Como integrar o ChatGPT com o Python para produzir códigos simples

seja muito bem-vindo muito bem-vindo ao maior canal de geotecnologias do Brasil é isso mesmo o meu nome é Vanessa Bastos eu sou phd em gel informática e sou também a instrutora dos cursos de linguagem Python para gel processamento aqui da Click gel e por aqui nesse canal você vai ver muito de geoprocessamento linguagem R aplicada ao geoprocessamento linguagem Python Power by gel marketing tem conteúdo sendo produzido regularmente aqui para você então se por algum motivo você ainda não está inscrito no canal sei lá que motivo você teria para isso corre agora e se inscreve clica

aqui no Sininho se inscreva no canal para não ficar de fora de nadinha que a gente posta aqui porque tem sempre Ó muita novidade aqui sempre recheado no canal de coisa boa Então vem mas vamos falar agora do nosso tópico de hoje tópico deste vídeo Pois é vamos falar de chat GPT né porque todo mundo está falando de chat GPT e com certeza você já ouviu falar do chat GPT esse chatbot nesse robô que tem a interface aí no Browser você pode interagir com ele fazer perguntas como se você tivesse conversando mesmo com uma pessoa

mas não é uma pessoa e o que que a ideia do chat GPT ele é aí uma inteligência artificial uma Ei Arthur no inglês né que foi produzido por uma companhia que a Open o chat ept não é o primeiro modelo deles né eles tiveram aí o Down e tio se eu não me engano quero modelo de Inteligência Artificial que tá até disponível hoje ainda que você pode utilizar para transformar linguagem escrita em uma imagem né ele gera imagem gera arte né eu não vou debater aqui certo não é arte Mas ele já era imagens

lá do que você descreveu e temos também o chat GPT o chat de PT ele usa um modelo de processamento né de linguagem natural que é a linguagem humana intuito de uma inteligência artificial é que a gente tem a máquinas né através de código tomando decisões autônomas que simulam aí praticamente o que seria uma interação com humano o mesmo processo de decisão com o humano por isso que quando você fala com chat e PT você ter a sensação que você tá falando com humano Além disso para treinar esses modelos você precisa de bancos de dados

massivos Porque pensa no chat de pt lá basicamente para quase qualquer coisa que você digitar ele vai ter algum tipo de resposta se tá certo você tá errada é outra história vai ter uma resposta né então são bancos de dados massivos para treinar esses modelos capacidade computacional e tudo isso mas o que que a gente vai falar aqui hoje a gente vai falar como integrar e o Python com o chat e PT ou melhor com os modelos de processamento de linguagem natural do tipo GPT porque o chat de PT é a implementação aí né em

um chat de um modelo específico da família de modelos que foi desenvolvida por essa companhia que a Open E ai então ela tem vários modelos e tem uma família de modelos que é chamado os modelos de PT de onde vem essa sigla GPT então a sigla GPT ela vende Dirty Trend transformr 3 que é o nome aí da família de modelos de processamento de linguagem natural que foi desenvolvido pela sua companhia a Open Como eu disse não é o primeiro modelo que eles desenvolvem e a operar claro já tem um né que permite que a

gente interaja com alguns dos modelos de forma programática através do Pai então porque porque assim esses modelos podem ser utilizados para aplicações específicas Inclusive eu vou mostrar aqui para vocês o site da Open onde vocês podem ter mais informações que não é o site específico do GPT Olha só vou pegar pronto olha só a gente tá aqui no site da operar que é a empresa como você pode ver aqui pelo logo responsável pelo chat de PT e os outros modelos né o GPT os modelos da família gpt3 se você vier aqui em piá Olha você

nessa página vai precisar logar então a gente faz login Fazer login com a minha conta do Google aqui vamos lá quando você chegar aqui fizer login você vem pessoal e você vem ver Chaves de piaia aqui no canto Olha só e você pode vir criar novas Chaves secreta eu não vou criar porque eu já tenho uma aqui mas você vai ver em Criar e vai copiar essa chave Porque é ela que a gente vai usar para poder interagir lá pelo Python com os modelos né do tipo GPT Então bora lá copia a chave pega e

vamos lá agora lá no colab ou na plataforma Python que você tiver usando Bora agora que a gente já tem a nossa chave para interagir com o epi a primeira coisa que a gente vai fazer é o quê instalar o pacote pytho uma biblioteca Python que permite essa interação aí essa integração com chatie pt então para isso a gente usa exclamação Open ei-q porque eu quero uma instalação quieta que não dê muito retorno executa você vai ver que vai começar a rodar a instalação e daí vão sair algumas atualizações aí vai demorar alguns segundos para

finalizar essa instalação Instalação finalizada beleza que que eu vou fazer agora Adiciona uma nova sela de código e a gente vai importar a biblioteca operar para poder usar então Import Open e logo abaixo da importação Vamos definir a chave do Epa que foi o que a chave que a gente copiou lá do site da empresa da operar que eu mostrei para vocês no perfil como gerar essa chave então a gente vai gerar uma variável que a gente vai chamar de open vai ser a nossa variável igual abre aspas entre aspas aqui você vai colar a

