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Signed-off-by: Manuel Vergara <manuel@vergaracarmona.es>
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Manuel Vergara 2023-05-30 22:36:28 +02:00
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python-chatgpt/README.md
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@ -106,8 +106,19 @@ Ejecutando el programa podemos ver todos los modelos, para aislar los nombres se
python3 code/miPrograma.py | jq '.data[].id'
```
[Guía del comando jq](https://vergaracarmona.es/guia-del-comando-jq/)
![](https://vergaracarmona.es/wp-content/uploads/2022/11/json_everywhere-1024x696.jpg)
### 2.3. - Descripción y documentación de las bibliotecas
**os:** La librería os proporciona funciones para interactuar con el sistema operativo en Python. Permite realizar tareas relacionadas con el sistema operativo, como acceder a variables de entorno, manipular rutas de archivos y directorios, ejecutar comandos en la línea de comandos, entre otros. Documentación oficial: https://docs.python.org/3/library/os.html
**openai:** La librería Python de OpenAI, llamada openai, proporciona una interfaz para acceder a modelos de lenguaje avanzados desarrollados por OpenAI, como GPT-3.5. Puedes utilizar la librería openai para generar texto, completar oraciones, responder preguntas, traducir texto, entre otros usos relacionados con el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Documentación oficial: https://platform.openai.com/docs/libraries
**dotenv:** La librería dotenv es una herramienta popular utilizada para cargar variables de entorno desde archivos de configuración en aplicaciones Python. Permite definir variables de entorno en un archivo .env y luego cargar esas variables en el entorno de ejecución de la aplicación. Esto proporciona una forma conveniente de gestionar configuraciones sensibles y separarlas del código fuente. La librería dotenv es ampliamente utilizada en combinación con frameworks como Django o Flask. Documentación oficial: https://pypi.org/project/python-dotenv/
## TEMA 3 - Interactuar con ChatGPT usando Python

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python-chatgpt/code/miPrograma.py
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@ -8,7 +8,17 @@ api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
openai.api_key = api_key
modelos = openai.Model.list()
# modelos = openai.Model.list()
print(modelos)
# print(modelos)
modelo = "text-ada-001"
prompt = "¿Cuál es la capital de Costa Rica?"
respuesta = openai.Completion.create(
engine=modelo,
prompt=prompt,
n=1
)
print(respuesta)