Cara Mengakses Openai O1 API | Analytics Vidhya

Pengenalan

Model Siri Openai Openai mewakili lonjakan yang ketara dalam keupayaan model bahasa besar ( LLM ), terutamanya untuk tugas penalaran yang kompleks. Model -model ini terlibat dalam proses pemikiran dalaman yang mendalam sebelum bertindak balas, menjadikannya sangat baik untuk menyelesaikan masalah rumit dalam sains, matematik, dan pengaturcaraan. Artikel ini akan membimbing anda melalui ciri -ciri utama API Openai O1, memperkenalkan model yang tersedia, dan memberikan contoh praktikal bagaimana menggunakan kemampuan penalaran dan generasi kod maju mereka.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Ciri -ciri utama model O1
• Spesifikasi harga dan model untuk Openai O1-Mini dan O1-Preview
  • Openai O1-Mini
  • Openai O1-Preview
• O1-Mini vs O1-Preview
• Bagaimana cara mengakses API Openai O1?
  • Langkah 1: Dapatkan akses API
  • Langkah 2: Pasang SDK Python Openai
  • Langkah 3: Mulakan pelanggan Openai
• Menggunakan API O1 untuk penjanaan kod
  • Langkah 1: membuat petikan
  • Langkah 2: Buat permintaan API
• Keterbatasan beta
• Pengekodan dan penalaran dengan model O1
  • Buat prompt
  • Buat panggilan API
  • Output
• Kes penggunaan yang lebih kompleks
  • Buat prompt
  • Buat panggilan API
  • Output
• Penalaran saintifik dan seterusnya
  • Buat prompt
  • Buat panggilan API
  • Output
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Ciri -ciri utama model O1

Model O1 cemerlang dalam menangani masalah yang memerlukan penalaran logik, saintifik, dan matematik. Mereka berpangkat dalam persentil ke-89 dalam pengaturcaraan kompetitif (codeforces) dan melepasi ketepatan peringkat PhD dalam penanda aras fizik, biologi, dan kimia (GPQA). Mereka juga telah meletakkan di kalangan 500 pelajar teratas di Amerika Syarikat dalam kualifikasi AIME untuk Olimpik Matematik Amerika Syarikat.

Terdapat dua model yang ada sekarang:

• O1-Preview: Model ini memberikan pandangan awal keupayaan penuh O1, menggunakan pengetahuan umum yang luas untuk menyelesaikan masalah yang rumit.
• O1-Mini: Versi yang lebih cepat dan lebih cekap dari model O1, dioptimumkan untuk tugas-tugas seperti pengekodan, matematik, dan penalaran saintifik.

Dengan ciri -ciri terhad, model O1 kini dalam ujian beta. Hanya pemaju di Tahap 5 yang dibenarkan akses, dan terdapat topi kadar rendah (20 rpm).

Juga baca: Bagaimana untuk mengakses Openai O1?

Spesifikasi harga dan model untuk Openai O1-Mini dan O1-Preview

OpenAI telah mengeluarkan dua varian siri model O1, masing -masing dengan harga dan keupayaan yang berbeza yang disesuaikan dengan kes penggunaan tertentu:

Openai O1-Mini

Model ini dioptimumkan untuk tugas pengekodan, matematik, dan sains, menyediakan penyelesaian kos efektif untuk pemaju dan penyelidik. Ia mempunyai konteks 128k dan menggunakan pemotongan pengetahuan Oktober 2023.

• Harga: $ 3.00 setiap 1 juta token.
• Token output: $ 12.00 setiap 1 juta token.

Openai O1-Preview

Direka untuk tugas yang lebih kompleks yang memerlukan pengetahuan umum yang luas, model O1-Preview diletakkan untuk penalaran lanjutan dan penyelesaian masalah. Ia juga mempunyai konteks 128K dan menarik pada pemotongan pengetahuan Oktober 2023.

• Harga: $ 15.00 setiap 1 juta token.
• Token Output: $ 60.00 setiap 1 juta token.

O1-Mini vs O1-Preview

Ciri	O1-Mini	O1-Preview
Penonton sasaran	Pemaju dan penyelidik	Pengguna, profesional, dan organisasi umum
Fokus utama	Kuasa penalaran yang tinggi dalam bidang tertentu seperti pengekodan dan matematik	Keupayaan pengetahuan umum dengan penalaran yang lebih mendalam merentasi pelbagai disiplin
Kos	Lebih cekap kos	Kos yang lebih tinggi
Gunakan kes	Sesuai untuk tugas yang memerlukan penalaran khusus, seperti pengekodan atau matematik	Sesuai untuk mengendalikan tugas kompleks, pelbagai disiplin yang memerlukan pengetahuan yang luas dan mendalam
Ciri -ciri prestasi	Memberi tumpuan kepada kepakaran khusus domain untuk mencapai ketepatan dan kelajuan yang tinggi	Menekankan pemahaman dan fleksibiliti yang komprehensif untuk pelbagai masalah dan pertanyaan yang kompleks

Juga baca: GPT-4O vs OpenAI O1: Adakah model Openai baru bernilai gembar-gembur?

