Podłączyć Chat GPT do Yii2 i wyniki wydać przez API w Yii2

Swagger już jest zainstalowany i skonfigurowany w projekcie, nie trzeba go instalować i konfigurować od zera. Jest autoryzacja, są endpointy na wejście użytkownika, aktualizacja tokena i wyjście. Pracuje również w 6 językach, z których 4 są już w pełni funkcjonalne, a pozostałe czekają na tłumaczenie przez native speakerów.

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. 

> Na froncie, użytkownik będzie klikał myszką w konkretne słowo lub wyrażenie, my będziemy wysyłać to na nasze API, następnie przekazywać do Chat GPT, i zwracać na front tekst.

Ważne! Ten projekt dotyczy tylko backendu, w tym projekcie prace frontendowe w żaden sposób nie są realizowane. Frontem zajmuje się oddzielny członek zespołu. Zacytowałem część opisu, aby zwrócić na nią uwagę. O froncie napisano wyłącznie w celu - całościowego zobaczenia wykorzystania tej funkcji.

> 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.

Czat GPT, promty: nasza usługa to gra dla osób, które uczą się Nutriologii.

Na przykład, są "karty", z tekstem:

1. Czy wiedziałeś, że… magnez pomaga enzymom wątroby neutralizować toksyny i zmniejsza stan zapalny?
2. Przeciwutleniacze chronią wątrobę przed uszkodzeniami podczas przetwarzania toksyn?
3. Przy nadmiarze toksyn i stresie wątroba sama staje się źródłem wolnych rodników?

W powyższym tekście, wyróżnione słowa:

- magnez
- enzymAM
- toksyny
- stan zapalny
- przeciwutleniacze
- stresE
- wolnYCH rodnikÓW

To są te słowa, które mogą być niezrozumiałe dla graczy, którzy dopiero zaczynają zapoznawać się z Nutriologią, i dla których należy uzyskać wyjaśnienia ich znaczeń w kontekście nauki Nutriologii, w zrozumiałym, dostępnym języku.

Powyżej wyróżniłem wielkimi literami końcówki słów, aby pokazać, że nie zawsze są one w odpowiedniej formie i nie zawsze będą w odpowiedniej formie, do zapytania na przykład w Google (możliwe? to też będzie trzeba dodatkowo dostosować w promcie)

Przykład:

Co to jest wolny rodnik? - to jedno
Co to jest wolnYCH rodnikÓW - to już coś innego...

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...

Cache'owanie odpowiedzi dla tych samych słów, aby zmniejszyć zapytania do GPT

Wstępnie mamy wizję 3 wariantów: 

1. Cache'owanie falowe (osobiście nie jestem za tym typem, ponieważ możemy napotkać ograniczenia linux)
2. W bazie danych: z słowa zrobić md5 hash, zapisać w tabeli id, md5 oraz wyjaśnienie GPT (nie używać pełnotekstowego wyszukiwania, a szukać dokładnego dopasowania po md5, aby również nie obciążać zapytaniami bazy danych)
3. Na słowa i tag języka nałożyć INDEX oraz UNIQUE i dalej używać %LIKE%
4. Na tym etapie "cache'owanie semantyczne" nie jest rozważane
5. wasza opcja

W każdym razie, jestem gotów usłyszeć waszą opinię na temat najlepszego z powyżej wymienionych wariantów, lub alternatywnego, który będzie lepszy niż opisane powyżej.

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.

Przyjmowanie i przesyłanie danych (Request, Responses) odbywa się w formacie JSON

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