快捷導(dǎo)航

如何使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站

更新時間：2023年03月31日 08:14:39 作者：哥不是小蘿莉

ChatGPT是一種基于人工智能技術(shù)的聊天機器人，可以用于搭建AI網(wǎng)站。本文將介紹如何使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站，包括安裝ChatGPT、創(chuàng)建聊天機器人、添加自定義功能等。

1.概述

ChatGPT是一款基于GPT-3.5架構(gòu)的大型語言模型，它能夠進行自然語言處理和生成對話等任務(wù)。作為一款智能化的聊天機器人，ChatGPT有著廣泛的應(yīng)用場景，如在線客服、智能助手、個性化推薦等。今天筆者給大家分享一下如何使用ChatGPT的API模型快速搭建一個AI網(wǎng)站。

2.內(nèi)容

在實戰(zhàn)中，我發(fā)現(xiàn)ChatGPT的最大優(yōu)勢在于其自然流暢的對話交互能力。ChatGPT能夠自動理解用戶的意圖和提出的問題，并針對性地給出回答和建議。同時，它還可以基于已有的上下文信息生成更加豐富的回復(fù)，從而實現(xiàn)更加自然和貼近人類的交互效果。

下面我將分享一些關(guān)于如何使用ChatGPT的實戰(zhàn)經(jīng)驗，大概流程如下所示：

在使用ChatGPT前，我們需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是將原始文本轉(zhuǎn)換為模型可以理解的格式。具體來說，需要進行的預(yù)處理步驟包括：分詞、標記化、向量化等。這些步驟都可以使用常見的NLP工具庫來實現(xiàn)，如NLTK、spaCy、transformers等。在預(yù)處理完數(shù)據(jù)后，我們需要使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練ChatGPT模型。通常情況下，我們會使用一些優(yōu)秀的深度學(xué)習框架來實現(xiàn)模型的訓(xùn)練，如PyTorch、TensorFlow等。在模型訓(xùn)練過程中，我們需要設(shè)置一些超參數(shù)，如學(xué)習率、批量大小、模型深度等。在模型訓(xùn)練完成后，我們需要對模型進行評估。評估的目的是了解模型的性能和表現(xiàn)，從而決定是否需要進行進一步的調(diào)整和優(yōu)化。常見的模型評估指標包括：準確率、召回率、F1值等。在完成模型訓(xùn)練和評估后，我們需要將ChatGPT應(yīng)用到實際場景中。通常情況下，我們需要將ChatGPT集成到我們的應(yīng)用程序中，如在線客服、智能助手等。在部署過程中，我們需要考慮一些問題，如性能、可靠性、安全性等。

3.如何使用ChatGPT快速實現(xiàn)一個AI網(wǎng)站呢？

使用ChatGPT實現(xiàn)一個AI網(wǎng)站，大概步驟如下所示：

首先，您需要確定您的AI網(wǎng)站將用于哪些目的和哪些受眾。您的目標可能是提供在線客服、智能問答、語音識別、自動翻譯等功能。您的受眾可能是您的客戶、讀者、訪問者等。通過明確您的目標和受眾，您可以更好地規(guī)劃您的網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計。要構(gòu)建一個AI網(wǎng)站，您需要選擇一個Web開發(fā)框架。常用的Web開發(fā)框架包括Django、Flask、Express等。這些框架提供了許多常見的功能和模板，可以幫助您更快速地開發(fā)網(wǎng)站，并提高開發(fā)效率。集成ChatGPT是實現(xiàn)AI網(wǎng)站的關(guān)鍵步驟。您可以使用Python或JavaScript等編程語言來調(diào)用ChatGPT API并將其嵌入到您的Web應(yīng)用程序中。這樣，您的網(wǎng)站就可以通過ChatGPT提供更好的用戶體驗和服務(wù)。例如，用戶可以通過與ChatGPT交互來獲取問題的答案、進行語音交互等。

為了讓用戶能夠更好地與ChatGPT交互，您需要創(chuàng)建一個用戶友好的界面。您可以使用HTML、CSS、JavaScript等技術(shù)來設(shè)計和創(chuàng)建您的用戶界面。您需要考慮到用戶的需求和體驗，并確保您的界面簡潔、易用、美觀等。為了讓ChatGPT能夠準確地回答用戶的問題，您需要對ChatGPT進行訓(xùn)練。您可以使用自然語言處理技術(shù)來訓(xùn)練ChatGPT，以便它能夠理解和響應(yīng)用戶的問題。您可以使用開源的數(shù)據(jù)集和算法來訓(xùn)練ChatGPT，并優(yōu)化模型以提高精度和效率。

