Uma breve releitura do documento do Google com uma tradução para o idioma desejado

Você está cansado de copiar e colar seus documentos em softwares de tradução apenas para se comunicar com seus clientes internacionais? Ou talvez você esteja automatizando a colaboração em um artigo de pesquisa com um parceiro que fala um idioma diferente. Seja qual for o caso, temos algumas notícias empolgantes para você! Graças à integração do Google Docs e OpenAI, e com a ajuda do Latenode.com, temos orgulho de oferecer um fluxo de trabalho simplificado que permite que você forneça um link para seu documento do Google e o traduza para o idioma desejado. Chega de perder tempo com traduções manuais - deixe a tecnologia trabalhar para você!

Preparação

Primeiro, como sempre, certifique-se de que temos tudo o que precisamos para criar uma cadeia: uma conta no ChatGPT e uma chave pessoal dela, bem como uma conta do Google e o mesmo token;

No Latenode, não faz muito tempo, foi adicionada integração com muitos serviços, enquanto os documentos exatos ainda não foram implementados, mas em breve devem ser reforçados também. Então, por enquanto, obteremos o token da maneira antiga, de acordo com o instruções em nosso artigo, apenas na lista escolha "Google Docs API v..." escopo "https://www.googleapis.com/auth/documents";

A chave pessoal no ChatGPT pode ser visualizada ou criada aqui no perfil Configurações:

Criando uma cadeia no Latenode

A primeira coisa que fazemos, como sempre, é criar um nó: "+ Adicionar Nó" => "Http" => "Webhook";

Vamos copiar o endereço dele imediatamente;

Salve as alterações;

Também prepararemos uma solicitação preliminar para o cliente restante (Carteiro, Insônia):

REQ para cliente de repouso:

  curl --request POST
  --url https://webhook.latenode.com/69/dev/8b8b0b68-df1f-45ab-b1a3-94baf3a0626d
  --header 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded'
  --data 'personalTokenChatGPT=Your ChatGPT token'
  --data 'googleDocToken=Your google token'
  --data 'docID=ID of desired google document'
  --data 'language=german'

Altere o link do Webhook para o seu;

Então vamos substituir nossa chave ChatGPT em pessoalTokenChatGPT;

Em seguida, coloque seu token do Google Doc em TokenDocGoogle;

Mudar ID do documento para o ID do documento desejado, ele pode ser obtido na barra de endereços;

Se necessário, você pode alterar o idioma da tradução no língua parâmetro;

Em seguida, adicione o nó "Solicitação HTTP" para obter o conteúdo do documento: "+ Adicionar Nó" => "Http" => "Solicitação HTTP";

Salvar;
Amarre os nós juntos;
Inicie e chame a cadeia para transferir dados entre os nós;

Vamos formar o campo "Url": vamos começar com "https://docs.googleapis.com/v1/documents/"endereço, seguido do parâmetro corpo.docID do nó "Webhook";

Vamos verificar se o método padrão é "GET";

Em Cabeçalhos vamos adicionar dois:

- Content-Type com valor: aplicação / json
- Autorização no valor digite O portador, então selecione o parâmetro do nó "Webhook" com o nome: corpo.googleDocToken
Vamos salvar as alterações;

Amarre os nós juntos;
Inicie e chame a cadeia para transferir dados entre os nós;

Em seguida, adicione um nó "JavaScript" para obter o conteúdo do documento: "+ Adicionar Nó" => "Código" => "JavaScript";

Insira o conteúdo do bloco abaixo:

  const responseResult = JSON.parse(data["{{2.body.body.content}}"]);
  let docText = "";

  function parseResponse(response) {
     const tempArray = [];
     if (typeof response !== String) {
        tempArray.push(...response);
     } else {
        tempArray.push(JSON.parse(...response));
     }
     Array.isArray(response)
          ? response.forEach(
              (arrayItem) => { 
                 if (arrayItem.paragraph) {
                    arrayItem.paragraph.elements.forEach(paragraphItem => {
                       docText += `${paragraphItem.textRun.content}`;
                    });
                 }
              }
           )
          : Object.fromEntries(
              Object.entries(response)
                  .map(([objectItemKey, objectItemValue]) => [objectItemKey, parseResponse(objectItemValue, s)]));
  }
  parseResponse(responseResult);
  const resultRawJSON = JSON.stringify({
    "model":"text-davinci-003",
    "prompt":`Write a brief retelling of the main point of the text on ${data["{{1.body.language}}"]}: ${docText}`,
    "temperature":0,
    "max_tokens":1400
  });
  return {
     resultRawJSON
  }

Salvar;
Amarre os nós juntos;
Inicie e chame a cadeia para transferir dados entre os nós;

Abra novamente as configurações do nó "JavaScript";

Vamos verificar todas as construções como "dados["{{2.corpo.corpo.conteúdo}}"]"E"dados["{{2.corpo.corpo.conteúdo}}"]"que os números dos nós correspondem àqueles dos quais recebemos dados, caso contrário, os substituímos pelos necessários (lembre-se de que 1 é o número do nó que é escrito imediatamente abaixo do nome do nó, acima do tipo de nó; então, se for uma consulta, selecionamos o campo do objeto responsável pelo tipo de dados enviados/recebidos - corpo para formulários ou consulta para parâmetros de consulta);

Se houve mudanças, vamos salvá-las;

Agora vamos adicionar outra "solicitação HTTP": "+ Adicionar nó" => "Http" => "solicitação HTTP";

Salvar;
Amarre os nós juntos;
Inicie e chame a cadeia para transferir dados entre os nós;

Vamos formar o campo "Url": vamos colocar "https://api.openai.com/v1/completions"endereço no início;

Altere o método de solicitação para "POST";

No corpo em "raw": vamos substituir a variável resultadoRawJSON do nó anterior "JavaScript";

Em Cabeçalhos vamos adicionar dois:

- Content-Type com valor: aplicação / json
- Autorização com o valor: O portador, então selecione o parâmetro do nó "Webhook" com o nome: corpo.personalTokenChatGPT
Vamos salvar as alterações;

No final, para retornar o texto recebido do ChatGPT vamos adicionar o nó "Webhook response": "+ Add Node" => "Http" => "Webhook response";

Salvar;
Amarre os nós juntos;
Execute e chame a cadeia para transferir dados entre os nós;

Preencha a resposta com a variante pronta se houve uma resposta bem-sucedida da solicitação anterior corpo.escolhas.[0].texto:

Vamos executar a cadeia completa e chamá-la;

Depois disso, a resposta deve retornar uma breve paráfrase do documento em inglês;

A corrente finalizada ficará assim no final;

Obrigado pela atenção, nos vemos em novos artigos!😉

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