Bagaimana cara mengakses API Openai O1?

Berikut adalah panduan langkah demi langkah mengenai cara mengakses dan menggunakan Api Openai O1:

Langkah 1: Dapatkan akses API

• Daftar untuk Akses API: Jika anda belum menjadi sebahagian daripada program Beta Openai, anda perlu meminta akses dengan melawat halaman API OpenAI . Sebaik sahaja anda mendaftar, anda mungkin perlu menunggu kelulusan untuk mengakses model O1.
• Menjana kunci API: Sebaik sahaja anda mempunyai akses, log masuk ke platform API OpenAI dan menghasilkan kunci API. Kunci ini diperlukan untuk membuat permintaan API.
  • Pergi ke kekunci API dan klik pada "Buat Kunci Rahsia Baru".
  • Salin kunci dan simpan dengan selamat, seperti yang anda perlukan dalam contoh kod.

Langkah 2: Pasang SDK Python Openai

Untuk berinteraksi dengan API O1, anda perlu memasang SDK Python OpenAI. Anda boleh melakukan ini menggunakan arahan berikut:

 PIP Pasang OpenAI

Pakej ini membolehkan anda membuat permintaan API untuk dibuka dari kod Python anda.

Langkah 3: Mulakan pelanggan Openai

Sebaik sahaja anda telah memasang SDK dan memperoleh kunci API anda, anda boleh memulakan klien di Python seperti yang ditunjukkan di bawah:

 dari OpenAI Oped Openai

# Inisialisasi klien terbuka dengan kunci API anda
Pelanggan = OpenAI (API_KEY = "Your-Api-Key")

Gantikan "anda-api-kunci" dengan kunci API sebenar yang anda hasilkan sebelum ini.

Menggunakan API O1 untuk penjanaan kod

Sekarang bahawa anda telah menyediakan pelanggan Openai anda, mari kita lihat contoh di mana kami menggunakan model O1-Preview untuk menghasilkan fungsi python yang menukarkan suhu antara Fahrenheit dan Celsius.

Langkah 1: membuat petikan

Dalam contoh ini, kami akan meminta model untuk menulis fungsi python yang menukarkan suhu dari Fahrenheit ke Celsius dan sebaliknya.

 prompt = "" "
Tulis fungsi python yang menukarkan suhu dari Fahrenheit ke Celsius dan sebaliknya.
Fungsi ini harus mengambil input, menentukan jenis (Fahrenheit atau Celsius), dan mengembalikan suhu yang ditukar.
"" "

Langkah 2: Buat permintaan API

Kami akan lulus prompt ini ke model O1 menggunakan kaedah Chat.Completions.Create (), menyatakan model yang kami mahu gunakan (O1-Preview) dan mesej pengguna.

 response = client.chat.completions.create (
    Model = "O1-Preview",
    Mesej = [
        {
            "Peranan": "Pengguna", 
            "Kandungan": Prompt
        }
    ]
)

# Mengeluarkan kod python yang dihasilkan
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Dalam contoh ini, model O1-Preview secara bijak mengendalikan logik untuk penukaran suhu, menunjukkan kemahirannya dalam menyelesaikan tugas pengekodan mudah. Bergantung pada kerumitan, permintaan ini mungkin mengambil masa beberapa saat atau lebih lama.

Output:

 `` `python
def convert_temperature (temp_input):
    "" "
    Menukar suhu dari Fahrenheit ke Celsius atau sebaliknya.

    Parameter:
    Temp_Input (str): Rentetan input suhu, misalnya, '100f' atau '37c'.

    Pulangan:
    STR: Suhu yang ditukar dengan unit.
    "" "
    import re # mengimport di dalam fungsi untuk memastikan skop tempatan

    # Keluarkan ruang putih yang terkemuka dan ketinggalan
    temp_input = temp_input.strip ()

    # Ungkapan biasa untuk menghuraikan rentetan input
    match = re.match (r '^([-]? [0-9]*\.? [0-9]) \ s*([ccff])

Keterbatasan beta

Semasa fasa beta, ciri -ciri tertentu API O1 belum disokong sepenuhnya. Batasan utama termasuk:

• Modaliti : Teks sahaja, tiada sokongan imej.
• Jenis Mesej: Hanya pengguna dan pembantu mesej, tiada mesej sistem.
• Streaming: Tidak disokong.
• Alat dan Fungsi: Belum tersedia, termasuk parameter format tindak balas dan panggilan fungsi.
• Suhu dan penalti: Nilai tetap untuk suhu, top_p, dan penalti.

