Integração do ChatGPT em uma API Python
Este artigo oferece um guia prático para integrar o ChatGPT, um modelo de linguagem avançado da OpenAI, em uma API Flask usando Python 3.7.8. Aprenda a configurar a API Key da OpenAI, criar um endpoint e desenvolver um servidor Flask que processa mensagens do cliente e retorna respostas geradas pelo modelo ChatGPT, ideal para criar chatbots, assistentes virtuais e outras aplicações de geração de texto.
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Por: Diego em 28/03/2023 | Blog: https://rotadev.blogspot.com/
from flask import Flask, request, jsonify import openai
app = Flask(__name__) @app.route('/api/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.json prompt = data['prompt'] response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.7, ) message = response.choices[0].text.strip() return jsonify({'message': message}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
from flask import Flask, request, jsonify import openai app = Flask(__name__) # Configura a API Key da OpenAI openai.api_key = "sua_chave_api_da_openai" # Endpoint para receber as solicitações do cliente e gerar as respostas com o ChatGPT @app.route('/api/chat', methods=['POST']) def chat(): # Obtém a mensagem do cliente do corpo da solicitação data = request.json prompt = data['prompt'] # Chama o modelo ChatGPT da OpenAI para gerar uma resposta response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.7, ) # Obtém a resposta gerada pelo modelo e retorna ao cliente message = response.choices[0].text.strip() return jsonify({'message': message}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
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