Neste guia prático, exploraremos como integrar o poder do Chat GPT com a flexibilidade do Python, utilizando a API oficial da OpenAI. Essa combinação abre um leque de possibilidades para criar aplicações inteligentes, chatbots personalizados e automatizar tarefas complexas. Aprenderemos desde a obtenção da chave de API até a construção de um chatbot funcional, demonstrando como enviar mensagens, receber respostas e manter o contexto da conversa.
O primeiro passo é se cadastrar na plataforma OpenAI (openai.com) para obter a chave de API, essencial para acessar os recursos do Chat GPT. Após o cadastro, acesse a seção "API Keys" e clique em "Create New Secret Key". Copie a chave gerada, pois ela será usada na sua aplicação Python. Anote-a com segurança, pois ela não será exibida novamente.
Para o desenvolvimento em Python, utilizaremos o Visual Studio Code e a biblioteca OpenAI. Se você ainda não a possui, instale-a através do terminal com o comando: pip install openai. Essa biblioteca facilitará a interação com a API do Chat GPT.
Com a biblioteca instalada, inicie seu código Python importando a biblioteca: import openai. Em seguida, armazene sua chave de API em uma variável: chave_api = "SUA_CHAVE_DE_API". Substitua "SUA_CHAVE_DE_API" pela chave que você copiou anteriormente. Finalmente, configure a chave para uso na biblioteca: openai.api_key = chave_api. Com isso, seu ambiente está pronto para se comunicar com o Chat GPT.
Agora, vamos criar a função que enviará mensagens e receberá respostas do Chat GPT. Essa função, chamada enviar_conversa, receberá a mensagem do usuário e uma lista contendo o histórico da conversa, permitindo que o chatbot mantenha o contexto. A função será definida da seguinte maneira: def enviar_conversa(mensagem, lista_mensagens=[]):.
Dentro da função, adicionaremos a mensagem do usuário à lista de mensagens, usando um dicionário com os parâmetros "role" e "content", conforme exigido pela API: lista_mensagens.append({"role": "user", "content": mensagem}). Em seguida, usaremos a função openai.chat.completions.create() para enviar a lista de mensagens ao Chat GPT e receber a resposta. Especificaremos o modelo gpt-3.5-turbo e a lista de mensagens: resposta = openai.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=lista_mensagens). A resposta do Chat GPT será extraída e retornada pela função: return resposta.choices[0].message.content.
Com a função enviar_conversa pronta, podemos implementar o loop principal do chatbot. Inicializamos uma lista vazia para armazenar o histórico de mensagens: lista_mensagens = []. Em seguida, criamos um loop while True: para manter o chatbot ativo.
Dentro do loop, solicitamos ao usuário que digite uma mensagem: texto = input("Digite sua mensagem: "). Se o usuário digitar "sair", encerramos o loop: if texto == "sair": break. Caso contrário, chamamos a função enviar_conversa, passando a mensagem do usuário e a lista de mensagens: resposta = enviar_conversa(texto, lista_mensagens). A resposta do Chat GPT é então adicionada ao histórico da conversa: lista_mensagens.append({"role": "assistant", "content": resposta}), e exibida para o usuário: print("Chatbot respondeu:", resposta).
Com este código, você terá um chatbot funcional integrado ao Chat GPT, capaz de manter o contexto da conversa e responder a perguntas de maneira inteligente. Esse é um exemplo básico, mas demonstra o potencial da API do Chat GPT combinada com a versatilidade do Python, permitindo que você crie aplicações ainda mais sofisticadas e personalizadas.