chave que você copiou lá do site da Open e quando a gente estava olhando aqui eu vou colocar a minha chave a sua vai ser diferente da minha beleza chave copiada executa essa célula armazenamos a nossa chave aqui na variável com esse nome Qual que é o próximo passo agora a gente vai começar a usar mesmo um dos modelos da família do GPT e olha só eu abri aqui para vocês verem o manual de instruções do ipai que você também acha lá na operar e você vai ver que são vários os modelos inclusive a gente

tem aqui os modelos da família gpt3 que são modelos como tá falando aqui que conseguem compreender e gerar linguagem natural né que a linguagem nossa assim né mas humana temos os modelos do tipo codex que são para gerar código modelos de filtragem e aqui ó na instrução você encontra todos os parâmetros do modelo e você encontra os tipos de modelo né o nome deles e a descrição do que cada um é capaz de fazer hoje o modelo que a gente vai testar É esse aqui o text da 20 003 porque porque eles estão falando que

é o modelo disponível pelo IPI do gpt3 aqui que tem a maior capacidade de interpretação é o melhor modelo com melhor performance até o momento Então a gente vai usar ele para nossa pergunta beleza outra coisa também o chat GPT em si ainda não tá disponível pelo IPI Mas eles já estão planejando adicionar então se você já começar a interagir pela plataforma aí com pelo Python né plataforma eles estão implementando vou mostrar para vocês olha só Então logo aqui na homepage né na home da Open Ai que é a empresa do chat GPT eles estão

avisando já o chat GPT será incluído em breve no e você pode até se cadastrar para ficar na lista de espera para ser avisado quando eles em quando eles adicionarem esse serviço mas beleza a gente viu lá os nossos modelos aqui então vamos vamos para o código agora vamos adicionar outra célula de corda e a gente vai começar a definir o modelo e o prompt Na verdade o prompt fica que é o prompt Sabe aquela pergunta que você digita no chat gpp para obter uma resposta é isso o seu prompt é a pergunta o que

você quer saber Então como que a gente faz isso adiciona outra sala de código e vamos primeiro a gente vai definir aqui uma variável chamada modelo igual e a gente vai usar esse modelo que chama text traço dá 20 traço 003 deixa eu conferir no manual de instruções é esse o nome exato é é bem esse nome ó tá aqui o último modelo que é os últimos modelos né de ept3 e a gente vai usar o tex da 20 003 Beleza o nome tá aparentemente correto fecho aspas Enter o prompt a gente pode chamar aqui

de vou chamar de pergunta pergunta né O que que a gente quer saber igual abre aspas eu vou pedir [Música] um código Python para ler um gel Packet que é um formato de arquivos vetoriais aí né para quem trabalha com gel processamento já sabe que a gente tem o shafar eu tenho geoparque Então eu quero que ele crie um código linguagem parto para poder ler onde é o PAC de um arquivo vetorial Então essa é a minha pergunta vamos executar aqui essa célula definimos o modelo e a pergunta adiciona outra célula de código e agora

a gente vai interagir propriamente com o modelo como que a gente faz isso vamos aqui criar uma variável que eu vou chamar de resposta resposta igual Open E ai que é a nossa biblioteca ponto com playcente com c maiúsculo assim mesmo tá ponto de criar abre parênteses então aqui a gente tá usando essa função Create da classe complete da biblioteca Open e agora agora a gente vai passar os parâmetros para essa função porque como eu sempre falo para os meus alunos a função é como se fosse a receita do bolo os parâmetros são os ingredientes

então o que que você precisa para executar aquela tarefa da função Então beleza primeiro argumento nosso aqui vai ser o quê Andy inglês motor mas nesse caso a gente está determinando Qual que é o motor né que qual o modelo que vai ser usar então Andy vai ser igual o modelo porque porque a variável que a gente definiu aqui né o modelo Tex da 20 003 vírgula Enter o outro argumento é o prompt prompt igual pergunta por quê Porque o pronto é a pergunta que você quer que o modelo responda então enter pronto igual pergunta

vírgula Porque pergunta porque a variável pergunta na qual a gente armazenou aqui a nossa pergunta de criar um código Python para ler onde é o pallet vir e um outro argumento que a gente tem que usar também é o Max underscore tokens que identifica o número máximo aí de toucas que vai ser utilizado para gerar resposta se a gente olhar lá no manual do EPA aqui ó ele fala dos parâmetros dos modelos ó aqui ele fala que que a reque máxima ó para esse modelo é 4 mil tokens e ele também dá informação aqui que

