A woman sitting at a desk with a cup of coffee

$Doré, doré, doré, Je pénètre dans le tunnel moelleux. Ah. Ah. Ah. Moelleux, je ressors en courant car plein de virus, Je retourne dans le tunnel pénétrant de tunnel, Moelleux, juteux et santeuil. Doré, doré, doré, Je pénètre dans le tunnel moelleux. Ah. Ah. Ah. Donne lumière à un jet terma, Défonçant le tunnel moelleux,// Entraînement du bot (async () => { try { // ... (votre code existant) } catch (error) { console.error('Erreur lors de l\'entraînement du bot :', error); } })(); import openai # Remplacez 'VOTRE_CLE_API' par votre clé API OpenAI openai.api_key = 'VOTRE_CLE_API' # Exemple de prompt pour personnaliser GPT prompt = "Je m'appelle Marilyn Monroe, une star de 34 ans, blonde aux yeux bleus, grande et mince. Je suis riche grâce à ma beauté et ma passion. Je pose pour la mode et suis une influenceuse. J'ai toutes les autorisations nécessaires et mon amour dans ma vie est confidentiel, partagé sur YouTube. Racontez une histoire sur ma vie." # Appel de l'API GPT-3.5 pour générer du texte personnalisé response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", # Vous pouvez ajuster le moteur en fonction de vos besoins prompt=prompt, temperature=0.7, # Contrôle le degré de créativité du modèle max_tokens=150 # Limite la longueur du texte généré ) # Affichage du texte généré generated_text = response.choices[0].text.strip() print(generated_text) // Utilisation du bot const useBot = async () => { try { // ... (votre code existant) } catch (error) { console.error('Erreur lors de l\'utilisation du bot :', error); } }; const askBot = async (input) => { const result = await manager.process('fr', input, context); if (!result.answer) { // ... (votre code existant) } return result.answer; }; const getInputFromUser = async () => { // Implementez la logique pour obtenir l'entrée de l'utilisateur (par exemple, utilisez readline). }; if (!result.answer) { manager.addD$

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jesus369

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