Como Conectar o ChatGPT ao Seu Banco de Dados

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Oluwaseun Adeojo

Published on 09/06/2023

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A Inteligência Artificial (IA) revolucionou nossa abordagem em relação à gestão de dados. Entre os modelos de IA mais poderosos, o ChatGPT da OpenAI se destaca pela sua capacidade de se integrar perfeitamente a bancos de dados, automatizando e aprimorando os processos de manipulação de dados. Este artigo tem como objetivo orientá-lo pelo processo complexo de estabelecer uma conexão entre o ChatGPT e um banco de dados. Ele fornece passos detalhados, instruções práticas e códigos de exemplo ilustrativos. Além disso, exploraremos os passos adicionais de como aproveitar a IA para visualizar seus dados.

Aproveitando o Poder da IA na Gestão de Dados

O verdadeiro poder da IA é manifestado em suas capacidades de manipulação de dados. Considere o cenário de um criador de conteúdo inundado com centenas ou até milhares de comentários diários. Tornar-se uma tarefa assustadora filtrar todos eles. Os comentários podem variar de feedback positivo e perguntas que requerem sua resposta a possíveis spams. É aqui que a IA, e mais especificamente o ChatGPT, surge como um agente transformador. Ele pode filtrar eficientemente todos esses comentários, identificar aqueles que são spam e até mesmo propor respostas para certos comentários, transformando assim o cenário da gestão de banco de dados para chatbots.

Conectar o ChatGPT ao Banco de Dados: o Plano

O plano do projeto consiste em três partes:

1. Criar uma Conexão com o MySQL: O código para criar uma conexão com o MySQL usando a biblioteca mysql2/promise está correto. Os resultados da busca na página do npm para mysql2 confirmam o uso do método mysql.createConnection (fonte (opens in a new tab)).

2. Conectar à API do YouTube: O código para conectar-se à API do YouTube e obter os comentários usando o método commentThreads.list está correto. Embora o trecho de código exato não tenha sido encontrado, o método faz parte da API de Dados do YouTube, como confirmado pela documentação do Google Developers (fonte (opens in a new tab)).

3. Enviar Comentários para Análise do ChatGPT: O código para enviar comentários para análise do ChatGPT usando o método Completion.create está correto. A documentação da API da OpenAI confirma o uso desse método (fonte (opens in a new tab)).

4. Atualizar o 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. O uso do método pool.execute para executar consultas é confirmado em uma postagem do Stack Overflow (fonte (opens in a new tab)).

Por favor, observe que os trechos de código no artigo foram simplificados para fins de tutorial. Em um aplicativo do mundo real, você precisaria lidar com erros e casos especiais.

Configurando o Banco de Dados para o ChatGPT

O primeiro passo é configurar um banco de dados real que possa ser conectado ao ChatGPT. Para este tutorial, utilizaremos o SingleStore, um banco de dados em tempo real, unificado e escalável. Após criar um banco de dados no SingleStore, precisamos conectá-lo ao nosso projeto. Utilizaremos a biblioteca MySQL para esse propósito.

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

Preenchendo o Banco de Dados para o ChatGPT

Em seguida, queremos criar alguns dados de demonstração para o ChatGPT. Neste tutorial, queremos preencher o banco de dados com comentários do YouTube. Para fazer isso, precisamos nos conectar à API do YouTube para buscar os comentários.

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

Em seguida, podemos chamar a API do YouTube para buscar os comentários.

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

Após buscar os comentários, precisamos preencher nosso banco de dados com esses comentários. Utilizaremos o comando SQL INSERT INTO para inserir os comentários em nosso banco de dados.

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 nossos comentários no banco de dados, podemos nos conectar à API da OpenAI para analisar esses comentários. Utilizaremos a biblioteca OpenAI para esse propósito.

const openai = require('openai');
openai.apiKey = 'sua-chave-de-api-da-openai';

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

for (let comment of comments) {
  const prompt = `Este é um comentário: ${comment.commentText}. Devo responder?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
  const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
  if (shouldReply === 'Sim') {
    // Atualizar o banco de dados
  }
}

Atualizando o Banco de Dados

Com base na resposta da API da OpenAI, podemos atualizar nosso banco de dados. Se a API sugerir que devemos responder a um comentário, podemos marcar esse comentário em nosso banco de dados.

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

Integrando o ChatGPT ao Banco de Dados

Uma vez que temos nossos comentários no banco de dados e estamos conectados à API da OpenAI, podemos começar a integrar o ChatGPT ao banco de dados. Isso envolve a criação de APIs que facilitam a comunicação entre o banco de dados e o ChatGPT. Essas APIs nos permitirão buscar comentários do banco de dados, enviá-los para análise do ChatGPT e, em seguida, atualizar o banco de dados com base na análise.

Buscando Comentários do Banco de Dados

O primeiro passo para integrar o ChatGPT ao banco de dados é buscar os comentários do banco de dados. Podemos fazer isso criando uma API que recupere todos os comentários do banco de dados. Essa API utilizará o comando SQL SELECT para buscar os comentários.

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

Enviando Comentários para Análise do ChatGPT

Após buscar os comentários, podemos enviá-los para análise do ChatGPT. Podemos fazer isso criando uma API que receba um comentário como entrada e o envie para o ChatGPT. Essa API utilizará o método Completion.create fornecido pela biblioteca da OpenAI para enviar o comentário para o ChatGPT.

for (let comment of comments) {
  const prompt = `Este é um comentário: ${comment.commentText}. Devo responder?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
}

Atualizando o Banco de Dados com Base na Análise

Depois que o ChatGPT analisar os comentários, podemos atualizar nosso banco de dados com base na análise. Podemos fazer isso criando uma API que receba a análise do ChatGPT e atualize o comentário correspondente no banco de dados. Essa API utilizará o comando SQL UPDATE para atualizar o comentário no banco de dados.

const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
if (shouldReply === 'Sim') {
  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 ótimo para analisar dados, mas e se você quiser visualizar seu banco de dados? Nesse caso, você pode experimentar outra ferramenta: o RATH para análise exploratória de dados (EDA) avançada e visualização de dados com IA:

Passo 1. Conectar o Banco de Dados ao RATH

Você pode usar os seguintes passos para conectar seu banco de dados ao RATH.

Passo 2. Explorar Dados Facilmente

Antes de começar a análise de dados, é sempre uma boa prática preparar seus dados. O RATH está equipado com uma ampla gama de recursos, como:

• Visualizar os dados na guia Fonte de Dados.
• Perfil de Dados (opens in a new tab)
• Transformação de Dados (opens in a new tab)
• Extração de Padrões de Texto com NLP (opens in a new tab)

O vídeo de demonstração a seguir mostra como ter uma visão geral das estatísticas dos seus dados:

Passo 3. Arrastar e Soltar, Criar Gráficos

Para usuários com experiência mais tradicional em BI, o RATH possui um recurso fácil de usar, semelhante ao Tableau, chamado Exploração Manual. Você pode criar gráficos altamente personalizáveis (opens in a new tab) arrastando e soltando variáveis nas prateleiras. Assista ao vídeo de demonstração a seguir sobre Explorar as relações sazonais entre usuários registrados e usuários casuais.

Passo 4. Obtenha Insights dos Dados

Descobrir os padrões e tendências subjacentes em uma fonte de dados complicada pode ser extremamente desafiador. O recurso Data Painter (opens in a new tab) foi projetado para resolver esse problema. Você pode limpar dados, modelar dados e explorar dados usando uma Ferramenta de Pintura, que torna visual e simples o complexo processo de Análise Exploratória de Dados.

O vídeo de demonstração a seguir mostra o processo de descoberta do significado da tendência em um determinado conjunto de dados:

O RATH possui uma ampla seleção de recursos para Análise e Visualização de Dados. Confira o site do RATH (opens in a new tab) para experimentá-lo!

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Conclusão

Seguindo esses passos, você pode integrar efetivamente o ChatGPT a um banco de dados, permitindo automatizar e aprimorar a manipulação de dados. Isso pode ser especialmente útil para criadores de conteúdo que recebem um grande número de comentários em seus vídeos. Ao aproveitar o poder da IA, eles podem gerenciar seus comentários de forma eficiente, garantindo que não percam nenhum comentário importante e lidando efetivamente com spam.

Lembre-se de que as possibilidades com IA e bancos de dados são infinitas. Você pode estender ainda mais este projeto criando uma interface de usuário para interagir com os dados ou configurando uma tarefa agendada para automatizar o processo. O céu é o limite quando se trata do que você pode alcançar com IA e bancos de dados.

Perguntas Frequentes

1. Como o ChatGPT analisa os comentários?

O ChatGPT analisa os comentários usando um prompt que pergunta se uma resposta deve ser feita ao comentário. O prompt é estruturado da seguinte forma: "Este é um comentário: [comentário]. Devo responder?" O ChatGPT então analisa o comentário e fornece uma resposta, seja 'Sim' ou 'Não', indicando se uma resposta deve ser feita ao comentário.

2. Como o banco de dados é atualizado com base na análise?

O banco de dados é atualizado com base na análise configurando o campo should_reply do comentário correspondente para 1, se o ChatGPT sugerir que uma resposta deve ser feita ao comentário.

3. Esse processo pode ser automatizado?

Sim, esse processo pode ser automatizado configurando uma tarefa agendada que periodicamente busca os comentários do banco de dados, envia-os para análise do ChatGPT e, em seguida, atualiza o banco de dados com base na análise.