Testando API da OpenAI com FastAPI

main-2.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+"""
+Data Scientist.: Dr.Eddy Giusepe Chirinos Isidro
+
+Objetivo: Aqui vamos aprender a usar a API da OpenAI.
+          Através do Swagger - Uvicorn vamos
+          a realizar algumas queries e testar a plataforma da
+          OpenAI 🤗.
+"""
+import os
+import openai
+from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
+from fastapi import FastAPI
+from pydantic import BaseModel
+
+
+app = FastAPI(title='🤗 Fazendo queries à API da OpenAI 🤗',
+              version='1.0.0',
+              description="""Data Scientist.: PhD. Eddy Giusepe Chirinos Isidro""")
+
+# Configuração da OpenAI:
+_ = load_dotenv(find_dotenv()) # read local .env file
+openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
+
+# Classe para nossa entrada:
+class QueryRequest(BaseModel):
+    query: str
+
+
+# Rota de teste para verificar se a API está em execução:
+@app.get("/")
+def root():
+    return {"message": "API da OpenAI está em execução 🤗!"}
+
+
+# Rota para obter a resposta:
+@app.post("/get_completion")
+def get_completion(query_request: QueryRequest):
+    query = query_request.query
+
+    messages = [{"role": "user", "content": query}]
+
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-3.5-turbo",
+        messages=messages,
+        temperature=0
+    )
+
+    return {"Resposta": response.choices[0].message["content"]}
+
+
+
+
+# Podemo executar assim, no terminal:
+# $ uvicorn main-2:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload 
+
+# ou assim:
+ 
+# Executar a API usando o servidor Uvicorn:
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)