-4o model. For more information on the translation process, visit https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator