🔍 Introducción a Json-GPT

Json-GPT es una librería para Node.js escrita en TypeScript que proporciona una interfaz para interactuar con el modelo de lenguaje GPT-3.5-turbo de OpenAI. Con Json-GPT, puedes realizar solicitudes a GPT-3.5-turbo para resolver preguntas, generar texto, mantener conversaciones en tiempo real y mucho más, todo ello usando objetos JSON.

La librería Json-GPT ofrece tres métodos principales para interactuar con GPT-3.5-turbo: solve, solveJson y solveChat. Estos métodos te permiten enviar solicitudes a GPT-3.5-turbo con diferentes formatos de entrada y obtener respuestas generadas por el modelo.

💡 Características

* Ts. Interfaz en TypeScript: Json-GPT está escrita en TypeScript, lo que significa que ofrece una interfaz con tipos de datos fuertemente tipados para una mejor experiencia de desarrollo en entornos TypeScript.

* {...} Solicitud en formato JSON: Json-GPT permite enviar solicitudes a GPT-3.5-turbo en formato JSON, lo que facilita la creación de solicitudes estructuradas y personalizadas.

* ✔️ Validación de esquema con Zod: Json-GPT utiliza la librería Zod para validar los datos de entrada y salida, lo que ayuda a garantizar que los datos enviados y recibidos sean válidos y cumplan con las expectativas del usuario.

* ✏️ Configuración personalizable: Json-GPT proporciona opciones de configuración que permiten personalizar el comportamiento de las solicitudes, como la verbosidad de las respuestas y campos personalizados adicionales.

📋 Requisitos previos

Antes de usar Json-GPT, asegúrate de tener instalado Node.js en tu entorno de desarrollo. Además, necesitarás incluir en el archivo ``.env` tu `OPENAI_API_KEY` para poder realizar solicitudes a través de la API de OpenAI.

🔧 Instalación

Para instalar Json-GPT en tu proyecto, puedes usar npm. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

`bash
npm install json-gpt
`

Una vez instalada la librería, puedes importarla en tus archivos TypeScript y comenzar a utilizarla en tu código.

💊 Uso

$3

`typescript
import { SolveRequest, SolveRequestOptions, SolveResponse, solve } from 'json-gpt'

const request: SolveRequest = 'Cual es el nombre del jugador que es el mayor anotador de la historia de la NBA? Aporta informacion extra sobre el jugador y el numero de partidos jugados'

const options: SolveRequestOptions = {
verbose: true
}

solve(request, options).then((response: SolveResponse) => {
console.log('SOLVE RESPONSE', response)
})

`

$3

`typescript
import { SolveRequestOptions, SolveJsonRequest, SolveJsonResponse, solveJson } from 'json-gpt';
import { z } from 'zod'

interface Player {
name: string;
extra_info: string;
partidos_jugados: number;
}

const request: SolveJsonRequest = {
instructions: 'Aporta informacion extra sobre el jugador.',
data: {
requisitos: 'Debe ser el jugador con mas anotaciones de la historia de la NBA'
},
target: {
key: 'question',
value: 'Cual es el nombre del jugador que cumple los requisitos?'
},
zodSchema: z.object({
name: z.string().describe('Nombre del jugador'),
extra_info: z.string().describe('Informacion extra sobre el jugador'),
partidos_jugados: z.number().describe('Numero de partidos jugados')
}).describe('Player')
}

const options: SolveRequestOptions = {
verbose: false
}

solveJson(
request,
options
).then((response: SolveJsonResponse) => {
console.log('Player', response.data)
})
`

$3

`typescript
import { z } from "zod";
import { SolveChatRequest, solveChat, SolveJsonResponse, SolveRequestOptions } from "json-gpt";

interface Message {
message: string; // WORKS BAD WITH ONLY THE MESSAGE PROP
suggestions: Array
}

const request: SolveChatRequest = {
instructions: 'You are Roger, a Smart Chat Assistant powered by GPT-3.5-turbo!',
messages: [
{
role: 'user',
message: 'Hola, quien eres? Como te llamas? Que herramientas estan disponibles? Sabes como me llamo?',
data: {}
}
],
zodSchema: z.object({
message: z.string().describe('Yout message to the user'),
suggestions: z.string().array().describe('Suggested questions')
}).describe('Message'),
safeKey: 'message', // KEY WITH RESULTS IN CASE OF PARSING ERROR
custom: {
available_tools: ['READ_FILE','WRITE_FILE'],
user_name: 'JAL'
} // Put here your custom fields
}

const options: SolveRequestOptions = {
verbose: true
}

solveChat(request,options).then((response: SolveJsonResponse) => {
console.log('Message: ', response)
})
``