Task do Azure DevOps que adiciona comentários em portugues nas solicitações de PullRequest com a ajuda do ChatGPT.
A instalação da task pode ser feita usando o Visual Studio MarketPlace.
A formatação do endpoint é a seguinte: https://{XXXXXXXX}.openai.azure.com/openai/deployments/{MODEL_NAME}/chat/completions?api-version={API_VERSION}
Antes de usar esta task, certifique-se de que o serviço de build tenha permissões para contribuir em seu REPOSITORIO:
Adicione uma seção de checkout com persistCredentials definido como true.
jobs:
- job:
displayName: "JPCompcombr code review"
pool:
vmImage: ubuntu-latest
steps:
- checkout: self
persistCredentials: true
- task: JPCompcombr@22
displayName: GPTPullRequestReview
inputs:
api_key: 'YOUR_TOKEN'
model: 'gpt-4'
aoi_endpoint: 'https://{XXXXXXXX}.azure.com/openai/deployments/{MODEL_NAME}/chat/completions?api-version={API_VERSION}'
aoi_tokenMax: 1000
aoi_temperature: 0
use_https: true
file_excludes: 'file1.js,file2.py,secret.txt,*.csproj,src/**/*.csproj'
additional_prompts: 'Prompt separado por virula, exemplo: corrija a nomenclatura de variaveis, garanta identacao consistente, revise a abordagem de tratamento de erros'Into folder project, run command: npm run build
Bump version in vss-extension.json and task.json
Run command for generate new package: npx tfx-cli extension create
Upload extension to marketplace: https://marketplace.visualstudio.com/manage/a
Os modelos de IA generativa são treinados em grandes quantidades de dados e podem gerar texto, imagens, código e conteúdo criativo com base na continuação mais provável do prompt.
Engenharia de prompt é o processo de criação e otimização de prompts para utilizar melhor os modelos de IA. A criação de prompts eficazes é fundamental para o sucesso da engenharia de prompt e pode aprimorar significativamente o desempenho do modelo de IA em tarefas específicas. Fornecer prompts relevantes, específicos, inequívocos e bem estruturados pode ajudar o modelo a entender melhor o contexto e gerar respostas mais precisas.
Por exemplo, se quisermos que um modelo de OpenAI gere descrições de produto, poderemos fornecer uma descrição detalhada que descreve os recursos e os benefícios do produto. Quando esse contexto é fornecido, o modelo pode gerar descrições de produto mais precisas e relevantes.
A engenharia de prompt também pode ajudar a reduzir o viés e a aumentar a imparcialidade em modelos de IA. Ao criar prompts diversos e inclusivos, podemos garantir que o modelo não seja tendencioso em relação a um determinado grupo ou perspectiva.
curl https://YOUR_ENDPOINT_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions?api-version=2023-03-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "api-key: YOUR_API_KEY" \
-d '{"messages":[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant, teaching people about AI."},
{"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support multiple languages?"},
{"role": "assistant", "content": "Yes, Azure OpenAI supports several languages, and can translate between them."},
{"role": "user", "content": "Do other Azure AI Services support translation too?"}]}'