Chame funções com a API do ChatGPT e obtenha resposta em JSON

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Chame funções com a API do ChatGPT e obtenha resposta em JSON

Sumário

1. Introdução

2. Configurando a API do ChatGPT

  • Importando as bibliotecas necessárias
    • Uso da biblioteca "os"
    • Uso da biblioteca "dotenv"
    • Importando a biblioteca "OpenAI"
  • Definindo a chave da API
  • Preparando o texto de entrada

3. Chamando a função ChatGPT

  • Criando o objeto de função
  • Criando a requisição
  • Convertendo a resposta em formato JSON

4. Conclusão

  • Resultados obtidos com o uso da função ChatGPT

Uso básico da função ChatGPT API

Neste artigo, vamos explorar o uso básico da função ChatGPT API do OpenAI. A API do ChatGPT permite que você execute funções personalizadas e obtenha as respostas do modelo no formato desejado. Vamos mostrar passo a passo como configurar a API, chamar a função ChatGPT e formatar a resposta de acordo com as suas necessidades.

Configurando a API do ChatGPT

Antes de começarmos, você precisará importar algumas bibliotecas e configurar a chave da API do OpenAI. Certifique-se de ter as bibliotecas "os", "dotenv" e "openai" instaladas no seu ambiente.

Importando as bibliotecas necessárias

Começaremos importando as bibliotecas necessárias para configurar a API do ChatGPT. A biblioteca "os" será usada para acessar variáveis ​​de ambiente, enquanto a biblioteca "dotenv" ajudará a carregar as variáveis ​​de um arquivo .env. Por fim, importaremos a biblioteca "openai", que nos dará acesso à API do ChatGPT.

import os
from dotenv import load_env
import openai

Definindo a chave da API

Em seguida, é necessário definir a chave da API do OpenAI. É uma boa prática armazenar a chave em um arquivo separado e oculto. Vamos acessar essa chave usando a biblioteca "os" e atribuí-la ao objeto openai.api_key.

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

Preparando o texto de entrada

Agora que a API está configurada, podemos prosseguir preparando o texto de entrada. Você pode usar seu próprio texto ou copiar e colar o texto na variável article. Certifique-se de formatar o texto corretamente, pois ele será usado como entrada para a função ChatGPT.

article = """
[Coloque seu texto aqui]
"""

Chamando a função ChatGPT

Agora que a API está configurada e o texto de entrada está preparado, podemos chamar a função ChatGPT. Vamos criar um objeto de função que descreve a função personalizada que queremos chamar. Em seguida, criaremos a requisição para enviar para a API.

Criando o objeto de função

Antes de criar a requisição, precisamos definir um objeto de função que descreve a função personalizada que queremos chamar. O objeto de função terá um nome, uma descrição e parâmetros. Por exemplo, vamos criar uma função chamada "mostrar_resumo" que retorna o título e o resumo de um texto.

functions = [
    {
        "name": "mostrar_resumo",
        "description": "Mostra o título e o resumo de um texto",
        "parameters": [
            {
                "title": {
                    "type": "string",
                    "description": "Título do texto de saída"
                }
            },
            {
                "summary": {
                    "type": "string",
                    "description": "Resumo do texto de saída"
                }
            }
        ]
    }
]

Criando a requisição

Agora que temos o objeto de função, podemos criar a requisição para chamar a função ChatGPT. Vamos especificar o modelo, as mensagens e as funções na requisição. Para o modelo, usaremos a versão GPT 3.5 Turbo e 0613. Em seguida, definiremos as mensagens, indicando o papel de cada mensagem (usuário ou sistema) e o conteúdo das mensagens.

request = {
    "model": "text-davinci-003",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Você é um assistente útil."},
        {"role": "user", "content": article}
    ],
    "functions": functions
}

Convertendo a resposta em formato JSON

Depois de fazer a requisição, receberemos uma resposta do modelo ChatGPT. Para obter a resposta no formato JSON, podemos usar a biblioteca "json" para converter os argumentos da resposta em um objeto JSON.

import json

response = openai.ChatCompletion.create(**request)
arguments = response.choices[0].message.function_call.arguments

json_obj = json.loads(arguments)
title = json_obj["title"]
summary = json_obj["summary"]

print("Título:", title)
print("Resumo:", summary)

Conclusão

Neste artigo, exploramos o uso básico da função ChatGPT API do OpenAI. Vimos como configurar a API, chamar a função ChatGPT e formatar a resposta no formato desejado. Agora você pode usar a função ChatGPT API para executar funções personalizadas e obter respostas de acordo com as suas necessidades.

Destaques

  • A função ChatGPT API permite executar funções personalizadas e obter respostas formatadas.
  • É necessário configurar a chave da API do OpenAI e preparar o texto de entrada.
  • A função ChatGPT é chamada através da criação de um objeto de função e do envio de uma requisição.
  • A resposta pode ser convertida em formato JSON e os argumentos podem ser acessados ​​para obter os resultados desejados.

Perguntas Frequentes

Q: Posso chamar mais de uma função usando a função ChatGPT API? A: Sim, você pode chamar várias funções na mesma requisição. Basta adicionar os objetos de função ao array functions.

Q: Existe uma limitação no tamanho do texto de entrada? A: Sim, o tamanho do texto de entrada é limitado a 4096 tokens. Se o seu texto ultrapassar esse limite, você precisará reduzi-lo ou dividir em partes menores.

Q: Posso personalizar o formato da resposta obtida? A: Sim, você pode personalizar o formato da resposta especificando a estrutura dos objetos de função e convertendo a resposta em formato JSON.

Recursos

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.