Para guardar las respuestas de la API de ChatGPT en una base de datos, necesitas implementar un flujo de trabajo que incluya la API de OpenAI, un servidor de backend que maneje las solicitudes y respuestas, y una base de datos para almacenar la información.
El proceso general puede ser algo como esto:
1. Configuración de la API de ChatGPT
Necesitas asegurarte de configurar correctamente la API con OpenAI. Esto implica obtener las claves de API y otros detalles requeridos para llevar a cabo las peticiones.
2. Generación de una Respuesta chatGPT
En el servidor backend, al recibir una solicitud de cliente (que puede ser un mensaje de usuario), se convierte en una solicitud a la API de OpenAI ChatGPT.
```python
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model=“gpt-3.5-turbo”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “Who won the world series in 2020?”},
]
)
```
3. Receiving the response from API
La respuesta de la API se recibe y se extrae a la perfección en su servidor.
```python
response = openai.ChatCompletion.create(…)
answer = response[‘choices’]0[‘message’][‘content’]
```
4. Almacenamiento de la respuesta en la base de datos
Finalmente, el servidor puede comunicarse con una base de datos para almacenar la respuesta del modelo. Dependiendo de la base de datos, el proceso varía, pero aquí hay un ejemplo genérico de cómo hacerlo.
Para SQLite3 en python, sería algo asi:
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(‘database.db’)
c = conn.cursor()
c.execute(‘INSERT INTO table_name (col_name) VALUES (?)’, (answer, ))
conn.commit()
conn.close()
```
Por supuesto, la ejecución de estas operaciones depende de tu lenguaje de programación, tu base de datos, y de la manera en que estás organizando tus datos.
Nota: Asegúrate de manejar correctamente tus tokens de acceso y claves del API y recuerda que necesitas manejar y proteger cuidadosamente los datos del usuario.