Pengekodan dan penalaran dengan model O1

Model O1 cemerlang dalam mengendalikan tugas algoritma dan penalaran. Berikut adalah contoh yang dikemas kini di mana model O1-Mini ditugaskan untuk mencari jumlah semua nombor perdana di bawah 100:

Buat prompt

Tuliskan arahan yang jelas yang menggambarkan tugas yang anda mahu model dilakukan. Dalam kes ini, tugasnya adalah untuk menulis fungsi python yang mengira jumlah semua nombor perdana di bawah 100:

 prompt = "" "
Tulis fungsi python yang mengira jumlah semua nombor utama di bawah 100. 
Fungsi ini harus terlebih dahulu menentukan sama ada nombor adalah perdana, dan kemudian menyimpulkan 
Semua nombor utama di bawah 100.
"" "

Buat panggilan API

Gunakan kaedah Chat.Completions.Create untuk menghantar prompt ke model O1-Mini. Inilah kod lengkap:

 response = client.chat.completions.create (
    Model = "O1-Mini",
    Mesej = [
        {
            "Peranan": "Pengguna",
            "Kandungan": Prompt
        }
    ]
)

cetak (respons.choices [0] .message.content)

Contoh ini menunjukkan bagaimana model O1-Mini mampu menulis kod yang cekap untuk tugas seperti mengenal pasti nombor perdana dan melaksanakan operasi matematik asas.

Output

 Sudah tentu! Berikut adalah fungsi python yang mengira jumlah semua nombor utama di bawah 100. Fungsi ini termasuk fungsi penolong `is_prime` untuk menentukan sama ada nombor adalah perdana. Selepas mengenal pasti semua nombor perdana di bawah 100, ia merangkumi mereka dan mengembalikan jumlahnya.

`` `python
def is_prime (n):
    "" "
    Semak sama ada nombor adalah nombor utama.

    Parameter:
    N (int): Nombor untuk memeriksa primal.

    Pulangan:
    BOOL: Benar jika n adalah perdana, palsu sebaliknya.
    "" "
    jika n <h2 id="Kes-penggunaan-yang-lebih-kompleks"> Kes penggunaan yang lebih kompleks</h2><p> Model O1-Preview boleh mengendalikan tugas-tugas berat, seperti menggariskan rancangan untuk membangunkan sistem pengurusan inventori. Berikut adalah contoh di mana model menyediakan struktur peringkat tinggi untuk projek:</p><h3 id="Buat-prompt"> Buat prompt</h3><pre class="brush:php;toolbar:false"> prompt = "" "
Saya ingin membangunkan sistem pengurusan inventori yang menjejaki produk, kuantiti, 
dan lokasi. Ia harus memberitahu pengguna apabila stok rendah. Buat rancangan untuk 
Struktur direktori dan menyediakan coretan kod untuk komponen utama.
"" "

Buat panggilan API

 response = client.chat.completions.create (
    Model = "O1-Preview",
    Mesej = [
        {
            "Peranan": "Pengguna",
            "Kandungan": Prompt
        }
    ]
)

cetak (respons.choices [0] .message.content)

Dalam contoh ini, model O1-Preview secara bijak merancang struktur sistem dan menyediakan coretan kod yang relevan, mempamerkan kebolehan menyelesaikan masalahnya.

Output

 Sudah tentu! Membangunkan sistem pengurusan inventori melibatkan beberapa komponen, termasuk model pangkalan data,
 Antara muka pengguna, dan logik perniagaan untuk menjejaki tahap inventori dan memberitahu pengguna apabila stok rendah. 
 Berikut adalah rancangan untuk struktur direktori projek anda, bersama -sama dengan coretan kod untuk komponen utama 
 Menggunakan Python dan Rangka Kerja Web Flask.

---

## Struktur direktori

Berikut adalah struktur direktori yang dicadangkan untuk sistem pengurusan inventori berasaskan flask anda:

`` `
Inventory_Management/
├── App.py
├── keperluan.txt
├── config.py
├── Run.py
├── contoh/
│ └── config.py
├── Model/
│ ├── __init__.py
│ └── Product.py
├── Laluan/
│ ├── __init__.py
│ └── Product_routes.py
├── Perkhidmatan/
│ ├── __init__.py
│ └── NOTIFICATION_SERVICE.PY
├── templat/
│ ├── Base.html
│ ├── index.html
│ └── Product_detail.html
├── statik/
│ ├── CSS/
│ └── js/
└── db/
    └── Inventory.db
`` `

- ** App.py **: Mengasaskan aplikasi Flask dan pangkalan data.
- ** config.py **: Mengandungi pembolehubah konfigurasi.
- ** Run.py **: Titik masuk untuk menjalankan aplikasi.
- ** Model/**: Mengandungi model pangkalan data.
- ** Laluan/**: Mengandungi pengendali laluan untuk titik akhir URL.
- ** Perkhidmatan/**: Mengandungi lapisan perkhidmatan seperti perkhidmatan pemberitahuan.
- ** Templat/**: Mengandungi templat HTML untuk memberikan laman web.
- ** Static/**: Mengandungi fail statik seperti CSS dan JavaScript.
- ** db/**: Mengandungi fail pangkalan data SQLite.

