[Projeto] 03 Etapa #1

chatbot_mentor.py # Importações necessárias import os from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import ChatOpenAI # Carregar variáveis de ambiente (.env) load_dotenv() # Instanciar o modelo llm = ChatOpenAI( model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7 ) # Lista de perguntas sequenciais perguntas = [ "Eu sou geofísico e quero migrar para a área de dados. Qual linguagem de programação devo aprender primeiro?", "E que tipo de projeto de portfólio eu poderia criar usando essa linguagem?" ] # Loop para enviar perguntas ao modelo for pergunta in perguntas: resposta = llm.invoke(pergunta) print("\nPergunta:") print(pergunta) print("\nResposta:") print(resposta.content) print("\n" + "-" * 60)

Olá, Moacir! Como vai?

Parabéns pela resolução da atividade!

Observei que você explorou o uso de variáveis de ambiente para proteger informações sensíveis, utilizou muito bem a biblioteca LangChain para estruturar a interação com o modelo e ainda compreendeu a importância de organizar perguntas sequenciais para obter respostas contextualizadas.

Uma dica interessante para o futuro é encapsular a lógica em funções, o que facilita a reutilização e deixa o código mais limpo. Assim:

def executar_perguntas(perguntas, llm):
    for pergunta in perguntas:
        resposta = llm.invoke(pergunta)
        print(f"\nPergunta: {pergunta}")
        print(f"\nResposta: {resposta.content}")
        print("\n" + "-" * 60)

Isso torna o programa mais modular e fácil de expandir.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

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