Repositório do Minicurso de IA Generativa com API OpenAI ministrado por Alexandre Kavalerski no ENCOINFO (https://ulbra-to.br/encoinfo). Este minicurso tem como objetivo instigar a geração de ideias para utilizar a inteligência artificial generativa na resolução de desafios e no desenvolvimento de soluções com potencial inovador.
O projeto utiliza as seguintes tecnologias:
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Python: Python é a linguagem de programação que vamos utilizar para escrever nossos códigos. Você pode instalar o Python a partir do site oficial.
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API da OpenAI: A OpenAI é uma empresa focada em pesquisa e desenvolvimento de IA. Vamos utilizar algumas soluções da API que dá acesso aos modelos de linguagem natural. Para utilizar a API, você deve gerar uma chave de API acessando o link aqui.
Nesse projeto estamos utilizando a versão beta da lib Python que "encapsula" algumas chamadas à API. Para mais detalhes, veja o repositório da lib.
- FastAPI: FastAPI é um framework em Python para construir aplicações RESTful de forma rápida e seguindo os padrões modernos de desenvolvimento. Vamos usar FastAPI para construir uma API REST com as funcionalidades que iremos desenvolver.
Antes de começar, certifique-se de ter instalado o Python e de ter gerado sua chave de API da OpenAI. Caso contrário, siga os passos descritos nas seções acima.
- Clone este repositório:
git clone https://github.com/AlexandreKavalerski/minicurso-ia-generativa-com-openai.git
- Acesse a pasta do projeto:
cd minicurso-ia-generativa-com-openai
- Instale as dependências
pip install -r requirements.txt
- Configure a chave de API da OpenAI:
Crie um arquivo .env na raiz do projeto e adicione sua chave de API da OpenAI da seguinte forma:
OPENAI_API_KEY=SUA_CHAVE_DE_API_AQUI
- Inicie o servidor FastAPI:
uvicorn main:app --reload
- Acesse a documentação da API em http://localhost:8000/docs para começar a interagir com as funcionalidades desenvolvidas.
Fique à vontade para contribuir com este projeto abrindo issues, propondo melhorias ou enviando pull requests. Sua colaboração é bem-vinda!
Este projeto é distribuído sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.
Desenvolvido por Alexandre Kavalerski