Сам код:

string about = string.Empty;

try
{
about = ZennoPoster.Parser.ParseByXpath(tab.DomText, "//div", "innerHtml").ToList().Where(s => s == "About").First();

foreach (string about_ in ZennoPoster.Parser.ParseByXpath(tab.DomText, "//div", "outerHtml").ToList())
{
try
{
about = ZennoPoster.Parser.ParseByXpath(about_, "//div", "innerHtml").ToList().Where(s => s == "About").First();
about = ZennoPoster.Parser.ParseByXpath(about_, "//div", "outerHtml").ToList().Where(s => s.Contains(">About<")).First();
about = Regex.Match(tab.DomText, about + ".*?</span>").Value;
about = about.Replace(">About<", "><");
about = Regex.Replace(about, "<.*?>", "");
}catch
{
//
}

}
}catch
{
//
}

#zennoposter, #парсинг

​​Многие из вас уже знакомы с chatgpt. Не так давно, необходимо было реализовать задачу, по распознаванию фото Локально.

Работаем через API.
1.) Обращаемся к официальной документации по ссылке:
https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create
( create chat completion )
2.) Выбираем необходимое меню(как на картинке).
3.) Копируем и корректируем код(т.к. там, только через URL, распознаётся фото), нам же надо, если фото находится локально.
Пример моего Кода(Будьте очень Внимательны при его Использование):

string access_token_chatGpt = project.Variables["access_token_chatGpt"].Value;

//СТАРТ. Чтение файла в котором находится задание для ChatGPT
string pathToFileTaskForDescreptionPicture = project.Variables["pathToFileTaskForDescreptionPicture"].Value;
var taskForDescreptionPicture = string.Join(Environment.NewLine, File.ReadAllLines(pathToFileTaskForDescreptionPicture).ToList().Where(s => !string.IsNullOrEmpty(s)).ToList());
//ФИНИШ.

project.Variables["descreption"].Value = string.Empty;

string url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

string imagePath = project.Variables["imageFilepath"].Value;

string image_url = imagePath;

string taskFrom = string.Empty;

base64Image = string.Empty;

/*Конвертация локального фото в
необходимую строку для распознавания, вместо адреса URL*/
string base64Image = Convert.ToBase64String(File.ReadAllBytes(imagePath));
image_url = $"data:image/jpeg;base64,{base64Image}";


HttpClient client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", access_token_chatGpt);
client.DefaultRequestHeaders.Host = "api.openai.com";

var requestData = new
{
model = "gpt-4o",
messages = new []
{
new
{
role = "user",
content = new object[]
{
new
{
type = "text", text = taskForDescreptionPicture,
},
new
{
type = "image_url", 
image_url = new
{
url = image_url,
detail = "high"
}
}
}
}
},
max_tokens = 500
};

string jsonRequest = JsonConvert.SerializeObject(requestData);
var content = new StringContent(jsonRequest, Encoding.UTF8, "application/json");
HttpResponseMessage response = client.PostAsync(url, content).Result;
string responseData = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;

if (response.IsSuccessStatusCode)
{
 project.Variables["descreption"].Value = responseData;
}
else
{
project.Variables["batch"].Value = responseData;
throw new Exception("");
}

4.) Получаем результат и радуемся.

P.S. Внимание!! Распознавание через API в разы хуже, чем через WEB.

#chatgpt, #Csharp, #zennoposter