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Python microsoft open ai with cognitive search

Projeto voltado para inteligência artificial com uso de documentos para conversação com linguagem natual e LLM (Large Language Model).
Updated 4 months ago

Integrando uma API Flask com Microsoft OpenAI e Azure Cognitive Search: Hands-On

Projeto voltado para inteligência artificial com uso de documentos para conversação com linguagem natual e LLM (Large Language Model).

Estrutura do Projeto

app.py

Servidor web Flask que interage com a API do OpenAI.

Funcionalidades:

  • Configuração do Flask e variáveis do OpenAI.
  • Função setup_byod para configuração do BYOD para a API do OpenAI.
  • Endpoint /chat para interação com o OpenAI.

Uso:

python app.py

Dockerfile

Instruções para criar uma imagem Docker para a aplicação.

Características:

  • Baseada em python:3.8-slim.
  • Define variáveis de ambiente necessárias para a aplicação.
  • Instala make e dependências Python.

Construção da Imagem:

docker build -t nome-da-imagem .

requirements.txt

Dependências necessárias para a aplicação.

Conteúdo:

  • Flask
  • openai==0.28.1
  • requests
  • python-dotenv

makefile

Automatiza tarefas como testes, construção e deploy.

Comandos:

  • test: Executa testes unitários.
  • run-debug / run-prod: Executa a aplicação em modos de depuração ou produção.
  • build: Constrói a imagem Docker.
  • deploy: Realiza o deploy da aplicação.

.gitlab-ci.yml

Configuração do pipeline de CI/CD no GitLab.

Estágios:

  • test: Executa testes unitários.
  • build: Constrói a imagem Docker.
  • deploy: Deploy da aplicação (somente na branch master).

Utilização via CURL ou Postman

Instruções sobre como testar o projeto.

Para interagir com a rota /chat do seu aplicativo Flask via curl e Postman, você precisará criar uma solicitação POST que envia dados JSON. Vamos criar exemplos para ambos os casos.

1. Utilizando curl

O comando curl para enviar uma solicitação POST com dados JSON para a sua rota /chat seria algo assim:

curl -X POST http://localhost:5000/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message_text": [{"role": "user", "content": "Sua mensagem aqui"}]}'

Neste comando:

  • -X POST especifica que é uma requisição POST.
  • http://localhost:5000/chat é a URL da sua rota Flask (ajuste conforme necessário).
  • -H "Content-Type: application/json" define o cabeçalho para indicar que estamos enviando dados JSON.
  • -d seguido pelo JSON é o corpo da solicitação, contendo a mensagem a ser enviada.

2. Utilizando Postman

Para enviar uma solicitação POST para a mesma rota usando Postman, siga estas etapas:

  1. Abra o Postman e crie uma nova solicitação (request).

  2. Defina o Método e a URL:

    • Escolha o método POST no menu suspenso.
    • Insira a URL da sua rota Flask, por exemplo: http://localhost:5000/chat.
  3. Configure o Cabeçalho:

    • Vá para a aba "Headers".
    • Adicione uma nova chave Content-Type com o valor application/json.
  4. Adicione o Corpo da Solicitação:

    • Mude para a aba "Body".
    • Selecione a opção "raw".
    • Escolha "JSON" como formato.
    • Insira o corpo da solicitação, que será algo como:
      {
        "message_text": [{"role": "user", "content": "Sua mensagem aqui"}]
      }
  5. Envie a Solicitação:

    • Clique no botão "Send".

Lembre-se de substituir "Sua mensagem aqui" pelo texto que você deseja enviar. Esses exemplos assumem que o servidor Flask está rodando localmente na porta 5000. Se estiver hospedado em outro lugar ou em uma porta diferente, ajuste a URL conforme necessário.


Licença

Informações sobre a licença do projeto.

Notas:

  • Licença: Este projeto é licenciado por DNA TECHNOLOGY INNOVATIONS para fins educativos.
  • Criadores do Projeto:
    • Rodrigo Galhardo
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