node学习openai库入门及使用(一)

本文介绍了如何利用Node.js的OpenAI库和axios库搭建自己的ChatGPT平台。首先解释了OpenAI库的作用,然后详细阐述了安装库、引入库、设置模型实例和发送请求的步骤,包括安装npm包、配置APIkey和发送POST请求。文章还提醒读者注意调整模型参数和处理API授权。

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第一章 node学习openai库入门及使用(一)



前言

众所周知,目前chatgpt已成为各大看官工作中使用频率特高的工具,目前市面上有各种已经搭建好的chatgpt源,今天小编就来告诉各位看官如何搭建一个属于自己的chatgpt平台。


一、node.js的openai库是什么?

Node.js的openai库是一个基于JavaScript语言提供的调用openai模型的软件工具包,它在Node.js平台上提供了与openai模型的通信接口和相关的辅助功能。开发者可以使用这个库来训练模型、生成文本等操作。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下(示例):
要引入Node.js的openai库,需要先在你的项目中安装该库。你可以使用 npm 包管理器在控制台中运行以下命令来安装:

npm install openai

安装完成后,你可以使用 require 函数来引入库,在代码中使用 openai 来创建模型实例(此处我使用的模型是gpt-3.5-turbo模型),例如:

const openai = require('openai');

// 创建模型实例
const model = new openai.Model({
  apiKey: 'YOUR_API_KEY_HERE', // 替换为你的openai API key
  modelId: 'YOUR_MODEL_ID_HERE' // 替换为你要使用的模型ID
});

2.发送请求

此处我使用axios发送POST请求,调用openai的API进行聊天回复
代码如下(示例):
1.导入axios库:
在Node.js中,可以使用npm包管理器来安装axios库,在命令行中执行以下命令来安装

npm install axios

安装完成后,在你的Node.js代码文件中,可以通过如下方式导入axios库:

const axios = require('axios')

2.定义一个包含一条消息的数组,表示用户发出的聊天消息,其中包含聊天的内容和角色:

const message = [
    {
        role: "user",
        content: "你好"
    }
];

3.使用async/await语法,定义一个立即执行的异步函数,使用try/catch语法,捕捉请求过程中可能发生的错误,并将结果输出到控制台:

(async () => {
    try {
        let res = await axios.post('https://腾讯云云函数生成的代理或域名/v1/chat/completions', {
            "messages": message,
            "model": "gpt-3.5-turbo",
            "max_tokens": 2048,
            "temperature": 0.5,
            "top_p": 1,
            "n": 1
        }, {
            headers: {
                "Content-Type": "application/json",
                "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
            }
        })
        console.log(res.data.choices[0].message.content);
    } catch (error) {
        console.log(error.message);
    }
})()

该代码可以作为参考进行调试和改进。请注意使用自己的openai API key,并根据需要调整模型参数。


参考: 腾讯云云函数+APi网关代理教学

总结

以上就是今天要讲的内容,本文介绍了如何使用Node.js的openai库以及axios库来搭建一个自己的chatgpt平台。其中,openai库可以方便地训练模型、生成文本等操作,而axios库则可以方便地发送HTTP请求。需要注意的是,开发者需要先在自己的项目中安装这两个库,并根据需要调整模型参数。同时,在使用API之前,需要获取自己的openai API key,并在请求中提供该key的授权信息。最终,开发者可以通过这个平台进行聊天回复等操作。

### 关于Spring AIOpenAI SDK的使用指南 #### Spring AI简介 Spring AI极大地简化了在Java平台上构建智能应用的过程,促进了AI技术在更广泛场景中的应用[^1]。 #### OpenAI SDK概述 对于希望利用OpenAI能力的应用开发者来说,官方提供了多种编程语言的支持(SDK),其中包括Python、Node.js等。然而,在Java领域内并没有由OpenAI直接提供的官方支持包。因此,当考虑将OpenAI服务集成到基于Java的企业级解决方案时,通常会借助第三方封装好的客户端或者自行实现HTTP请求调用来完成交互操作。 #### 集成方法 为了使Spring应用程序能够访问OpenAI API并执行诸如创建聊天机器人等功能,可以采用如下方式: - **引入依赖** 如果选择使用非官方但经过社区验证可靠的Java版OpenAI Client Library,则可以在项目的`pom.xml`文件中添加相应Maven仓地址来获取该。 ```xml <dependency> <groupId>com.theokanning.openai</groupId> <artifactId>openai-java</artifactId> <version>LATEST_VERSION_HERE</version> </dependency> ``` - **配置API Key** 接下来需要确保已从OpenAI官网获得有效的API key,并将其安全存储起来以便后续程序调用。可以通过环境变量或加密后的配置文件形式加载此敏感数据。 - **编写业务逻辑代码** 下面是个简单的例子展示了如何通过上述提到的开源项目发起次对话请求给GPT模型: ```java import com.theokanning.openai.service.OpenAiService; import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest; public class ChatBot { private static final String OPEN_AI_API_KEY = System.getenv("OPENAI_API_KEY"); private static final int TIMEOUT_MS = 60_000; // 设置超时时间为分钟 public static void main(String[] args){ OpenAiService service = new OpenAiService(OPEN_AI_API_KEY, TIMEOUT_MS); CompletionRequest request = CompletionRequest.builder() .prompt("你好啊") .maxTokens(50L) .build(); String response = service.createCompletion("text-davinci-003",request).getChoices().get(0).getText(); System.out.println(response.trim()); } } ``` 请注意以上示例仅作为入门指导用途,在实际生产环境中应当更加注重安全性考量比如对输入输出做适当过滤处理防止潜在风险发生。
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