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# La primera vez que ejecutemos este código
# install.packages("dplyr")
# install.packages("devtools")
# devtools::install_github("AlbertRapp/tidychatmodels")

library(dplyr)
library(tidychatmodels)

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# Breve descripción del sistema
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# 1. Creamos el chat usando la API Key (permiso para conectarnos a Open AI)
chat <- create_chat("openai", "<OPEN AI KEY>")

# 2. Le indicamos al sistema qué función realizará
chat <- chat %>% 
  add_model("gpt-3.5-turbo") %>% 
  add_params("temperature" = 0, "max_tokens" = 120) %>% 
  add_message(
    role = "system",
    message = "<DEFINE EL COMPORTAMIENTO DEL SISTEMA>"
  )

# 3. Le hacemos una solicitud al sistema
chat <- chat %>% 
  add_message(
    role = "user",
    message = "<CONTIENE LA SOLICITUD DEL USUARIO>"
  )

# 4. Nos conectamos a la API de Open AI (tener cuidado, cada llamada genera costo)
chat <- chat %>% perform_chat()

# 5. Extraemos los mensajes desde la API de Open AI
messages <- chat %>% extract_chat(silent = TRUE)
messages[nrow(messages), "message"]