Connect Chat GPT to Yii2 and output the results through API in Yii2.

The Swagger is already installed and configured in the project, there is no need to install and configure from scratch. There is authorization, there are endpoints for user login, token refresh, and logout. It is also set up to work in 6 languages, 4 of which are already fully functional, while the others are waiting for translation by natives.

Сам Swagger вже встановлено та налаштовано на проекті, встановлювати та налаштовувати з 0 не потрібно. Є авторизація є endpoint`и на вхід користувача, оновлення токена та вихід. Також налаштована робота на 6 мов, 4 з яких уже повністю функціональні, інші чекають перекладу нейтівами. 

> On the front end, a person will click on a specific word or phrase with the mouse, we will send this to our API, then pass it to Chat GPT, and return the text to the front end.

Important! This project is only about the backend; this project does not involve any work on the frontend. The frontend is handled by a separate team member. I quoted part of the description to draw attention to it. The mention of the frontend was made solely for the purpose of providing a holistic view of the use of this feature.

> На фронті, людина буде тицяти мишкою в конкретне слово чи словпосполучення, ми будемо надсилати це на наше апі, далі передавати на Chat GPT, і повертати на фронт текст. 

Важливо! Цей проект тільки про backend, цим проектом роботи frontend`у ніяк не робляться. Фронтом займається окремий член команди. Процитував частину опису, щоб звернути на неї увагу. Про фронт було написано виключно із ціллю - цілічного бачення використання даної фічі.

Chat GPT, prompts: our service is a game for people studying Nutrition.

For example, there are "cards" with text:

1. Did you know that… magnesium helps enzymes in the liver neutralize toxins and reduces inflammation?
2. Antioxidants protect the liver from damage when processing toxins?
3. With an excess of toxins and stress, the liver itself becomes a source of free radicals?

In the text above, the highlighted words:

- magnesium
- enzymeAM
- toxins
- inflammation
- antioxidants
- stressE
- freeRADICALS

These are the words that may be unclear to players who have just started to familiarize themselves with Nutrition, and for which explanations of their meanings in the context of the science of Nutrition are needed, in clear, accessible language.

Above, I highlighted the endings of words in uppercase to show that they are not always in the required form and will not always be in the required form for queries, for example, in Google (perhaps? this will also need to be adjusted additionally in the prompt)

Example:

What is a free radical? - this is one
What is freeRADICALS - this is already different...

Чат GPT, promt`и: наш сервіс - це гра для людей, що вивчають Нутріціологію. 

Наприклад, є "картки", із текстом:

1. А знали ли вы, что… магний помогает ферментам печени нейтрализовать токсины и снижает воспаление?
2. Антиоксиданты защищают печень от повреждений при обработке токсинов?
3. При избытке токсинов и стрессе печень сама становится источником свободных радикалов?

В тексті вище, виділені слова:

- магний
- ферментАМ
- токсины
- воспаление
- антиоксиданты
- стрессЕ
- свободнЫХ радикалОВ

Це ті слова, які можуть бути не зрозумілі гравцям, що тільки почали знайомитися із Нутріціологією, і за якими потрібно отримати пояснення їх значень в контексті науки Нутріціології, зрозумілою, доступною мовою.

Вище я капсом виділив закінчення слів, щоб показати, що вони не завжди є в потрібній формі і не завжди будуть у потрібній формі, для запросу наприклад в Google (можливо? це теж потрібно буде налаштовувати додатково в promt)

Приклад: 

Что такое свободый радикал? - це одне
Что такое свободнЫХ радикалОВ - це вже інше...

Caching responses for identical words, to reduce requests to GPT

Initially, there are 3 options envisioned:

1. Follow-up caching (I personally am not very in favor of this type, as we may run into Linux limitations)
2. In the database: create an md5 hash from the word, store it in a table with id, md5, and GPT explanation (do not use full-text search, but look for exact matches by md5, to avoid overloading the database with requests)
3. Attach INDEX and UNIQUE to the words and language tag and then use %LIKE%
4. At this stage, "semantic caching" is not being considered
5. Your option

In any case, I am ready to hear your thoughts on the best of the above options, or an alternative that would be better than the ones described above.

Кешування відповідей для однакових слів, для зменшення запросів до GPT

Попередньо є бачення 3 варіантів: 

1. Фалойве кешування (я особисто не дуже за цей тип, бо можемо впертися обмеження linux)
2. В БД: із слова зробити md5 хеш, зберегти в таблицю id, md5, та пояснення GPT (не використовувати повнотекстовий пошук, а шукати чітке співпадіння по md5, щоб також не перенавантажувати запитами БД)
3. На слова та тег мови провісити INDEX та UNIQUE і далі використовувати %LIKE%
4. На даному етапі "симантичне кешування" не розглядаємо
5. ваш варіант

В любому випадку, готовий почути вашу дуку за найкращий із вище вказаних варіантів, або альтернативний що буде краще ніж вище описані.

Data reception and transmission (Request, Responses) occurs in the form of JSON

Прийом та передача даних (Request, Responses) має відбувається у вигляді JSON