Comparador

README.md

@@ -1,51 +1,28 @@
-# Natural ou Fake Natty? Como Vencer na Era das IAs Generativas
-
-## 🚀 Introdução
-
-> Woooow! Look at this 👀
-
-Olá pessoal, Venilton da DIO aqui! Inspirado na hype _"Natty or Not"_ do fisiculturismo, este Lab da DIO te convida a conhecer o mundo das IAs Generativas, explorando o potencial dessas tendências tecnológicas incríveis!
-
-## 🎯 Bora Pro Desafio!? Você Já Venceu 💪🤓
-
-### Objetivos
-
-1. **Explorar IAs Generativas**: Utilize essas tecnologias para criar conteúdos que sejam o mais realista possível. Seja criativo! Você pode produzir imagens, textos, áudios, vídeos ou combinações de tudo isso!
-1. **Potfólio de Projetos**:
-    1. Faça o "fork" deste repositório, criando uma cópia em seu GitHub pessoal;
-    2. Edite seu README com os detalhes do seu projeto, siga nosso [Template](#template) (é só copiar, colar e preencher);
-    3. Submeta o link do seu repositório na plataforma da DIO. Pronto, você acabou de fortalecer seu portfólio de projetos nos perfis do GitHub e DIO 🚀
-1. **Efeito de Rede**: Compartilhe seus resultados nas redes sociais com a hashtag **#LabDIONattyOrNot**. Não esqueça de nos marcar: [DIO](https://www.linkedin.com/school/dio-makethechange) e [falvojr](https://www.linkedin.com/in/falvojr).
-
-### Template
-
-```markdown
-# Título do Projeto Extremamente Aesthetic ;)
+# Avaliação de estabelecimentos
 
 ## 📒 Descrição
-Breve descrição do seu projeto
+Ferramenta que coleta as opiniões sobre um estabelecimento, e usa IA generativa para classificar e fazer um resumo geral.
 
 ## 🤖 Tecnologias Utilizadas
-Liste as IAs Generativas e outras ferramentas usadas
+API's Google
 
-## 🧐 Processo de Criação
-Descreva como você criou o conteúdo
+API's OpenAI
 
-## 🚀 Resultados
-Apresente os resultados do seu projeto
+## 🧐 Processo de Criação
+Sempre que procuro avaliaçãos no maps ou ferramentas parecidas, não me agrada as opiniões que não condizem com a nota, exemplo "Ótimo lugar, adorei (nota 4)". Também acho confuso ficar lendo pontualmente as opiniões, parece que uma anula a outra, e se um lugar tem centenas de avaliações, como ler e levar em conta todas para formar minha opinião. Então pensei em usar a capacidade da IA para absorver essas informações, consolidá-las e emitir um resumo conciso.
 
-## 💭 Reflexão (Opcional)
-Comente sobre o desafio de criar algo 'natty' com IA.
-```
 
-### Exemplos e Insigths
+## 🚀 Resultados
+Gosto muito de pedalar, e usei o código para avaliar a bicicletaria que me atende:
 
-- [E-BOOK](/exemplos/E-BOOK.md)
-- [Podcast](/exemplos/PODCAST.md)
-- [Vídeo (Avatar Virtual)](/exemplos/VIDEO.md)
+Segue o resultado da IA:
 
-## Links Interessantes
+**Nome do Lugar:** XXXXXXXXX
 
-[Base10: If You’re Not First, You’re Last: How AI Becomes Mission Critical](https://base10.vc/post/generative-ai-mission-critical/)
+**Nota Média Geral:** 8.8
 
-![Base10's Trend Map Generative AI](https://github.com/digitalinnovationone/lab-natty-or-not/assets/730492/f4df26e8-f8f7-4419-8252-c69d73ea930c)
+**Resumo Geral:**
+- Profissionalismo e atendimento atencioso são pontos fortes.
+- Destaque para a qualidade do serviço e preços justos.
+- Carlinhos é elogiado pela expertise e suporte além do esperado.
+- Falta de menção a pontos negativos pode indicar uma tendência positiva geral.

