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Python + OpenAI: Crie seu próprio GPT personalizado

  • Foto do escritor: Alexandre Ferreira
    Alexandre Ferreira
  • 24 de fev. de 2024
  • 3 min de leitura


Imagine poder criar seu próprio GPT simplesmente estabelecendo conexão com a API da OpenAI!


Essa possibilidade está mais ao alcance do que se pode imaginar. Neste artigo, guiaremos você detalhadamente no processo de conexão, permitindo que tenha seu próprio ChatGPT.


No meu último artigo, abordei algumas das vantagens de possuir seu assistente pessoal, e agora, gostaria de aprofundar ainda mais nesse conceito.


Tecnologia utilizada


  • PYTHON

  • STREAMLIT

  • API OPENAI


Motivação


Para a maioria das minhas necessidades, o GPT-3.5 desempenha satisfatoriamente, mas ocasionalmente demandava respostas mais aprimoradas. Apesar de $20 não representar um custo exorbitante, percebi que não estava aproveitando todo o potencial disponível.


Dado o meu interesse em estudar Python, decidi combinar esse conhecimento com a intenção de otimizar os custos. Agora, pago apenas pelas consultas que realizo, especialmente quando busco soluções para tarefas mais complexas. Essa abordagem proporciona uma economia significativa, permitindo um investimento mais direcionado às necessidades específicas.


Meu tutorial no Youtube


Segue o vídeo com instruções e abaixo o tutorial escrito também para auxiliar seu primeiro código!



Passo 01: Conta na OpenAI


O primeiro passo é acessar o site da OpenAI e fazer o seu login:



O login pode ser feito pelo e-mail do Google ou como preferir.


Ao fazer o cadastro deverá clicar no campo API.


Passo 02: Pagamento, fique tranquilo!


Você tem a opção de adicionar créditos para fins de teste, com o valor mínimo estabelecido em $5,00.


Essa quantia é mais do que suficiente para explorar extensivamente. A única ressalva é que, a menos que entre em um loop infinito e esqueça, dificilmente você esgotará esse valor rapidamente. Dado o tempo que as consultas demandam, é impraticável solicitar uma quantidade excessiva em curto período. Portanto, fique tranquilo, não há necessidade de inserir informações de cartão neste momento


Para garantir ainda mais controle sobre os gastos, mesmo para aqueles que preferem evitar qualquer risco, é possível estabelecer limites. Basta acessar Settings -> Limits, e definir um limite mensal que considere justo e confortável. Essa medida proporciona uma gestão segura e personalizada dos recursos financeiros dedicados às consultas.


Passo 03: Crie sua API Key


Dirija-se à aba "API Keys" e proceda com a criação da sua chave de API.


Importante: Faça uma cópia do código gerado e armazene-o com segurança. Posteriormente, não será possível recuperar essa informação, sendo necessário gerar uma nova chave em caso de perda ou necessidade de substituição. A cautela na preservação desse código é crucial para garantir o acesso contínuo e seguro à sua chave de API.


Passo 04: Mão na massa


Este primeiro programa será extremamente simples, apenas para conectar e testar funcionalidades.


Importação de Biblioteca

from openai import OpenAI
import streamlit as st
import os
from dotenv import load_dotenv

Carregando API Key

# Load ENV
load_dotenv()

# Create client
client = OpenAI(
    # This is the default and can be omitted
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
)

Criando campo e imprimindo resposta

st.title("Meu primeiro App")

pergunta = st.text_input("Escreva aqui sua mensagem: ")

if pergunta:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo-1106",
        messages=[{"role":"user", "content":pergunta}]
    )

    st.subheader("RESPOSTA")
    st.write(response.choices[0].message.content)

Resultado!!!


Executando o programa:

streamlit run program_name.py


Sim!! Rápido assim você conectou e criou seu GPT personalizado.


Aprimore:



Aprimore seu código gradualmente, identificando precisamente as funcionalidades necessárias. O Streamlit é notavelmente flexível e oferece uma ampla gama de possibilidades para personalização.


Ao otimizar o código, foque nas características específicas que atendem aos requisitos do seu projeto. Explore as capacidades versáteis do Streamlit, adaptando-as conforme necessário para criar uma interface de usuário eficiente e intuitiva. Lembre-se de que a flexibilidade do Streamlit permite uma abordagem incremental, possibilitando ajustes progressivos à medida que seu projeto se desenvolve.



Conclusão:


Neste guia técnico, delineamos meticulosamente o processo de conexão com a API da OpenAI usando Python e Streamlit para criar um ChatGPT personalizado. Iniciamos destacando a acessibilidade dessa implementação, seguindo para a motivação prática de economizar recursos ao estudar Python e realizar pagamentos apenas por consultas mais complexas.


Ao abordar a obtenção de créditos, a importância da preservação da chave de API e a gestão financeira através de limites mensais, proporcionamos uma base sólida para a exploração contínua. Concluímos encorajando vocês a aprimorarem progressivamente o código, identificando as funcionalidades essenciais, e aproveitando a flexibilidade do Streamlit para criar uma solução personalizada e eficaz. Este guia, assim, capacita os entusiastas a integrarem-se de maneira eficiente ao universo da OpenAI.


 
 
 
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