---

## coretan kod komponen utama

### 1. `App.py`: Inisialisasi App dan Pangkalan Data Flask

`` `python
# app.py
dari Flask Import Flask
Dari Flask_SQLalchemy Import SQLalchemy
dari konfigurasi import konfigurasi

db = sqlalchemy ()

def create_app ():
    app = flask (__ name__)
    app.config.from_object (config)

    db.init_app (aplikasi)

    dengan app.app_context ():
        dari produk import model
        db.create_all ()

        dari routes.product_routes import product_bp
        app.register_blueprint (product_bp)

    Aplikasi Kembali
`` `

### 2. `Config.py`: Tetapan konfigurasi

`` `python
# config.py
Import OS

Konfigurasi Kelas:
    Rahsia = os.environ.get ('secret_key', 'your_secret_key_here')
    Sqlalchemy_database_uri = 'sqlite: ///db/inventory.db'
    Sqlalchemy_track_modifications = false
    Low_stock_threshold = 10 # kuantiti di mana untuk memberitahu stok rendah
`` `

### 3. `Model/Product.py`: Model Produk

`` `python
# model/produk.py
dari db import aplikasi

Produk Kelas (DB.Model):
    id = db.column (db.integer, primary_key = true)
    nama = db.column (db.string (100), nullable = false)
    kuantiti = db.column (db.integer, nullable = false, lalai = 0)
    lokasi = db.column (db.string (100), nullable = false)

    def __repr __ (diri):
        kembali f '<produk>' '
`` `

### 4. `Laluan/Produk_ROUTES.PY`: Pengendali Laluan

`` `python
# Routes/product_routes.py
dari pelan import flask, render_template, permintaan, redirect, url_for, flash
dari db import aplikasi
dari model. Produk import produk
dari perkhidmatan.notification_service import check_and_notify_low_stock

produk_bp = cetak biru ('product_bp', __name__)

@product_bp.route ('/')
indeks def ():
    produk = produk.query.all ()
    pulangan render_template ('index.html', produk = produk)

@product_bp.route ('/produk/<int: product_id>')
def product_detail (product_id):
    produk = produk.query.get_or_404 (produk_id)
    pulangan render_template ('product_detail.html', produk = produk)

@product_bp.route ('/add_product', methods = ['get', 'post'])
def add_product ():
    jika permintaan.method == 'pos':
        name = request.form ['name']
        kuantiti = int (request.form ['kuantiti'])
        lokasi = request.form ['lokasi']

        new_product = produk (nama = nama, kuantiti = kuantiti, lokasi = lokasi)
        db.sies.add (new_product)
        DB.Session.Commit ()

        check_and_notify_low_stock (new_product)
        Flash ('Produk ditambah dengan jayanya!', 'Kejayaan')
        Pulangkan redirect (url_for ('product_bp.index'))

    kembali render_template ('add_product.html')

@product_bp.route ('/update_product/<int: product_id>', methods = ['get', 'post'])
def update_product (product_id):
    produk = produk.query.get_or_404 (produk_id)
    jika permintaan.method == 'pos':
        produk.name = request.form ['Nama']
        product.quantity = int (request.form ['kuantiti'])
        produk.location = request.form ['lokasi']

        DB.Session.Commit ()

        check_and_notify_low_stock (produk)
        Flash ('Produk dikemas kini dengan jayanya!', 'Kejayaan')
        Pulangkan redirect (url_for ('product_bp.product_detail', product_id = product.id))

    pulangan render_template ('update_product.html', produk = produk)
`` `

### 5. `Services/Notification_Service.Py`: Perkhidmatan Pemberitahuan

`` `python
# perkhidmatan/notifikasi_service.py
Dari Flask Import Current_App, Flash

def check_and_notify_low_stock (produk):
    jika produk.Quantity 
{ % extends 'base.html' %}