avaliador.ipynb

@@ -0,0 +1,265 @@
+{
+  "nbformat": 4,
+  "nbformat_minor": 0,
+  "metadata": {
+    "colab": {
+      "provenance": [],
+      "authorship_tag": "ABX9TyPkUBXWZvY9hyX9Id24/e5P",
+      "include_colab_link": true
+    },
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+      "name": "python3",
+      "display_name": "Python 3"
+    },
+    "language_info": {
+      "name": "python"
+    }
+  },
+  "cells": [
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "metadata": {
+        "id": "view-in-github",
+        "colab_type": "text"
+      },
+      "source": [
+        "<a href=\"https://colab.research.google.com/github/raphaelpavao/lab-natty-or-not/blob/main/avaliador.ipynb\" target=\"_parent\"><img src=\"https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg\" alt=\"Open In Colab\"/></a>"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
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+      "metadata": {
+        "id": "LyCv1GHynFeG"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "# IMPORTAÇÕES"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "gIt8__Z3ssvS"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": 2,
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+      },
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+      "source": [
+        "import requests\n",
+        "import json\n",
+        "import openai"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "# KEYS"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "2rMJAouRsw7f"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "# Configurações da API Google\n",
+        "api_key = ''\n",
+        "# Configurações da API do OpenAI\n",
+        "openai.api_key = ''\n",
+        "\n"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "DmicwfIsmiFc"
+      },
+      "execution_count": 3,
+      "outputs": []
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "#COORDENADAS"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "xd7URju9M3g7"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "#Coordenada geográfica, palavra chave e raio da busca\n",
+        "location = \"-22.87404025311588, -47.06161652833972\"  # Coordenadas de exemplo (São Paulo)\n",
+        "keyword = \"bicicletaria\"\n",
+        "radius = 5000"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "IDD3fRkhM0WI"
+      },
+      "execution_count": 4,
+      "outputs": []
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "#CHAMADA DA API PLACE/NEARBY PARA BUSCAR OS LUGARES"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "_OfR4E-ptTSP"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "url = f\"https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch/json?location={location}&radius={radius}&keyword={keyword}&key={api_key}\"\n",
+        "response = requests.get(url)\n",
+        "\n",
+        "if response.status_code == 200:\n",
+        "    data = response.json()\n",
+        "\n",
+        "    if 'results' in data and len(data['results']) > 0:\n",
+        "        opcoes = []\n",
+        "        for i in range(min(3, len(data['results']))):\n",
+        "            place_id = data['results'][i].get('place_id', 'N/A')\n",
+        "            name = data['results'][i].get('name', 'N/A')\n",
+        "            opcoes.append((place_id, name))\n",
+        "\n",
+        "        opcao1 = opcoes[0] if len(opcoes) > 0 else (None, None)\n",
+        "        opcao2 = opcoes[1] if len(opcoes) > 1 else (None, None)\n",
+        "        opcao3 = opcoes[2] if len(opcoes) > 2 else (None, None)\n",
+        "\n",
+        "        print(\"Digite o número da sua opção:\")\n",
+        "        print(f\"Opção 1: {opcao1[1]}\")\n",
+        "        print(f\"opção 2: {opcao2[1]}\")\n",
+        "        print(f\"opção 3: {opcao3[1]}\")\n",
+        "    else:\n",
+        "        print(\"Nenhum lugar encontrado. Verifique os detalhes da pesquisa.\")\n",
+        "else:\n",
+        "    print(f\"Erro na requisição: {response.status_code}\")\n"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "-3aZRX6aJUk5"
+      },
+      "execution_count": null,
+      "outputs": []
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "#ESCOLHA DA OPÇÃO"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "EXmKMw_WGKyv"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "opcao_escolhida = 2\n",
+        "if opcao_escolhida == 1:\n",
+        "    opcao_selecionada = opcao1[1]\n",
+        "    place_id = opcao1[0]\n",
+        "    print(opcao_selecionada)\n",
+        "    print(place_id)\n",
+        "\n",
+        "elif opcao_escolhida == 2:\n",
+        "    opcao_selecionada = opcao2[1]\n",
+        "    place_id = opcao2[0]\n",
+        "    print(opcao_selecionada)\n",
+        "    print(place_id)\n",
+        "\n",
+        "elif opcao_escolhida == 3:\n",
+        "    opcao_selecionada = opcao3[1]\n",
+        "    place_id = opcao3[0]\n",
+        "    print(opcao_selecionada)\n",
+        "    print(place_id)\n",
+        "\n",
+        "else:\n",
+        "    print(\"Opção inválida.\")\n",
+        "\n",
+        "\n",
+        "\n"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "eTSxSerFRhb7"
+      },
+      "execution_count": null,
+      "outputs": []
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "#BUSCA DAS AVALIAÇÕES COM A API PLACE/DETAILS"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "c7WZHaXOGNJC"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "url = f\"https://maps.googleapis.com/maps/api/place/details/json?place_id={place_id}&fields=name,place_id,reviews&key={api_key}&language=pt\"\n",
+        "response = requests.get(url)\n",
+        "\n",
+        "if response.status_code == 200:\n",
+        "    data = response.json()\n",
+        "\n",
+        "    if 'result' in data and 'reviews' in data['result']:\n",
+        "        reviews = data['result']['reviews']\n",
+        "        print(f\"Nome do Lugar: {data['result']['name']}\")\n",
+        "        avaliacoes=\"\"\n",
+        "        for i, review in enumerate(reviews[:5]):\n",
+        "            avaliacoes+= f\"*{i+1}:{review['text']}\"\n",
+        "        print(avaliacoes)\n",
+        "    else:\n",
+        "        print(\"Nenhuma avaliação encontrada para este lugar.\")\n",
+        "else:\n",
+        "    print(f\"Erro na requisição: {response.status_code}\")\n"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "CUkCOVYaWFSt"
+      },
+      "execution_count": null,
+      "outputs": []
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "#CHAMADA DA API DA OPENAI PARA CLASSIFICAR"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "54VS7sc1G4mX"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "\n",
+        "# Enviar o texto das avaliações para a API da OpenAI\n",
+        "response = openai.ChatCompletion.create(\n",
+        "  model=\"gpt-3.5-turbo\",\n",
+        "  messages=[\n",
+        "    {\"role\": \"system\", \"content\": \"Você é um assistente que ajuda a avaliar textos de reviews de usuários.\"},\n",
+        "    {\"role\": \"user\", \"content\": f\"Avalie as seguintes avaliações. Elas estão separadas por *. Para cada uma delas dê uma nota de 0 a 10 e forneça um resumo dos pontos positivos e negativos. Forneça a nota média e um resumo geral em bullet points.\\n\\n{avaliacoes}\"},\n",
+        "  ],\n",
+        "  max_tokens=500,\n",
+        "  temperature=0.5,\n",
+        ")\n",
+        "\n",
+        "\n",
+        "# Exibir a resposta da OpenAI\n",
+        "print(response['choices'][0]['message']['content'])\n",
+        "\n"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "JeCsvIwDyFQJ",
+        "collapsed": true
+      },
+      "execution_count": null,
+      "outputs": []
+    }
+  ]
+}