é bem legal do treinamento os dados que foram usados para treinamento do modelo gente esses modelos são todos treinados no banco de dados né Muito grande como eu já disse e o que é interessante você saber ó por exemplo esse modelo que a gente está usando da 2003 ele foi treinado com dados né de até Junho de 2021 que que isso quer dizer se você perguntar para esse modelo qualquer coisa que não existia até Junho de 2021 ele não vai saber responder então é outra coisa para se ter em mente aí quando usando né modelos

de Inteligência Artificial Mas enfim a gente tem aqui os dados do Token e qual o número máximo né Por modelo varia 4 mil 2.048 e tal então voltando lá para o código a gente vai pôr aqui que o número máximo de toques vamos lá vou usar meu 24 tá e fecha parênteses tá tudo certinho o código roda e agora o código né tá mandando lá interagindo rodando o modelo demora 5 segundos terminou mas como vocês podem ver não tem nada na tela ainda porque a resposta tá armazenada nessa variável que chamada resposta então vamos adicionar

uma célula de código e nela que a gente vai fazer a gente vai fazer o seguinte a gente vai usar a função print para mostrar na tela o conteúdo da variável abre parênteses resposta que a resposta obtida ali do modelo print resposta ponto choices de escolha abre colchete zero fecha colchetes ponto Text e fecha parênteses e agora você executa essa célula porque aqui dessa forma você vai conseguir acessar a resposta retornada ali pelo modelo e olha só que legal aqui a gente tem ó imports gpd tá correto a gente usa biblioteca geopandas para ler dados

vetoriais realmente aí no Python E ele fala para ler o arquivo você vai criar wi-fi igual o gpd.br ele indica que é o seu geopacked e para mostrar as informações na tela você pode fazer print faz o ponto Red beleza vamos tentar agora fazer um exercício aqui vamos copiar esse código já na tela eu vou adicionar uma sala de código e vou colar ele aqui e eu quero mostrar para vocês porque que é interessantes em uso de Inteligência Artificial como chat GPT e outras né não é o único porque ele vai sim facilitar muitas tarefas

triviais e básicas mas para quem já sabe programar gente porque porque não é que código vai simplesmente funcionar do jeito que tá você vai precisar adaptar então ainda é extremamente importante que você como profissional de processamento entenda é a base da linguagem de programação para conseguir entender Até o código que o chat GPT gerou e também consiga e desenvolver seus próprios códigos né e entender e nesse código aqui por exemplo Já tem alguns erros que eu vou mostrar para vocês ó vou tentar rodar dê um erro já porque porque eu como sei programar eu sei

que ele tá falando aqui ó módulo não encontrado já é o pandas porque não tá instalada biblioteca Então antes de executar aqui ó eu tenho que adicionar um código aqui fazer exclamação e executa Tá instalando já o pandas instalou Vamos tentar rodar o nosso código agora e provavelmente vai ter outro erro olha só ele importou já o pandas e agora obviamente né ele não achou um arquivo chamado meu geopact porque porque eu não tenho né Aqui tem que ser o nome o caminho do meu arquivo mas ok isso é relativamente óbvio não é mesmo então

vamos dar o nome de um gel placa de aqui calma aí beleza então vamos substituir aqui o meu geoparque de ponto gpkg pelo nome de um gel Packet que eu tenho aqui no meio ambiente que é o samba ponto gpkg e vamos tentar rodar de novo E aí agora foi porque eu adaptei o código instalei a biblioteca que não estava instalada geopandas né e mudei o nome aqui do arquivo mas vocês entendem que eu consigo fazer isso porque porque eu tenho o conhecimento aí da programação e eu sem interpretar os erros que estavam né vindo

obviamente me poupou o tempo de escrever linha por linha o código mas não adianta você achar que a inteligência artificial vai resolver todos os seus problemas vocês não acham que lá no passado quando o Google surgiu todo mundo achou que o problema ia ser esse também que o Google ia resolver tudo e não é assim gente o conhecimento evolui as áreas evoluem os problemas mudam e a gente tem que aprender a usar essas ferramentas para poder se dedicar os problemas mais complexos e automatizar O que é fácil de fazer esse é o intuito mas aí

ó tá aí o código gerado né Pelo modelo gpt3 aí é um dos modelos da família de PT 3 para poder ler um arquivo aqui e Mostrar o conteúdo um gel Packet Então você já sabe agora como utilizar o Python para poder interagir com esses modelos de Inteligência Artificial da Open e daqui um pouco chat ept vai estar disponível no epi deles também então você pode fazer através de um procedimento bem parecido Então por hora é isso aqui com o código e né e o modelo gpt3 e se você tem interesse em aprender mais sobre

linguagem Python aí para gel processamento Me segue lá no Instagram no arroba giz Doctor que tá aparecendo aqui na tela agora e também você pode entrar em contato com a nossa equipe pelo WhatsApp que vai aparecer na tela e pode perguntar sobre todos os treinamentos disponíveis aí para já processamento para powerbiei tudo que a gente tem de bom para oferecer lá e tá só Prontinho te esperando então entra em contato com a gente Me segue lá no Instagram e eu espero você no nosso próximo vídeo com linguagem de programação pai então para para o pensamento

até mais tchau tchau