Dowiedz się, jak zintegrować nowy model OpenAI o1-preview w skrypcie Pythona, aby wzbogacić swoje projekty sztucznej inteligencji. Ten skrypt pozwala na interakcję z API OpenAI za pomocą modelu o1-preview, z możliwością włączania treści z sieci do promptów dzięki funkcji web scrapingu. Ponadto, skrypt poprawnie obsługuje wyrażenia matematyczne LaTeX w odpowiedziach modelu, przekształcając je w czytelny tekst Unicode do wyświetlania w terminalu.
Wprowadzenie
12 września 2024 roku OpenAI wprowadził nową serię modeli AI, nazwaną OpenAI o1. Modele te zostały zaprojektowane do wykonywania dogłębnej analizy przed udzieleniem odpowiedzi, co pozwala im rozwiązywać złożone problemy w nauce, kodowaniu i matematyce. Model o1-preview doskonale radzi sobie w tych obszarach, przewyższając poprzednie modele, takie jak gpt-4o.
Kluczowe punkty skryptu:
- Integracja modelu o1-preview: Skrypt domyślnie korzysta z modelu o1-preview, oferując zaawansowane możliwości analityczne.
- Wbudowany web scraping: Może wydobywać zawartość stron internetowych, aby wzbogacić kontekst promptu.
- Obsługa wyrażeń LaTeX: Wyrażenia matematyczne w odpowiedziach są przekształcane na tekst Unicode, co ułatwia ich odczytywanie w terminalu.
- Dostosowywalność: Skrypt pozwala na wybór modelu OpenAI i może być dostosowany do różnych scenariuszy użycia.
W tym artykule przedstawię szczegółowo kod skryptu, wyjaśnię, jak działa, oraz zrealizuję serię złożonych promptów.
Wymagania wstępne
Przed rozpoczęciem upewnij się, że masz:
- Zainstalowany Python 3.x na swojej maszynie.
- Klucz API OpenAI. Możesz go uzyskać, rejestrując się na stronie OpenAI.
- Wirtualne środowisko Python (zalecane do izolacji zależności).
- Wymagane moduły Python.
Konfiguracja środowiska wirtualnego
Aby izolować zależności tego projektu, zaleca się użycie środowiska wirtualnego. Oto jak je utworzyć i zainstalować wymagane zależności:
python3 -m venv env
source env/bin/activate # Sur Windows, utilisez env\Scripts\activate
pip install openai selenium webdriver-manager pylatexenc
Definiowanie klucza API OpenAI
Ustaw swój klucz API OpenAI jako zmienną środowiskową:
export OPENAI_API_KEY='votre_clé_api_ici'
Zastąp 'votre_clé_api_ici'
swoim rzeczywistym kluczem API.
Pełen kod skryptu
Oto pełny kod skryptu Pythona:
#!/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()
Wyjaśnienie kodu
Importowanie wymaganych modułów
Skrypt zaczyna się od importowania podstawowych modułów:
- os, sys, argparse, re: Standardowe moduły do obsługi zmiennych środowiskowych, argumentów wiersza poleceń i wyrażeń regularnych.
- openai: Moduł do interakcji z API OpenAI.
- selenium i webdriver_manager: Do przeprowadzania web scrapingu.
- pylatexenc: Do przekształcania wyrażeń LaTeX na czytelny tekst Unicode.
Funkcja get_web_content
Funkcja ta pobiera zawartość tekstową strony internetowej.
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
Kluczowe punkty:
- Opcje Chrome: Skrypt nie używa trybu headless, aby uniknąć problemów z weryfikacją ludzką, które niektóre strony nakładają na przeglądarki w trybie headless.
- ChromeDriverManager: Automatycznie zarządza instalacją i aktualizacją ChromeDriver.
- Wydobycie zawartości: Wykorzystuje JavaScript do wyciągnięcia pełnego tekstu strony.
- Obsługa wyjątków: W przypadku błędu funkcja zwraca
None
.
Funkcja convert_latex_to_text
Funkcja ta przekształca wyrażenia LaTeX na tekst Unicode.
def convert_latex_to_text(latex_str):
# Convertit les expressions LaTeX en texte Unicode
return LatexNodes2Text().latex_to_text(latex_str)
Kluczowe punkty: - Użyj biblioteki pylatexenc
do konwersji wyrażeń LaTeX, czyniąc formuły matematyczne czytelnymi w terminalu.
Funkcja clean_output
Ta funkcja przetwarza odpowiedź modelu, aby przekonwertować wyrażenia 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
Kluczowe punkty:
- Wyszukiwanie wyrażeń LaTeX: Wykorzystuje wyrażenia regularne do identyfikacji formuł.
- Konwersja: Każda formuła jest konwertowana na tekst Unicode.
- Zastąpienie: Wyrażenia LaTeX są zastępowane przez ich zrozumiałe odpowiedniki.
Funkcja get_response
Przygotowuje prompt, zarządza web scrapingiem w razie potrzeby, wywołuje API OpenAI i czyści odpowiedź.
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}"
Kluczowe punkty:
- Zarządzanie URL-ami: Jeśli prompt zawiera URL-e, treść jest pobierana i wstawiana.
- Wywołanie API OpenAI: Wysyła zmodyfikowany prompt do określonego modelu.
- Czyszczenie odpowiedzi: Wyrażenia LaTeX są konwertowane dla łatwiejszego odczytu.
Funkcja main
Zarządza argumentami wiersza poleceń i wykonuje skrypt.
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)
Kluczowe punkty:
- Argumenty: Skrypt akceptuje prompt i model jako argumenty.
- Klucz API: Sprawdza, czy klucz API jest zdefiniowany.
- Wykonanie: Wywołuje funkcję
get_response
i wyświetla odpowiedź.
Wykonanie skryptu
if __name__ == "__main__":
main()
Przykłady użycia
Zadawanie pytania wymagającego rozumowania
./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.
Generowanie podsumowania strony internetowej
./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.
Rozwiązanie prostego mnożenia
./openai_poc.py "Quel est le résultat de 15 x 12 ?"
Le résultat de 15 × 12 est **180**.
Rozwiązanie prostego równania
./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.
Obliczenie procentu
./openai_poc.py "Quel est 20% de 250 ?"
20 % de 250 est égal à **50**.
**Calcul :**
20%× 250 = ( 20100) × 250 = 0,2 × 250 = 50.
Obliczenie powierzchni koła
./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**.
Obliczenie prostej całki
./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
Obliczenie średniej prędkości
./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.**
Mechanika klasyczna
./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).**
Rozwiązywanie równań różniczkowych
./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.
Elektromagnetyzm
./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.
Równowaga chemiczna
./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.
Wnioski
Ten skrypt Pythona oferuje praktyczną integrację modelu OpenAI o1-preview, umożliwiając wykorzystanie jego zaawansowanych zdolności rozumowania do szerokiego zakresu pytań, od najprostszych po najbardziej złożone. Niezależnie od tego, czy jesteś ciekawym początkującym, czy ekspertem chcącym przetestować granice modelu, ten skrypt jest fajnym narzędziem do Twoich projektów w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Zasoby
- Ogłoszenie modelu OpenAI o1-preview
- Oficjalna dokumentacja API OpenAI
- Dokumentacja Selenium
- Dokumentacja pylatexenc
- Przewodnik po wirtualnych środowiskach w Pythonie
Ten dokument został przetłumaczony z wersji fr na język pl przy użyciu modelu gpt-4o. Aby uzyskać więcej informacji na temat procesu tłumaczenia, zobacz https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator