Como Criar Ferramentas de IA Usando Python e Streamlit
Introdução
A inteligência artificial (IA) está se tornando cada vez mais presente em nossas vidas, e criar ferramentas de IA pode parecer complicado para muitas pessoas. No entanto, neste blog, vamos simplificar esse processo para você.
Antes de começarmos, vamos explicar a estrutura básica de uma ferramenta de IA. Vamos usar como exemplo uma ferramenta de geração de títulos para blogs. O usuário insere um tópico e, em seguida, obtém uma lista de ideias de títulos relacionados ao tópico.
A comunicação entre a interface do usuário e o modelo de linguagem é fundamental nesse processo. O tópico inserido pelo usuário é enviado para a API da OpenAI, que gera os títulos com base nesse tópico. Em seguida, recebemos uma resposta estruturada em formato JSON, contendo os títulos gerados.
No entanto, há um problema a ser resolvido. Cada vez que executamos a mesma solicitação, obtemos uma resposta diferente. Isso não é desejável para ferramentas com interfaces de usuário consistentes. Para resolver esse problema, existem diferentes técnicas, como function chaining e function calling.
Neste blog, vamos apresentar uma solução pronta para uso, que você pode simplesmente copiar e colar. Também faremos referência a um curso de engenharia de prompt para interessados, caso você queira se aprofundar no assunto.
Além disso, vamos fornecer o código completo e um guia passo a passo para você criar suas próprias ferramentas de IA.
Solução para a geração consistente de respostas em formato JSON
Quando se trata de criar ferramentas de IA, a obtenção de respostas consistentes do modelo de linguagem pode ser um desafio. Cada vez que executamos a mesma solicitação, obtemos uma resposta diferente, o que não é ideal para ferramentas com interfaces de usuário consistentes.
Felizmente, existem diferentes técnicas e métodos que podemos usar para obter respostas consistentes do modelo de linguagem. Uma dessas técnicas é a function chaining e function calling, que podem ser exploradas em um curso de engenharia de prompt.
No entanto, se você está procurando uma solução pronta para uso, temos um script Python simples que pode ajudar. Basta substituir as entradas e executar o script para obter respostas consistentes em formato JSON.
Para utilizar o script, você precisa substituir o input pelo tópico desejado e definir o prompt e o modelo de linguagem que deseja usar. Por exemplo, você pode usar o prompt “Gerar títulos para um blog sobre um determinado assunto” e o modelo GPT 3.5 turbo.
Ao executar o script, você receberá uma resposta consistente em formato JSON, que pode ser usada para criar sua própria ferramenta de IA. O código completo e um guia passo a passo estão disponíveis para ajudá-lo nesse processo.
Com essa solução, você pode criar facilmente suas próprias ferramentas de IA com respostas consistentes em formato JSON. Isso torna o processo de criação de ferramentas de IA muito mais simples e acessível.
Criação de uma interface de usuário (UI)
Existem várias abordagens para criar uma interface de usuário (UI) para ferramentas de IA. Nesta seção, apresentaremos duas possíveis abordagens e demonstraremos o processo passo a passo para criar a UI usando CH GPT e Streamlit.
Abordagem usando CH GPT e Streamlit
Uma das opções para criar a UI é usar o CH GPT e o Streamlit. O CH GPT é um modelo de linguagem poderoso fornecido pela OpenAI, enquanto o Streamlit é uma biblioteca Python que permite criar facilmente interfaces de usuário interativas para aplicativos de ciência de dados.
Com o CH GPT e o Streamlit, você pode transformar seu script Python básico em uma interface de usuário totalmente funcional. O Streamlit permite que você crie elementos interativos, como caixas de texto e botões, para receber as entradas dos usuários.
Processo passo a passo para criar a UI usando CH GPT e Streamlit
Aqui está um processo passo a passo para criar a UI usando CH GPT e Streamlit:
- Instale as bibliotecas necessárias, como o Streamlit e o CH GPT.
- Crie um novo arquivo Python e importe as bibliotecas necessárias.
- Defina o prompt e o modelo de linguagem que você deseja usar.
- Crie uma função que recebe as entradas dos usuários, chama o CH GPT para gerar a resposta e retorna a resposta estruturada em formato JSON.
- Use o Streamlit para criar a interface de usuário. Adicione caixas de texto e botões para capturar as entradas dos usuários e exibir a resposta gerada.
- Execute o script usando o Streamlit e teste sua interface de usuário interativa.
Instruções para executar o código e obter a UI
Para executar o código e obter a UI usando CH GPT e Streamlit, siga estas etapas:
- Instale as bibliotecas necessárias: Streamlit e CH GPT.
- Crie um novo arquivo Python e copie o código fornecido.
- Substitua as partes necessárias, como o prompt e o modelo de linguagem, pelos seus próprios valores.
- Salve o arquivo Python.
- Abra o terminal ou prompt de comando e navegue até o diretório em que o arquivo Python está localizado.
- Execute o comando “streamlit run nome_do_arquivo.py” para iniciar a interface de usuário.
Após seguir essas instruções, você terá a interface de usuário funcionando e poderá usá-la para interagir com o modelo de linguagem CH GPT e obter respostas consistentes em formato JSON.
Um exemplo dessa abordagem pode ser visto na ferramenta de geração de títulos de blog mencionada anteriormente. Ao seguir o processo descrito acima, você pode criar uma interface de usuário semelhante para sua própria ferramenta de geração de títulos de blog.
Criação de ferramentas de IA usando WordPress
A criação de ferramentas de IA usando WordPress oferece uma série de vantagens e possibilidades. Aqui estão alguns pontos importantes a serem destacados:
- Apresentação da opção de utilizar WordPress para criar ferramentas de IA: O WordPress é uma plataforma popular e amplamente utilizada para criação de sites e blogs. No entanto, muitas pessoas desconhecem seu potencial para criar ferramentas de IA. Com o WordPress, é possível desenvolver interfaces de usuário interativas e integrá-las com modelos de linguagem de IA.
- Explicação sobre a possibilidade de monetização através de um sistema de pontos: Uma das vantagens de usar o WordPress para criar ferramentas de IA é a possibilidade de monetização. É possível implementar um sistema de pontos, em que os usuários podem comprar pontos para usar as ferramentas de IA. Isso pode ser uma fonte de renda adicional e um incentivo para os usuários utilizarem os recursos oferecidos pela ferramenta.
- Referência ao guia completo sobre como transformar um site WordPress em SaaS: Se você está interessado em transformar seu site WordPress em um Software como Serviço (SaaS), existe um guia completo disponível que explica o processo passo a passo. Essa transformação permite que você ofereça suas ferramentas de IA como um serviço, abrindo possibilidades para a geração de receita recorrente.
- Referência a um vídeo tutorial sobre como criar ferramentas de IA no WordPress: Se você deseja aprender como criar ferramentas de IA no WordPress, um vídeo tutorial está disponível. Esse tutorial fornece instruções detalhadas sobre como configurar seu site WordPress e integrar os modelos de IA necessários para criar suas próprias ferramentas personalizadas.
- Destacar a flexibilidade e possibilidades de criar ferramentas personalizadas no WordPress: O WordPress oferece uma grande flexibilidade para a criação de ferramentas de IA personalizadas. Com o uso de plugins e temas, é possível adaptar o WordPress às necessidades específicas de cada ferramenta. Isso permite que você crie soluções únicas e sob medida para seus usuários.
Em resumo, o WordPress é uma plataforma poderosa para a criação de ferramentas de IA. Com ele, você pode monetizar suas ferramentas, transformar seu site em um SaaS, aprender com tutoriais e aproveitar a flexibilidade para criar soluções personalizadas. Se você está interessado em entrar nesse campo em crescimento, o WordPress pode ser a escolha certa para você.
Conclusão
Para resumir as principais informações apresentadas neste blog, destacamos que a criação de ferramentas de IA pode ser simplificada usando Python e Streamlit. O processo inclui a comunicação entre a interface do usuário e o modelo de linguagem, que gera as respostas com base nas solicitações do usuário.
Uma solução pronta para uso foi apresentada, que permite obter respostas consistentes em formato JSON. Isso resolve o problema de obter respostas diferentes a cada solicitação e facilita a criação de ferramentas de IA com interfaces de usuário consistentes.
Incentivamos os leitores a utilizarem essa solução pronta para criar suas próprias ferramentas de IA. O script Python fornecido pode ser facilmente adaptado às necessidades de cada projeto, tornando o processo de criação de ferramentas de IA rápido e acessível.
Agradecemos aos leitores por acompanharem este blog e os convidamos a retornarem para obter mais informações sobre IA e criação de ferramentas. Além disso, mencionamos recursos adicionais, como um curso de engenharia de prompt para quem deseja se aprofundar no assunto.
Em suma, com a solução pronta apresentada, os leitores têm todas as informações necessárias para criar suas próprias ferramentas de IA. Aproveitem essa oportunidade e explorem todo o potencial da inteligência artificial.