在將您的網(wǎng)站部署到生產(chǎn)環(huán)境之前，您需要對它進行測試和優(yōu)化。您應(yīng)該檢查所有功能并確保它們能夠正常運行，同時還應(yīng)該優(yōu)化性能和用戶體驗，以提高用戶滿意度。您可以使用自動化測試工具來測試您的網(wǎng)站，并使用性能分析工具來識別瓶頸和優(yōu)化點。您可以收集用戶反饋并進行改進，以不斷改善您的網(wǎng)站。

當您準備好將您的網(wǎng)站部署到生產(chǎn)環(huán)境時，您需要選擇一個合適的Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫。常用的Web服務(wù)器包括Apache、Nginx等，常用的數(shù)據(jù)庫包括MySQL、PostgreSQL等。您還需要選擇一個合適的云服務(wù)提供商，如AWS、Google Cloud等，并將您的應(yīng)用程序部署到云服務(wù)器上。一旦您的網(wǎng)站部署到生產(chǎn)環(huán)境，您需要進行定期的維護和升級。您應(yīng)該定期備份您的數(shù)據(jù)并更新您的應(yīng)用程序以確保安全性和穩(wěn)定性。您還應(yīng)該持續(xù)地優(yōu)化您的用戶體驗和功能，以滿足用戶的需求和期望。

4.基于promptable快速實現(xiàn)

如果你不懂算法，那么可以通過在promptable 快速建立prompt，然后部署生成一個PromptID，通過這個PromptID直接調(diào)用OpenAI的接口得到模型輸出的結(jié)果。操作如下：

4.1 編寫一個hook模塊

用來調(diào)用OpenAI的接口，獲取輸出結(jié)果，實現(xiàn)代碼如下所示：

import { addMessage, getHistoryString } from "@/utils/chatHistory";
import React, { useEffect } from "react";

export const useChatGpt = (message, promptId, chatHistory) => {
  // Send user meesage to api, meesage and prompt in body
  // then update state value with response
  //   console.log("Hook api call", message, promptId);
  const [data, setData] = React.useState("");
  const [isLoading, setIsLoading] = React.useState(false);
  const [isError, setIsError] = React.useState(false);
  const [history, setHistory] = React.useState(chatHistory);
  const [isSuccess, setIsSuccess] = React.useState(false);

  const fetchData = async () => {
    setIsLoading(true);
    try {
      const response = await fetch("/api/chatgpt", {
        method: "POST",
        headers: {
          "Content-Type": "application/json",
        },
        body: JSON.stringify({
          message,
          promptId,
          chatHistory: getHistoryString(chatHistory),
        }),
      }).then((res) => res.json());
      if (response.reply) {
        console.log("Hook api call response", response.reply);
        setData(response.reply);
        setIsSuccess(true);
        setHistory(addMessage(chatHistory, response.reply, "agent"));
      } else {
        setIsError(true);
      }
    } catch (error) {
      setIsError(true);
    }
    setIsLoading(false);
  };

  useEffect(() => {
    setIsError(false);
    setIsSuccess(false);
    if (message) {
      fetchData();
    }
  }, [message]);

  useEffect(() => {
    setHistory(chatHistory);
  }, [chatHistory]);

  useEffect(() => {
    if (promptId) {
      setIsError(false);
      setIsSuccess(false);
      setHistory([]);
    }
  }, [promptId]);

  return {
    data,
    isLoading,
    isError,
    history,
    isSuccess,
  };
};

通過編寫一個頁面組件，用來實現(xiàn)與后臺接口服務(wù)交互使用，該模塊用來調(diào)用模型并得到輸出結(jié)果，實現(xiàn)代碼如下所示：

import { useChatGpt } from "@/hook/useChatGpt";
import { addMessage } from "@/utils/chatHistory";
import { Button, TextField } from "@mui/material";
import React, { useEffect } from "react";
import { ChatHistoryFrame } from "./ChatHistoryFrame";

const promptId = "xxxxxx"; // 通過Prompt自動生成獲取ID

export const ChatContainer = () => {
  const [pendingMessage, setPendingMessage] = React.useState("");
  const [message, setMessage] = React.useState("");
  const [chatHistory, setChatHistory] = React.useState([]);
  const { isLoading, history, isSuccess, isError } = useChatGpt(
    message,
    promptId,
    chatHistory
  );

  useEffect(() => {
    if (isSuccess || isError) {
      setMessage("");
    }
  }, [isSuccess, isError]);

