В этом примере кода мы используем запросы и библиотеки BeautifulSoup для извлечения данных со страницы блога. Затем мы используем метод sup.find_all() для определения заголовков, содержащих слово «вопрос». Наконец, мы используем API OpenAI, чтобы получить ответ от ChatGPT и распечатать его с помощью функции print(). Однако помните, что этот пример кода предоставляется только в качестве примера, и если вы хотите удалить данные с сайта блога, вам следует учитывать условия использования этого сайта блога.
В первых нескольких строках мы импортируем необходимые библиотеки. Библиотека openai_secret_manager
позволяет нам безопасно хранить и извлекать ключи API, а библиотеки openai
и bs4
используются для взаимодействия с моделями GPT OpenAI и анализа HTML соответственно. requests
библиотека используется для отправки HTTP-запросов на сайт блога.
Здесь мы получаем ключи API для модели GPT OpenAI и сохраняем их в переменной OPENAI_API_SECRET
. Мы используем openai_secret_manager
для безопасного хранения и извлечения ключей API, которые хранятся как переменные среды в бэкэнде.
В следующих нескольких строках мы используем библиотеку requests
, чтобы отправить запрос GET на сайт блога и получить HTML-контент сообщения в блоге. Затем мы используем BeautifulSoup
для анализа HTML-содержимого ответа.
В этом примере кода мы ищем заголовок вопроса в сообщении блога, перебирая все элементы h2
в содержимом HTML. Если элемент title
содержит слово «вопрос», мы сохраняем текст заголовка в переменной question
и выходим из цикла.
В последних нескольких строках кода мы используем библиотеку openai
, чтобы задать вопрос модели GPT-3, вызвав метод Completion.create()
. Мы передаем переменную question
в качестве подсказки и устанавливаем другие параметры, такие как max_tokens
, temperature
и т. д. Затем мы используем функцию print()
для вывода ответа, полученного от модели GPT.
Помните, что этот код является всего лишь примером, и вам может потребоваться изменить его в соответствии с вашим вариантом использования.