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Whether you’re debugging a difficult piece of code, looking for undertaking inspiration, or in search of explanations of complex ideas, ChatGPT presents sensible assist. So whether or not you’re a web designer or developer, make sure to test back often for the most recent updates! As a beginner Python developer, you face countless challenges, from writing clean code to troubleshooting errors. 1. Code Assistance and Debugging You usually encounter bugs or syntax errors that can stall your progress. You usually encounter bugs or syntax errors that can stall your progress. This extremely adaptable model can be tremendous-tuned for particular tasks and domains, making it the right solution for chatbots, virtual assistants, and quite a lot of different functions. It's not an ideal code, because it tries to generate the best possible code and works well with human intervention. Ultimately, the very best method to determine is to experiment. With its skill to generate natural language responses and analyze information, ChatGPT has the potential to revolutionize the way in which we interact with the internet and will develop into a ubiquitous tool for communication, drawback-fixing, and data retrieval. You feed it information which allows it to reply to questions and inquiries with correct dialogue.

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Já o atributo messages será uma coleção de um segundo DTO chamado RequestGPTMessage que terá o formato do objeto de cada mensagem. Entender o formato desse json é essencial para o código. Por fim, para criarmos a controller, precisamos receber em sua injeção de dependências, o IAService criado anteriormente, e criar um método que receba do corpo de requisição, o objeto AdviceRequest que iremos enviar em nosso serviço. Espero que este resumo tenha ajudado você a entender melhor como começar a usar o ChatGPT. Este projeto possui um arquivo mongo-init.js para carregar o mongodb com algumas categorias de produtos. Além disso, iremos criar DTOs para representar o futuro funcionamento da nossa API. Além disso, iremos criar uma variável para armazenar o token. Podemos então converter esse objeto para json com a biblioteca Newtonsoft.Json e fazer uma request com o objeto HttpClient passando esse corpo de requisição e o token da API.

Neste método, iremos começar buscando os nomes das categorias da camada repository e concatenar em uma mesma string. Usaremos essa string para informar ao ChatGPT, quais são as categorias de produtos existentes em nossa loja. Para facilitar, estamos colocando o token em uma string exhausting-coded mas em sua aplicação, você pode decidir entre variáveis de ambiente ou configurações do appsettings.json. Uma janela modal irá aparecer, onde você pode dar um nome para sua chave e então clicar em Create secret key. 6 - A janela será atualizada agora mostrando a sua chave de API. Então podemos criar um objeto com o corpo de requisição para a API da OpenAI. Iremos utilizar o mongodb, por ser mais leve para você clonar o projeto e rodar. Iremos criar DTOs para representar a request e a response na API do ChatGPT. Esse array, para as chamadas simples que iremos fazer, irão retornar um objeto apenas. Todos os modelos de IA generativas que estão operando de maneira madura, ou seja, possuem algum site ou interface para que as pessoas possam fazer uso de seus modelos, costumar ter algum tipo de driver, SDK ou framework para conexão com diversas linguagens. Se analisarmos o objeto de retorno, temos um json com uma chave chamada decisions que receberá um array de mensagens.

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