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picography-roman-ruins-small-1-600x400.j Otherwise, Chatsonic is a great ChatGPT various and is even higher than chatgpt gratis. In most the apps even change into fraudulent, either purporting to be ChatGPT or claiming to supply comparable options. Yet as a tool to get concepts for blog posts, and even outlines of posts, it is good. Our recommendation centers around some fundamental concepts. Você pode carregar um saldo mínimo para fazer uso ou verificar se a sua conta possui um saldo de demonstração. Após isso, você verá uma página comparable à imagem. Já o atributo messages será uma coleção de um segundo DTO chamado RequestGPTMessage que terá o formato do objeto de cada mensagem. No corpo de requisição, teremos um json com um único atributo chamado message enquanto a resposta será a mesma message do ChatGPT mais a categoria de produto do nosso banco de dados recomendada. Dentre essas mensagens, o atributo role indica o papel da pessoa autora daquela mensagem, tal como se fosse uma conversa. Logo, quando utilizamos o mesmo, estamos assumindo o papel de person.


rocks under water green organic plants pebbles free stone textures Então clique na aba User API Keys. Three - Clique no canto superior direito, então em Your Profile. 5 - Nesta tela, clique no canto superior direito em Create new secret key. Uma janela modal irá aparecer, onde você pode dar um nome para sua chave e então clicar em Create secret key. Iremos utilizar o mongodb, por ser mais leve para você clonar o projeto e rodar. Talvez, clonar e trabalhar no seu próprio modelo de IA iria resolver isso, mas vamos buscar uma abordagem mais simples. Para fazer com que nosso projeto faça chamadas na API do ChatGPT, devemos verificar o seu funcionamento na documentação oficial, mas podemos simplificar a explicação. Uma conexão direta com o ChatGPT facilmente poderia fazer isso, mas, você não deseja que a resposta encaminhe seu usuário para outro site ou sugira um produto que você não venda. 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. Vamos ver como fazer isso, mas não apenas fazer uma conexão simples, e sim com um exemplo prático de interação com a base de dados. 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.


Imagine um site onde você possa pedir sugestões de presentes para um determinado público. Você poderá então acessar o endereço na rota GET /classes e conferir as informações do banco. Então podemos criar um objeto com o corpo de requisição para a API da OpenAI. Iremos criar um método assíncrono para receber a request do corpo de requisição e retornar o corpo de response. Iremos criar DTOs para representar a request e a response na API do ChatGPT. Além disso, iremos criar DTOs para representar o futuro funcionamento da nossa API. Iremos agora criar um serviço capaz de realizar chamadas HTTP. 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. Clique no botão Copy e cole a sua chave em algum editor. 6 - A janela será atualizada agora mostrando a sua chave de API.


Quanto à conexão com ChatGPT, entenda que o mesmo é pago e solicita uma chave de API. A segunda mensagem também será do tipo system e irá indicar quais são as categorias que o ChatGPT irá considerar ao recomendar um presente. A primeira mensagem será do tipo system e irá indicar o comportamento das respostas a serem geradas. Onde model indica o modelo de gpt a ser utilizado e messages é um array de mensagens a serem enviadas. Se analisarmos o objeto de retorno, temos um json com uma chave chamada decisions que receberá um array de mensagens. Vamos trabalhar com uma API simples com arquitetura em camadas, trabalhando apenas com uma única tabela chamada Categories, para armazenar as categorias de produtos que temos no site. Este projeto possui um arquivo mongo-init.js para carregar o mongodb com algumas categorias de produtos. Note que nesta mensagem, estamos concatenando um texto informativo com as categorias existentes no mongodb. Neste método, iremos começar buscando os nomes das categorias da camada repository e concatenar em uma mesma string. Portanto, vamos utilizar essas categorias para personalizar a resposta que o ChatGPT pode nos entregar. Para ilustrar um uso dessa API, vamos criar um cenário de um e-commerce de uma grande loja de variedades.



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