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import openai
import os
# Recupera la chiave API dai secrets o da variabili d'ambiente
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # Assicurati che OPENAI_API_KEY sia nei Secrets
if not api_key:
raise ValueError("Chiave API OpenAI non trovata. Assicurati di aver impostato OPENAI_API_KEY.")
# Configura l'API
openai.api_key = api_key
def riassumi_testo(testo, max_token_riassunto):
"""
Utilizza l'API di OpenAI per riassumere un testo con un numero massimo di token specificato.
:param testo: Il testo da riassumere
:param max_token_riassunto: Numero massimo di token per il riassunto
:return: Riassunto del testo
"""
try:
# Esegui la chiamata all'API di OpenAI
risposta = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Sei un assistente che riassume i testi in modo chiaro e conciso."},
{"role": "user", "content": f"Riassumi il seguente testo: {testo}"}
],
max_tokens=max_token_riassunto,
temperature=0.5 # Controlla la creatività
)
# Estrai il riassunto dalla risposta
riassunto = risposta['choices'][0]['message']['content']
return riassunto
except openai.error.InvalidRequestError as e:
return f"Errore nella richiesta: {e}"
except openai.error.AuthenticationError:
return "Errore di autenticazione: chiave API non valida."
except Exception as e:
return f"Errore durante il riassunto: {str(e)}"
# Test del codice
if __name__ == "__main__":
testo_originale = (
"OpenAI ha sviluppato modelli linguistici avanzati come GPT-3.5 che sono in grado di generare testo, tradurre lingue, "
"e risolvere problemi complessi. Questi modelli possono essere utilizzati in molte applicazioni, inclusi chatbot, "
"strumenti di scrittura e sistemi di supporto decisionale."
)
max_token = 50 # Numero massimo di token per il riassunto
riassunto = riassumi_testo(testo_originale, max_token)
print("Testo originale:")
print(testo_originale)
print("\nRiassunto:")
print(riassunto)
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