Integrando o poder do Chat GPT Python com Power Query

Tabela de conteúdos

📋 Introdução

• O que é chat GPT?
• O que é Python?

🚀 Como combinar o poder do Chat GPT Python e Power Query

• Conexão à fonte de dados
• Transformação dos dados com Power Query
• Configuração do ambiente Python
• Criação da função de chamada do Chat GPT

💡 Utilizando o Chat GPT em conjunto com Power Query

• Preparação dos dados
• Passagem dos dados pela função Chat GPT Call
• Análise dos resultados obtidos
• Visualização dos resultados em Power BI

⚙️ Considerações finais

• Benefícios da integração entre Python, Power Query e Chat GPT
• Possíveis aplicações e usos futuros
• Resumo do processo de combinação de técnicas

Combinação do Chat GPT Python com Power Query

Neste tutorial, iremos explorar a combinação do poder do Chat GPT Python com o Power Query para realizar uma tarefa específica: resumir comentários de mercado em um post de Twitter utilizando a inteligência artificial do Chat GPT.

Introdução

O chat GPT é uma poderosa ferramenta de processamento de linguagem natural baseada em inteligência artificial, capaz de gerar respostas e textos coerentes e autônomos a partir de uma entrada de dados pré-definida. Já o Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada, conhecida pela sua eficiência e facilidade de integração com outras ferramentas e bibliotecas.

Como combinar o poder do Chat GPT Python e Power Query

Conexão à fonte de dados

O primeiro passo para combinar o Chat GPT Python e Power Query é estabelecer uma conexão com a fonte de dados que contém os comentários de mercado. No nosso caso, utilizaremos uma planilha do Excel como fonte de dados.

Transformação dos dados com Power Query

Após a conexão com a fonte de dados, utilizaremos o Power Query para realizar a transformação dos dados. Essa etapa envolve a filtragem e organização dos dados de acordo com as necessidades do projeto.

Configuração do ambiente Python

Para utilizar o Chat GPT em conjunto com o Power Query, é necessário configurar o ambiente Python no Power BI. Isso envolve a criação de um ambiente virtual do Python e a instalação das bibliotecas necessárias para o funcionamento do Chat GPT.

Criação da função de chamada do Chat GPT

Com o ambiente Python configurado, será possível criar uma função no Power Query para realizar a chamada ao Chat GPT. Essa função será responsável por enviar os comentários de mercado para o Chat GPT e obter as respostas geradas pela inteligência artificial.

Utilizando o Chat GPT em conjunto com Power Query

Após realizar a configuração e a criação da função de chamada do Chat GPT, podemos passar para a etapa de utilização efetiva dessas ferramentas. Iremos analisar os resultados obtidos através do uso do Chat GPT para resumir os comentários de mercado em posts de Twitter com menos de 140 palavras.

Preparação dos dados

Antes de realizar a chamada ao Chat GPT, é necessário preparar os dados para o processamento. Isso envolve a seleção dos campos relevantes e a formatação adequada dos dados para enviar ao Chat GPT.

Passagem dos dados pela função Chat GPT Call

Após a preparação dos dados, podemos passá-los pela função de chamada do Chat GPT para obter os resumos gerados. Através de um loop, iremos enviar um comentário de cada vez para o Chat GPT e armazenar as respostas geradas.

Análise dos resultados obtidos

Com os resumos gerados, podemos analisar e avaliar a qualidade e precisão das respostas do Chat GPT. É importante ter em mente que o Chat GPT é baseado em inteligência artificial e pode gerar respostas não tão precisas em alguns casos.

Visualização dos resultados em Power BI

Por fim, iremos visualizar os resultados obtidos em uma ferramenta de visualização de dados, como o Power BI. Isso nos permitirá ter uma visão rápida e intuitiva dos resumos gerados pelo Chat GPT e realizar análises mais aprofundadas.

Considerações finais

A combinação do poder do Chat GPT Python com o Power Query oferece diversas possibilidades de automatização e otimização de tarefas. Com essa integração, é possível extrair informações valiosas a partir de grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente.

• Prós:

• Automação de tarefas

• Alta eficiência na geração de resumos

• Integração com o Power BI

• Contras:

• Possíveis respostas imprecisas ou não coerentes geradas pelo Chat GPT

• Necessidade de configurar o ambiente Python no Power BI

Esse tutorial proporcionou uma visão geral sobre como combinar o poder do Chat GPT Python com o Power Query. Essa integração oferece inúmeras possibilidades de automação e otimização de tarefas, possibilitando a geração de resumos precisos e coerentes em um curto espaço de tempo.

Recursos:

• Python
• Power Query

FAQ:

Q: Posso utilizar outras fontes de dados além de uma planilha do Excel? A: Sim, o Power Query permite a conexão com diversas fontes de dados, como bancos de dados, arquivos CSV e muito mais.

Q: O Chat GPT é capaz de gerar resumos em outros idiomas além do inglês? A: Sim, o Chat GPT é capaz de gerar resumos coerentes em diversos idiomas, incluindo o português.

Q: A utilização do Chat GPT requer algum conhecimento avançado em programação? A: Não necessariamente. Com as bibliotecas adequadas instaladas e algumas configurações iniciais, é possível utilizar o Chat GPT de forma intuitiva e simplificada.

Q: Qual é a quantidade máxima de palavras que o Chat GPT pode resumir em um post de Twitter? A: O limite máximo de palavras em um post de Twitter é de 140 caracteres. O Chat GPT pode ajudar a resumir um texto para caber nesse limite.

Q: Existem outras aplicações além do resumo de comentários de mercado utilizando essa combinação de técnicas? A: Sim, essa combinação de técnicas pode ser utilizada em diversas áreas, como análise de sentimentos, geração de conteúdo e muito mais. As possibilidades são amplas.