{ % blok kandungan %}
<h1 id="Pengurusan-Inventori"> Pengurusan Inventori </h1>
<a href="%7B%7Burl_for%20('product_bp.add_product')%7D%7D"> Tambah produk baru </a>
<able>
    <tr>
        <th> Nama </th>
        <th> Kuantiti </th>
        <th> Lokasi </th>
        <th> Tindakan </th>
    </tr>
    { % untuk produk dalam produk %}
    <tr>
        <td> {{product.name}} </td>
        <td> {{product.quantity}} </td>
        <td> {{product.location}} </td>
        <td>
            <a href="%7B%7Burl_for%20('product_bp.product_detail',%20product_id%20=%20product.id)%7D%7D"> Lihat </a>
            <a href="%7B%7Burl_for%20('product_bp.update_product',%20product_id%20=%20product.id)%7D%7D"> edit </a>
        </td>
    </tr>
    { % endfor %}

{ % endblock %}
`` `

### 7. `Run.py`: Jalankan aplikasi

`` `python
# run.py
dari aplikasi import create_app

app = create_app ()

jika __name__ == '__main__':
    app.run (debug = benar)
`` `

---

## Penjelasan komponen utama

- ** Model Produk **: Mewakili entiti produk dengan bidang untuk
 `Nama`,` Kuantiti`, dan `Lokasi`. Ia berinteraksi dengan pangkalan data menggunakan SQLalChemy.
- ** Laluan **: Tentukan titik akhir untuk melihat, menambah, dan mengemas kini produk. 
Mereka mengendalikan permintaan HTTP dan membuat templat.
- ** Perkhidmatan Pemberitahuan **: 
Mengandungi logik untuk memeriksa sama ada kuantiti produk berada di bawah ambang yang ditakrifkan dalam konfigurasi. 
Ia kini menggunakan sistem flask 'flash` untuk pemberitahuan,
 Tetapi anda boleh melanjutkannya untuk menghantar e -mel atau pemberitahuan push.
- ** Templat **: HTML Fail yang menyusun lapisan persembahan. 
Templat `index.html` memaparkan senarai produk dalam format jadual.
- ** Konfigurasi **: Tetapan global seperti pangkalan data URI dan ambang stok rendah ditakrifkan dalam `config.py`.

---

## Langkah seterusnya

- ** Migrasi Pangkalan Data **: Pertimbangkan menggunakan flask-Migrate untuk mengendalikan migrasi pangkalan data apabila model anda berkembang.
- ** Pengesahan Pengguna **: Melaksanakan fungsi log masuk pengguna jika diperlukan.
- ** Pemberitahuan yang dipertingkatkan **: Mengintegrasikan pelayan e -mel atau API pemesejan untuk menghantar makluman saham yang rendah.
- ** Pengendalian ralat **: Tambah pengendalian ralat yang betul untuk keteguhan.
- ** Peningkatan Front-End **: Meningkatkan antara muka pengguna dengan kerangka CSS seperti bootstrap atau materialisasi.

---

## Pemasangan keperluan

Untuk menubuhkan projek, buat persekitaran maya dan pasang pakej yang diperlukan:

`` `Bash
python3 -m venv venv
sumber venv/bin/aktifkan
Pip Pasang Flask Flask_SQLalchemy
`` `

Tambahkan kebergantungan ini ke `keperluan.txt`:

`` `
Flask
Flask_sqlalchemy
`` `

---

## Menjalankan aplikasi

Selepas disediakan, anda boleh menjalankan aplikasi menggunakan:

`` `Bash
python run.py
`` `

Navigasi ke `http: // localhost: 5000` dalam pelayar web anda untuk berinteraksi dengan sistem pengurusan inventori.

---

Dengan mengikuti struktur ini dan menggunakan coretan kod ini sebagai titik permulaan, 
Anda boleh membangunkan sistem pengurusan inventori fungsional yang menjejaki produk, kuantiti, dan lokasi, 
dan memberitahu pengguna apabila tahap stok rendah.</able></int:></int:></produk>

Penalaran saintifik dan seterusnya

Model O1-Preview juga sangat baik untuk penyelidikan saintifik, di mana penalaran lanjutan diperlukan. Berikut adalah contoh di mana model diminta untuk meneroka potensi teknologi CRISPR untuk merawat gangguan genetik:

Buat prompt

 prompt = "" "
Terangkan bagaimana teknologi CRISPR boleh digunakan untuk merawat gangguan genetik. Apa itu 
cabaran utama, dan kemajuan masa depan apa yang diperlukan untuk menjadikannya secara meluas 
Terdapat?
"" "

Buat panggilan API

 response = client.chat.completions.create (
    Model = "O1-Preview",
    Mesej = [
        {
            "Peranan": "Pengguna", 
            "Kandungan": Prompt
        }
    ]
)

cetak (respons.choices [0] .message.content)

Contoh ini menyoroti bagaimana model O1-Preview boleh membuat alasan melalui cabaran saintifik yang kompleks, menjadikannya alat yang sangat baik untuk penyelidik dan saintis.

