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.