Conectando um Banco de Dados ao ChatGPT

Name: Oluwaseun Adeojo

Published on 9/6/2023

A inteligência artificial (IA) revolucionou a forma como gerenciamos dados. Entre os poderosos modelos de IA, o ChatGPT da OpenAI oferece recursos para automatizar e aprimorar o processamento de dados ao integrar-se perfeitamente a um banco de dados. Neste artigo, vamos guiar você pelo processo complexo de estabelecer a conexão entre o ChatGPT e um banco de dados. Apresentaremos os passos detalhados e forneceremos exemplos de código reais. Além disso, também abordaremos os passos adicionais para visualizar os dados com a ajuda da IA.

Utilizando o poder da IA para gerenciamento de dados

O verdadeiro desempenho da IA é demonstrado na capacidade de processamento de dados. Considere um cenário em que um criador de conteúdo é bombardeado com centenas ou até milhares de comentários em suas postagens diariamente. Navegar por todos esses comentários é uma tarefa desafiadora. Os comentários podem variar desde feedbacks positivos, perguntas que requerem resposta até conteúdo que pode ser classificado como spam. É aqui que a IA, especialmente o ChatGPT, entra em cena. O ChatGPT é capaz de organizar eficientemente todos os comentários, identificar aqueles que são classificados como spam e até sugerir respostas para comentários específicos, transformando o ambiente de gerenciamento de banco de dados do chatbot.

Conectando um Banco de Dados ao ChatGPT: Planejamento

O planejamento do projeto é composto por três principais etapas:

Criação de conexão MySQL: O código para criar uma conexão MySQL usando a biblioteca mysql2/promise é correto. Verifiquei que na página do npm do mysql2, há resultados de pesquisa que confirmam o uso do método mysql.createConnection. (Fonte (opens in a new tab))
Conexão à API do YouTube: O código para conectar-se à API do YouTube e obter comentários usando o método commentThreads.list é correto. Não encontrei um trecho de código específico, mas confirmei que esse método faz parte da API de Dados do YouTube por meio da documentação do desenvolvedor do Google. (Fonte (opens in a new tab))
Envio de comentários ao ChatGPT para análise: O código para enviar comentários ao ChatGPT e obter análises usando o método Completion.create está correto. Verifiquei o uso desse método na documentação da API da OpenAI. (Fonte (opens in a new tab))
Atualização do banco de dados com base na análise: O código para atualizar o banco de dados usando o método connection.execute da biblioteca mysql2/promise está correto. A maneira de executar consultas usando o método pool.execute pode ser encontrada em um post no Stack Overflow. (Fonte (opens in a new tab))

Os trechos de código neste artigo foram simplificados para fins de tutorial. Em um aplicativo real, você precisará lidar com erros e situações excepcionais.

Configurando o Banco de Dados para o ChatGPT

O primeiro passo é configurar um banco de dados real que possa ser conectado ao ChatGPT. Neste tutorial, usaremos o SingleStore, um banco de dados em tempo real, integrado e escalável. Após criar um banco de dados no SingleStore, você precisará se conectar ao seu projeto. Para isso, utilizaremos a biblioteca MySQL.

const mysql = require('mysql2/promise');
const connection = await mysql.createConnection({
  host: 'your-host-url',
  user: 'admin',
  password: 'your-password',
  database: 'singlestore'
});

Preenchendo o Banco de Dados para o ChatGPT

Agora vamos gerar alguns dados de exemplo para o ChatGPT. Neste tutorial, queremos preencher o banco de dados com comentários do YouTube. Para isso, precisamos nos conectar à API do YouTube e obter os comentários.

const {google} = require('googleapis');
const youtube = google.youtube({
  version: 'v3',
  auth: 'your-api-key'
});

Em seguida, podemos fazer uma chamada à API do YouTube para obter os comentários.

const response = await youtube.commentThreads.list({
  part: 'snippet',
  videoId: 'your-video-id'
});

Após obter os comentários, precisamos inseri-los no banco de dados usando a instrução SQL INSERT INTO.

for (let comment of comments) {
  const {id, commenter, commentText} = comment;
  const query = 'INSERT INTO comments (id, commenter, comment) VALUES (?, ?, ?)';
  await connection.execute(query, [id, commenter, commentText]);
}