Output

 ** Pengenalan kepada Teknologi CRISPR **

Teknologi CRISPR (Berkelompok Palindromik pendek CRISPR (Berkelompok secara kerap) adalah alat pengeditan gen yang terobosan 
Mengubah urutan DNA dan mengubahsuai fungsi gen dengan ketepatan dan kecekapan yang belum pernah terjadi sebelumnya. 
Berasal dari mekanisme pertahanan semulajadi yang terdapat dalam bakteria dan archaea, sistem CRISPR-CAS melindungi mikroorganisma ini dari jangkitan virus. 
Sistem yang paling biasa digunakan dalam penyuntingan gen ialah CRISPR-Cas9, di mana enzim Cas9 bertindak sebagai gunting molekul untuk memotong DNA di lokasi tertentu 
Dipandu oleh urutan RNA yang disesuaikan.

** Menggunakan CRISPR untuk merawat gangguan genetik **

Gangguan genetik sering disebabkan oleh mutasi atau perubahan dalam DNA individu yang mengganggu fungsi gen normal. Teknologi CRISPR boleh 
Berpotensi membetulkan mutasi ini pada tahap genetik, yang menawarkan prospek menyembuhkan penyakit dan bukan sekadar menguruskan gejala. 
Langkah -langkah umum yang terlibat dalam menggunakan CRISPR untuk merawat gangguan genetik termasuk:

1. ** Pengenalpastian gen sasaran: ** Menentukan mutasi genetik yang tepat yang bertanggungjawab untuk gangguan tersebut.
   
2. ** Merancang Panduan RNA (GRNA): ** Membentuk urutan RNA yang sepadan dengan urutan DNA di tapak mutasi.

3. ** Penghantaran ke sel sasaran: ** Memperkenalkan komponen CRISPR-Cas9 ke dalam sel-sel pesakit, sama ada ex vivo (di luar badan) atau dalam vivo (di dalam badan).

4. ** Proses Pengeditan Gen: ** Sekali di dalam sel, enzim Cas9, yang dipandu oleh GRNA, mengikat urutan DNA sasaran dan memperkenalkan potongan. 
Mekanisme pembaikan semulajadi sel kemudian mengambil alih untuk memperbaiki pemotongan, dengan idealnya membetulkan mutasi.

5. ** Pemulihan fungsi normal: ** Jika berjaya, gen diperbetulkan, dan pengeluaran protein normal dan fungsi selular dipulihkan, 
mengurangkan atau menghapuskan gejala penyakit.

** Cabaran utama dalam menggunakan CRISPR untuk merawat gangguan genetik **

Walaupun CRISPR memegang potensi besar, beberapa cabaran penting perlu ditangani sebelum ia dapat menjadi rawatan rutin untuk gangguan genetik:

1. ** Penghantaran ke sasaran sel dan tisu: **

   - ** Kaedah penyampaian yang cekap: ** Mendapatkan komponen CRISPR ke dalam sel yang betul dalam badan adalah halangan utama. Kaedah penghantaran mesti cekap, 
   khusus untuk sel sasaran, dan selamat.
   - ** Batasan vektor virus: ** Kaedah penghantaran biasa menggunakan vektor virus (seperti adenovirus atau virus yang berkaitan dengan adeno), 
   yang boleh menimbulkan tindak balas imun atau mempunyai batasan saiz untuk muatan genetik.
   - ** Sistem penyampaian bukan virus: ** Alternatif seperti nanopartikel lipid sedang diterokai, tetapi mengoptimumkan kecekapan dan kekhususan mereka tetap mencabar.

2. ** Kesan luar sasaran dan mutasi yang tidak diingini: **

   - ** Kebimbangan Ketepatan: ** CAS9 mungkin dipotong di tapak yang tidak diingini dalam genom, yang membawa kepada kesan luar sasaran yang boleh menyebabkan mutasi berbahaya atau mengganggu gen lain.
   - ** Integriti Genom: ** Memastikan penyuntingan gen tidak secara tidak sengaja meningkatkan risiko kanser atau penyakit genetik lain adalah penting.

3. ** Respons Immune: **

   - ** Imunogenik Komponen CRISPR: ** Protein Cas9 berasal dari bakteria dan boleh diiktiraf sebagai asing oleh sistem imun manusia,
    yang membawa kepada tindak balas imun yang dapat mengurangkan keberkesanan rawatan atau menyebabkan kesan buruk.

