Is ChatGPT protected to use? My advice: till the expertise matures just slightly extra, it's higher to play it secure and assume that the LLM you are interacting with is totally context-naive. Because of this when the LLM first "meets" you in the chat window, except you know otherwise, it is best to assume that it is aware of nothing about you, what you do, why you want a new laptop computer, what applications you run, and what your price range is. We've got groundbreaking information for you, which unveils the true face of the imperialist U.S. Better support and resources - ChatGPT Plus customers can have access to tutorials, documentation, and will probably be in a position to profit from buyer assist for steerage to maximize the tool’s potential. The good thing about that is that it frees up our time to focus on growing and using expertise that machines don’t yet have - and perhaps won’t for a while. Give ChatGPT some information about your schedule in order that the chatbot can assist you plan your routine so that you have enough time to carry out all the required actions. But, as is commonly the case with fast-advancing technology, another person has followed shortly behind with a workaround that will assist root out this new stage of machine-executed digital plagiarism.

A fast support response time is great, but even better shouldn't be having to ask for assist at all. Eastern Time if you're within the United States. Quanto à conexão com ChatGPT, entenda que o mesmo é pago e solicita uma chave de API. Uma janela modal irá aparecer, onde você pode dar um nome para sua chave e então clicar em Create secret key. API desses modelos pode ser ainda mais simples. Portanto, clique em View challenge API keys. Portanto, vamos utilizar essas categorias para personalizar a resposta que o ChatGPT pode nos entregar. Portanto, criamos uma forma de fazer bom uso da inteligência artificial sem precisar treinar um modelo do zero. Ou qualquer outra forma de instalar dependências pelo Nuget. ⚠️ Essa é a única vez onde você terá acesso à chave pelo site da OpenAI. Clique no botão Copy e cole a sua chave em algum editor. 6 - A janela será atualizada agora mostrando a sua chave de API.

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. Para facilitar, estamos colocando o token em uma string hard-coded mas em sua aplicação, você pode decidir entre variáveis de ambiente ou configurações do appsettings.json. 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. 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. 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 ilustrar um uso dessa API, vamos criar um cenário de um e-commerce de uma grande loja de variedades. Talvez, clonar e trabalhar no seu próprio modelo de IA iria resolver isso, mas vamos buscar uma abordagem mais simples.

Onde mannequin indica o modelo de gpt gratis a ser utilizado e messages é um array de mensagens a serem enviadas. Neste objeto, adicionaremos 03 mensagens. Neste método, iremos começar buscando os nomes das categorias da camada repository e concatenar em uma mesma string. Iremos criar um método assíncrono para receber a request do corpo de requisição e retornar o corpo de response. 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. Já o atributo messages será uma coleção de um segundo DTO chamado RequestGPTMessage que terá o formato do objeto de cada mensagem. Podemos ver que, enviamos a solicitação ao ChatGPT e graças à mensagem do tipo system, recebemos um texto indicando qual a categoria de produto que o mesmo melhor se enquadra. Como o mesmo indica o texto da categoria escolhida, podemos buscar o objeto do banco de dados referente a essa escolha e montar o objeto de retorno.

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