Conectando à API da OpenAI

Agora que temos os comentários no banco de dados e podemos nos conectar à API da OpenAI. Para isso, utilizaremos a biblioteca OpenAI.

const openai = require('openai');
openai.apiKey = 'your-openai-api-key';

Em seguida, podemos usar a API da OpenAI para analisar os comentários.

for (let comment of comments) {
  const prompt = `This is a comment: ${comment.commentText}. Should I reply?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
  const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
  if (shouldReply === 'Yes') {
    // Atualizar o banco de dados
  }
}

Atualizando o Banco de Dados com Base na Análise

Com base na resposta do ChatGPT, podemos atualizar o banco de dados conforme necessário. Se a API sugerir que devemos responder a um comentário, podemos marcar esse comentário no banco de dados.

if (shouldReply === 'Yes') {
  const updateQuery = 'UPDATE comments SET should_reply = 1 WHERE id = ?';
  await connection.execute(updateQuery, [comment.id]);
}

Integrando o Banco de Dados ao ChatGPT

Agora que temos os comentários no banco de dados e estamos conectados à API da OpenAI, podemos integrar o banco de dados ao ChatGPT. Para fazer isso, precisamos criar uma API que facilite a comunicação entre o banco de dados e o ChatGPT. Através dessa API, podemos buscar os comentários no banco de dados, enviar os comentários para o ChatGPT para análise e atualizar o banco de dados com base nos resultados da análise.

Buscando Comentários no Banco de Dados

O primeiro passo para integrar o banco de dados ao ChatGPT é buscar os comentários no banco de dados. Podemos criar uma API que execute uma consulta SQL SELECT para buscar todos os comentários.

const [comments] = await connection.execute('SELECT * FROM comments');

Enviando Comentários para Análise pelo ChatGPT

Após buscar os comentários, podemos enviá-los para o ChatGPT para análise. Podemos criar uma API que receba um comentário como entrada e o envie para o ChatGPT. Usaremos o método Completion.create fornecido pela biblioteca OpenAI para isso.

for (let comment of comments) {
  const prompt = `This is a comment: ${comment.commentText}. Should I reply?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
}

Atualizando o Banco de Dados com Base na Análise

Após a análise pelo ChatGPT, podemos atualizar o banco de dados com base nos resultados. Podemos criar uma API que receba a resposta do ChatGPT e atualize o respectivo comentário no banco de dados.

const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
if (shouldReply === 'Yes') {
  const updateQuery = 'UPDATE comments SET should_reply = 1 WHERE id = ?';
  await connection.execute(updateQuery, [comment.id]);
}

Visualizando o Banco de Dados com IA

O ChatGPT é especializado em análise de dados, mas como podemos visualizar o banco de dados com a ajuda da IA? Nesse caso, podemos experimentar outras ferramentas. Uma opção é o RATH, que oferece análise exploratória avançada de dados e visualização baseada em IA:

Passo 1: Conectando o Banco de Dados ao RATH

Podemos usar o RATH para conectar-se ao banco de dados e facilitar a análise de dados. No seguinte vídeo, você pode conferir como fazer isso:

Passo 2: Facilitando a Exploração de Dados

Antes de começar a análise de dados, é importante preparar os dados. O RATH possui várias func

ionalidades, incluindo:

Visão geral dos dados na guia Data Source.
Perfilagem de dados (opens in a new tab).
Transformação de dados (opens in a new tab).
Extração de padrões de texto com base em NLP (opens in a new tab).

No seguinte vídeo de demonstração, você pode ver como descobrir os padrões de relacionamento sazonal entre usuários registrados e usuários regulares:

Passo 3: Criação de Gráficos por Arrastar e Soltar

Para usuários com experiência em BI tradicional, o RATH oferece uma funcionalidade fácil de usar semelhante ao Tableau, chamada Manual Exploration. Você pode arrastar e soltar variáveis na prateleira para criar visualizações altamente personalizadas. No seguinte vídeo de demonstração, você pode ver a exploração de tendências de relacionamento específicas em um conjunto de dados:

O RATH oferece uma variedade de recursos para análise e visualização de dados. Você pode experimentá-lo no site do RATH (opens in a new tab).

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