4. ** Isu Etika dan Kawal Selia: **

   - ** Kebimbangan Penyuntingan Germline: ** Mengedit gen dalam sel germline (sperma, telur, atau embrio) menimbulkan persoalan etika
    Kerana perubahan terasa dan boleh menjejaskan generasi akan datang.
   - ** Kelulusan pengawalseliaan: ** Rangka kerja pengawalseliaan yang teguh diperlukan untuk mengawasi aplikasi klinikal, memastikan keselamatan pesakit, dan menangani pertimbangan bioetika.

5. ** Kesan dan keselamatan jangka panjang: **

   - ** Ketahanan Pembetulan Gen: ** Perlu untuk memahami berapa lama kesan penyuntingan gen yang terakhir dan sama ada rawatan berulang diperlukan.
   - ** Pemantauan untuk hasil yang buruk: ** Kajian jangka panjang diperlukan untuk memantau kesan buruk yang tertunda, seperti perkembangan tumor.

6. ** Batasan Teknikal: **

   - ** Kekangan saiz penghantaran gen: ** Sesetengah gen terlalu besar untuk disampaikan dengan cekap menggunakan vektor semasa.
   - ** Kawalan ke atas mekanisme pembaikan gen: ** jalur pembaikan DNA semulajadi sel mungkin tidak selalu menghasilkan
    Pembetulan gen yang dikehendaki selepas pemotongan yang disebabkan oleh CAS9.

** Kemajuan masa depan yang diperlukan untuk ketersediaan yang meluas **

Untuk mengatasi cabaran-cabaran ini dan menjadikan terapi berasaskan CRISPR secara meluas, beberapa kemajuan dan perkembangan diperlukan:

1. ** Sistem Penyampaian yang Dipertingkatkan: **

   - ** Mekanisme penghantaran yang disasarkan: ** Membangunkan kaedah yang selamat, cekap, dan tepat untuk menyampaikan CRISPR 
   Komponen khusus kepada sel atau tisu yang terjejas.
   -** Vektor bukan virus: ** Memajukan kaedah penghantaran bukan virus seperti nanopartikel, exosomes kejuruteraan, 
   atau kaedah fizikal (contohnya, elektroporasi) untuk mengurangkan imunogenik dan meningkatkan kapasiti muatan.

2. ** Meningkatkan kekhususan dan mengurangkan kesan sasaran: **

   - ** Variasi CAS9 Tinggi Kesetiaan: ** Enzim Kejuruteraan CAS9 dengan kekhususan yang lebih tinggi untuk meminimumkan luka yang tidak diingini.
   - ** Nukleus Alternatif: ** Meneroka enzim lain (misalnya, CAS12A) atau editor asas yang boleh membuat 
   Perubahan yang tepat tanpa memperkenalkan rehat dua kali ganda.

3. ** Peningkatan Keselamatan: **

   - ** Sistem ekspresi sementara: ** Merancang komponen CRISPR yang aktif hanya sementara 
   Kurangkan tetingkap untuk aktiviti sasaran luar.
   - ** Strategi Immunomodulation: ** Membangunkan pendekatan untuk mengurangkan tindak balas imun terhadap komponen CRISPR.

4. ** Garis Panduan Etika dan Rangka Kerja Pengawalseliaan: **

   - ** Konsensus Antarabangsa: ** Menetapkan piawaian dan peraturan etika global untuk dibenarkan 
   Penggunaan penyuntingan gen, terutamanya mengenai pengubahsuaian germanium.
   - ** Penglibatan Awam: ** Mendidik orang awam dan pihak berkepentingan untuk membina kepercayaan dan persetujuan yang dimaklumkan mengenai terapi pengeditan gen.

5. ** Ujian klinikal dan kajian jangka panjang: **

   - ** Data klinikal yang mantap: ** Menjalankan ujian klinikal yang luas untuk menunjukkan keselamatan dan keberkesanan 
   merentasi pelbagai populasi dan gangguan genetik.
   - ** sistem pemantauan dan pelaporan: ** Melaksanakan pemantauan jangka panjang untuk pesakit yang 
   menjalani rawatan berasaskan CRISPR untuk mengesan hasil dan kesan sampingan.

6. ** Pengurangan Skalabiliti dan Kos: **

   - ** Kemajuan Pembuatan: ** Meningkatkan proses pengeluaran untuk komponen CRISPR untuk membuat terapi lebih murah.
   -** Infrastruktur Penjagaan Kesihatan: ** Meningkatkan Sistem Penjagaan Kesihatan untuk Menyokong Penyampaian dan Penjagaan Susulan yang Diperlukan untuk Rawatan Pengeditan Gen.

7. ** Integrasi Perubatan Peribadi: **

   - ** Pemeriksaan dan Diagnostik Genetik: ** Menggabungkan Genetik Komprehensif 
   Ujian untuk mengenal pasti pesakit yang boleh mendapat manfaat daripada terapi CRISPR.
   - ** Rawatan tersuai: ** Membangunkan protokol untuk menyesuaikan terapi CRISPR kepada profil genetik individu.

