Integrando ao GPT com Java + Frontend

Texto complementar a aula

Lembrando que essa é apenas uma ideia bem simples sobre o funcionamento das Inteligências Artificiais, esse é um assunto muito mais profundo e que mesmo com tal profundidade ainda estamos no início de muito que está por vir.

E sobre a entrada de inputs/parâmetros para treinamento falada no vídeo, para deixar ainda mais claro, o treinamento consiste em dar várias entradas para o algoritmo e informar a saída esperada, assim o sistema pode "aprender" sobre os dados que recebe. E aprendendo, ele também acertará (ou terá mais chances) quando for submetido a entradas aleatórias em um ambiente que não seja o de treinamento.

Um exemplo bem mais comum nos dias de hoje, sobre o uso da IA no dia-a-dia, são os carros autônomos que usam a visão artificial baseada em IA. E como no exemplo dado nos slides da aula, é preciso que o programa que comanda o carro seja muito bem treinado, pois aqui estamos falando de reconhecer pessoas, animais passando na rua, afim de evitar qualquer atropelamento ou causar maiores problemas. Aqui ainda cabe a questão ética: e se por algum motivo o carro não conseguir parar e tiver pessoas na frente dele, qual critério ele deve utilizar para seguir e "escolher" com quem e como ele vai colidir!?! Difícil, né? É um assunto bem delicado.

Em resumo, é daí que vem o poder das IAs (da quantidade de parâmetros para avaliação) quando se fala em número de entradas, pois quanto maior a base de dados de aprendizado, certamente mais assertiva a máquina vai ficar.

Seguem abaixo os recursos da aula para darmos continuidade ao curso.

Resumo e links úteis

Nesse módulo fizemos o download e configuração das ferramentas que vamos utilizar para o desenvolvimento durante o curso, são elas: JDK (Java) e Maven (opcionalmente gradle) para o backend e NVM para o frontend.

Além disso, ficou a dica para o uso da IDE Spring Tool Suite que agiliza muito o trabalho com Spring Framework, pois já possui vários plugins pré-instalados. Mas a IDE é de livre escolha, você pode utilizar IntelliJ, Visual Studio Code ou qualquer outra de sua preferência, pois isso não impacta a prática das aulas.

Você encontra como recursos dessa aula, links para baixar as ferramentas utilizadas para desenvolvimento: JDK, Maven, NVM, Spring Tool Suite

Summary and useful links

In this module we downloaded and configured the tools that we will use for development during the course, they are: JDK (Java) and Maven (optionally gradle) for the backend and NVM for the frontend.

In addition, there was a tip for using the Spring Tool Suite IDE, which greatly speeds up work with the Spring Framework, as it already has several pre-installed plugins. But the IDE is free to choose, you can use IntelliJ, Visual Studio Code or any other of your choice, as this does not impact the practice of classes.

As resources for this class, you will find links to download the tools used for development: JDK, Maven, NVM, Spring Tool Suite

Código disponível para download

Nesse módulo, conhecemos a fundo a API de Conclusões do ChatGPT e desenvolvemos nosso primeiro exemplo de integração com essa ferramenta fantástica. Assim, já tivemos uma boa ideia do que podemos criar com um código um pouco mais elaborado, e é exatamente isso que faremos no próximo módulo Projeto GPM - Gerador de Perguntas por Matéria.

Obs.: O código desenvolvido está disponível para download como recurso dessa aula.

Code available for download

In this module, we got to know the ChatGPT Completions API in depth and developed our first example of integration with this fantastic tool. So, we already had a good idea of what we can create with a little more elaborate code, and that's exactly what we'll do in the next module Projeto GPM - Gerador de Perguntas por Matéria (Project GPM - Question Generator by Matter).

Note: The developed code is available for download as a resource for this class.

Código disponível para download

Nesse módulo, construímos uma API um pouco mais complexa e que nos deu um melhor entendimento de como podemos moldar requisições ao ChatGPT (com domínios definidos e entidades persistíveis que atendem a determinada necessidade), direcionando o nosso serviço para um nicho de negócio específico. Sendo assim, isso possibilita o uso desse conhecimento para que seja possível desenvolver ferramentas que são ainda mais abrangentes e vão ainda mais longe, como por exemplo um Chatbot de atendimento (estilo FAQ), um Gerador de documentos padrões (para profissionais avulsos ou escritórios), ou até mesmo um Assistente de estudos de outros idiomas (as possibilidades são inúmeras).

Obs.: O código desenvolvido está disponível para download como recurso dessa aula.

Code available for download

In this module, we built a slightly more complex API that gave us a better understanding of how we can shape requests to ChatGPT (with defined domains and persistent entities that meet a certain need), directing our service to a specific business niche. Therefore, this makes it possible to use this knowledge so that it is possible to develop tools that are even more comprehensive and go even further, such as a Customer service chatbot (FAQ style), a Standard document generator (for independent professionals or offices) , or even a Study assistant for other languages (the possibilities are countless).

Note: The developed code is available for download as a resource for this class.

Caro(a) aluno(a),

Chegar ao final deste curso, "Integrando ao GPT com Java + Frontend (bônus)", é motivo de grande satisfação para mim. Gostaria de expressar minha sincera gratidão por dedicar seu tempo e energia para aprender e explorar este tema comigo.

A confiança que você depositou em mim ao se inscrever neste curso é algo que valorizo imensamente. É essa confiança que impulsiona meu compromisso em fornecer da melhor forma essa experiência que passamos juntos.

Como você sabe, o aprendizado é um processo contínuo, e para aprimorar tudo que foi aprendido, será necessário não só continuar estudando mais praticando muito. Reveja as aulas tanto quanto for necessário e utilize as dicas de projetos para colocar em prática todo o conteúdo.

Por fim, gostaria muito de ouvir suas opinião, comentário e sugestões. Seu feedback será fundamental para eu entender o que funcionou bem para você e onde posso fazer melhorias. Sinta-se a vontade para nos avaliar aqui na plataforma da Udemy.

Mais uma vez, obrigado por sua dedicação e compromisso ao longo deste curso.

Atenciosamente, Dhellano de Castro Oliveira.

Dear student,

Reaching the end of this course, "Integrating with GPT with Java + Frontend (bonus)", is a source of great satisfaction for me. I would like to express my sincere gratitude for taking the time and energy to learn and explore this topic with me.

The trust you placed in me by signing up for this course is something I value immensely. It is this trust that drives my commitment to providing the best possible way for this experience we have together.

As you know, learning is a continuous process, and to improve everything that has been learned, it will be necessary not only to continue studying but also to practice a lot. Review the classes as much as necessary and use the project tips to put all the content into practice.

Finally, I would love to hear your opinion, comments and suggestions. Your feedback will be critical for me to understand what worked well for you and where I can make improvements. Feel free to rate us here on the Udemy platform.

Once again, thank you for your dedication and commitment throughout this course.

Sincerely, Dhellano de Castro Oliveira.