------------------------------TelegramBot-ChatGpt--------------------------
Para Utilizar este Bot, VocÊ precisa da Api do Bot do telegram e A Key Api do OpenAI
#BotTelegram-Chatgpt É Um chatbot desenvolvido em Node.js capaz de responder a mensagens do Telegram usando a API do OpenAI. Ele utiliza o modelo "text-davinci-003" para gerar respostas coerentes e relevantes com base na mensagem recebida.
#Instalação Para usar o BotTelegram-Chatgpt, é necessário ter o Node.js e o gerenciador de pacotes npm instalados na sua máquina. Depois disso, basta clonar o repositório e instalar as dependências usando o comando npm install.
#Configuração Antes de executar o bot, é preciso configurar algumas variáveis de ambiente. Você deve definir o token do seu bot do Telegram na variável tokenTelegram e a chave da sua API do OpenAI na variável keyOpenai.
#Utilização Para iniciar o bot, basta executar o comando npm start. O bot irá ficar ouvindo as mensagens do Telegram e gerando respostas usando o modelo do OpenAI. As respostas serão enviadas de volta para o usuário que enviou a mensagem original.
# Dependências node-telegram-bot-api -Para instalar é Só usar npm install node-telegram- bot-api openai - Para instalar é Só usar npm install openai
#Sobre a configuração do Bot
model: especifica qual modelo de linguagem da OpenAI deve ser usado. Neste caso, o modelo usado é o "text-davinci-003", que é um dos mais avançados em termos de geração de texto. Porém existem outros a qual você preferir adaptar
temperature: controla a criatividade e a diversidade do texto gerado. É um valor que varia de 0.1 a 1. Quanto maior o valor, mais criativa e diversificada será a resposta.
Prompt: é o texto que é fornecido como entrada para o modelo de linguagem. É a mensagem recebida pelo bot concatenada com a resposta anterior gerada pelo bot.
temperature: controla a criatividade e a diversidade do texto gerado. É um valor que varia de 0.1 a 1. Quanto maior o valor, mais criativa e diversificada será a resposta.
max_tokens: controla a quantidade máxima de palavras que o modelo pode gerar na resposta. Neste caso, o limite é de 1000 palavras.
top_p: controla a diversidade da amostra de tokens gerados pelo modelo em cada etapa de geração de texto. É um valor entre 0 e 1. Quanto maior o valor, mais diversificada será a resposta.
frequency_penalty: controla a probabilidade de o modelo gerar palavras que já foram geradas anteriormente no mesmo contexto. É um valor entre 0 e 1. Quanto maior o valor, menos frequente será a repetição de palavras na resposta gerada.
top_p: controla a diversidade da amostra de tokens gerados pelo modelo em cada etapa de geração de texto. É um valor entre 0 e 1. Quanto maior o valor, mais diversificada será a resposta.