8. ** Laluan kelulusan pengawalseliaan: **

   - ** Proses yang diselaraskan: ** Bekerja dengan badan pengawalseliaan untuk menubuhkan laluan yang jelas 
   Untuk kelulusan terapi pengeditan gen sambil memastikan keselamatan pesakit.
   - ** Usaha Kerjasama: ** Menggalakkan Kerjasama Antara Akademik, 
   industri, dan agensi pengawalseliaan untuk mempercepatkan pembangunan dan kelulusan.

** Kesimpulan **

Teknologi CRISPR memegang potensi transformatif untuk merawat gangguan genetik dengan menyediakan 
bermaksud membetulkan mutasi penyebab penyakit di sumber mereka. 
Walau bagaimanapun, cabaran saintifik, teknikal, etika, dan pengawalseliaan yang signifikan mesti 
ditangani untuk merealisasikan potensi ini sepenuhnya. Kemajuan dalam kaedah penghantaran, kekhususan, keselamatan, 
Garis panduan etika, dan rangka kerja pengawalseliaan adalah penting. 
Dengan penyelidikan berterusan, kerjasama, dan inovasi yang bertanggungjawab, terapi berasaskan CRISPR mungkin 
Menjadi realiti yang luas, menawarkan harapan kepada individu yang terjejas oleh penyakit genetik.

Juga baca: 3 eksperimen tangan dengan Openai's O1 yang perlu anda lihat

Kesimpulan

Model Openai O1 adalah satu kejayaan dalam AI berasaskan pemikiran, yang mampu mengendalikan tugas pengaturcaraan kompleks, matematik, dan saintifik. Sama ada anda sedang menjalankan algoritma, kod refactoring, atau aplikasi perancangan, API O1 menawarkan alat yang kuat untuk mewujudkan penyelesaian yang memerlukan pemikiran yang mendalam dan logik lanjutan.

Walaupun masih dalam beta, model -model ini menjanjikan lebih banyak keupayaan pada masa akan datang, seperti penggunaan multimodality dan alat. Jika projek anda menuntut penalaran maju dan tidak memerlukan masa tindak balas yang cepat, model O1 boleh menjadi pilihan anda.

Versi ini menggunakan arahan yang berbeza untuk menunjukkan kebolehan fleksibiliti dan pemikiran model OpenAI O1 merentasi pelbagai tugas.

Tinggal di Analytics Vidhya Blog untuk mengetahui lebih lanjut mengenai kegunaan O1!

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah model Openai O1?

A. Model OpenAI O1 adalah model AI maju yang direka khusus untuk cemerlang dalam tugas -tugas penalaran yang kompleks, termasuk matematik, sains, dan pengekodan. Mereka dibina untuk terlibat dalam pemikiran yang lebih mendalam sebelum menghasilkan respons, membolehkan mereka menangani masalah yang rumit dengan lebih berkesan.

S2. Apakah perbezaan antara O1-Preview dan O1-Mini?

A. Pandangan O1 adalah model lengkap yang mampu menangani tugas-tugas kompleks dengan kebolehan penalaran yang dipertingkatkan, menjadikannya sesuai untuk pelbagai aplikasi. Sebaliknya, O1-Mini adalah versi yang lebih cepat, lebih cekap kos yang dioptimumkan untuk tugas pengekodan dan penalaran, beroperasi pada 80% daripada kos O1-Preview.

Q3. Apakah keupayaan utama model O1?

A. Model O1 diiktiraf untuk prestasi luar biasa mereka dalam pengekodan, menyelesaikan masalah matematik, dan memahami konsep saintifik. Mereka telah menunjukkan hasil yang lebih baik berbanding dengan model terdahulu dalam ujian piawai seperti peperiksaan matematik AIME dan GPQA-Diamond untuk penalaran saintifik.

Q3. Siapa yang boleh mengakses model O1?

A. Chatgpt Plus dan pengguna pasukan mempunyai akses kepada model O1 hari ini dengan had mesej tertentu. ChatGPT Enterprise dan pengguna EDU akan mendapat akses minggu depan. Pemaju juga boleh menggunakan model melalui API di Tahap Penggunaan 5.

Q4. Apakah kes penggunaan yang sesuai untuk model O1?

A. Model O1 sangat sesuai untuk penyelidik dan saintis yang menangani tugas -tugas kompleks seperti penjujukan gen dan pengiraan saintifik maju. Pemaju boleh memanfaatkan model -model ini untuk pengkodan pengekodan dan pengoptimuman aliran kerja yang kuat. Pelajar dan pendidik boleh menggunakannya untuk meneroka masalah matematik dan sains yang mencabar.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengakses Openai O1 API | Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!