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Data Scientist.: Dr.Eddy Giusepe Chirinos Isidro 🤗

Começamos executando os scripts da seguinte maneira:

* python main.py

* streamlit run main_st.py

* python main_gr.py

* python main_gr_chat.py
"""
import sys
import tiktoken

import openai
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv()) # read local .env file
openai.api_key  = os.environ['OPENAI_API_KEY']


# Definimos a função para contar tokens:
def count_tokens(text):
    encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
    return len(encoding.encode(text))

# Defina o limite máximo de tokens:
MAX_MEMORY_TOKENS = 50 # Sempre certifique-se de que ainda está dentro do limite de contexto --> ~8000

# Inicialize a lista 'conversation_history':
conversation_history = [
    {"role": "system", "content": "Você é um assistente prestativo."}
]

# O loop principal do chatbot:
while True:
    # Obtemos o input do usuário:
    chat_input = input("Você: ")

    # # Check if the user wants to print the entire chat history
    # if chat_input.lower() == "print chat history":
    #     print_chat_history = True
    # else:
    #     print_chat_history = False

    # Anexe a entrada do usuário ao histórico de conversas:
    conversation_history.append({"role": "user", "content": chat_input})
    
    # Calculamos o total de TOKENS no histórico de conversas:
    total_tokens = sum(count_tokens(message["content"]) for message in conversation_history)
    print(f"Total de TOKENS antes da remoção: {total_tokens}")

    # Remova a mensagem mais antiga do histórico de conversas se o total de TOKENS exceder o limite máximo:
    while total_tokens > MAX_MEMORY_TOKENS:
        if len(conversation_history) > 2:
            removed_message = conversation_history.pop(1) # Remove e retornar um elemento de uma lista com base em um índice específico.  Se for vazio .pop() ele removerá e retornará o último elemento da lista por padrão.
            total_tokens -= count_tokens(removed_message["content"])
            # Imprime o total de tokens usados após remover a mensagem mais antiga
        
        else:
            break
        print(f"Total de TOKENS após remoção: {total_tokens}")

    # Faça chamadas de API para OpenAI com o histórico de conversas e use respostas de streaming:
    print("Prestes a enviar solicitação")
    response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4", # or gpt-3.5-turbo
                                            messages=conversation_history,
                                            stream=True,
                                           )
    
    print("Receba a resposta!")

    # Processe a resposta da API:
    for chunk in response:
        if "role" in chunk["choices"][0]["delta"]:
            continue

        elif "content" in chunk["choices"][0]["delta"]:
            r_text = chunk["choices"][0]["delta"]["content"]
            conversation_history.append({"role": "assistant", "content": r_text})
            sys.stdout.write(r_text) # Escreverá o conteúdo da variável r_text no console ou em qualquer outro destino associado ao fluxo de saída padrão.
            sys.stdout.flush() # é usado para forçar a saída imediata de qualquer texto armazenado no buffer de saída (normalmente associado ao console). 
    # Nova linha após a resposta do assistente
    print()