  return (
    <div>
        <h1>MOVIE to emoji</h1>
      </a>
      <ChatHistoryFrame chatHistory={chatHistory} isLoading={isLoading} />
      <div>
        <TextField
          type="text"
          onChange={(e) => {
            setPendingMessage(e.target.value);
          }}
        />
        <Button
          style={{
            backgroundColor: "black",
            width: "80px",
          }}
          variant="contained"
          onClick={() => {
            setMessage(pendingMessage);
            setChatHistory(addMessage(history || [], pendingMessage, "user"));
          }}
        >
          Send
        </Button>
        <Button
          style={{
            color: "black",
            width: "80px",
            borderColor: "black",
          }}
          variant="outlined"
          onClick={() => {
            setMessage("");
            setChatHistory([]);
          }}
        >
          Clear
        </Button>
      </div>
    </div>
  );
};

編寫一個調(diào)用ChatGPT接口邏輯的核心模塊，用來與API交互得到輸出結(jié)果，具體實現(xiàn)細節(jié)如下：

import { PromptableApi } from "promptable";
import { Configuration, OpenAIApi } from "openai";
import GPT3Tokenizer from "gpt3-tokenizer";

const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);
const tokenizer = new GPT3Tokenizer({ type: "gpt3" });

const chatgpt = async (req, res) => {
  const { message, promptId, chatHistory } = req.body;
  console.log("api call entry", message, promptId);
  if (!message) {
    res.status(400).json({ error: "Message is required" });
    return;
  }
  if (!promptId) {
    res.status(400).json({ error: "Prompt ID is required" });
    return;
  }
  // call prompt ai api and openai api
  const reply = await getReply(message, promptId, chatHistory || "");
  res.status(200).json({ reply });
  return;
};

const getReply = async (message, promptId, chatHistory) => {
  // get prompt from prompt ai api based on promptId
  if (!promptId) {
    throw new Error("Prompt ID is required");
  }
  const promptDeployment = await PromptableApi.getActiveDeployment({
    promptId: promptId,
  });
  console.log("prompt deployment", promptDeployment);
  if (!promptDeployment) {
    throw new Error("Prompt deployment not found");
  }
  // replace prompt with message

  const beforeChatHistory = promptDeployment.text.replace("{{input}}", message);

  const numTokens = countBPETokens(beforeChatHistory);
  const afterChatHistory = beforeChatHistory.replace(
    "{{chat history}}",
    chatHistory
  );

  const finalPromptText = leftTruncateTranscript(
    afterChatHistory,
    4000 - numTokens
  );

  const revisedPrompt = {
    ...promptDeployment,
    text: finalPromptText,
  };

  console.log("revised prompt", revisedPrompt);
  // call openai api
  const response = await openai.createCompletion({
    model: revisedPrompt.config.model,
    prompt: revisedPrompt.text,
    temperature: revisedPrompt.config.temperature,
    max_tokens: revisedPrompt.config.max_tokens,
    top_p: 1.0,
    frequency_penalty: 0.0,
    presence_penalty: 0.0,
    stop: revisedPrompt.config.stop,
  });
  console.log("openai response", response.data);
  if (response.data.choices && response.data.choices.length > 0) {
    return response.data.choices[0].text;
  } else {
    return "I'm sorry, I don't understand.";
  }
};

function countBPETokens(text) {
  const encoded = tokenizer.encode(text);
  return encoded.bpe.length;
}

function leftTruncateTranscript(text, maxTokens) {
  const encoded = tokenizer.encode(text);
  const numTokens = encoded.bpe.length;
  const truncated = encoded.bpe.slice(numTokens - maxTokens);
  const decoded = tokenizer.decode(truncated);
  return decoded;
}

export default chatgpt;

最后，我們工程所使用的依賴包，如下所示：

"dependencies": {
    "@emotion/react": "^11.10.5",
    "@emotion/styled": "^11.10.5",
    "@mui/material": "^5.11.6",
    "@next/font": "13.1.6",
    "eslint": "8.32.0",
    "eslint-config-next": "13.1.6",
    "gpt3-tokenizer": "^1.1.5",
    "next": "13.1.6",
    "openai": "^3.2.1",
    "promptable": "^0.0.5",
    "react": "18.2.0",
    "react-dom": "18.2.0"
  }

在完成核心模塊的后臺邏輯編寫后，可以訪問Prompt后臺，通過編寫Prompt來獲取ID，操作如下：

4.2 部署Prompt

完成Prompt編寫后，我們就可以部署Prompt了，部署成功后會生成一個PromptID，如下圖所示：

這里，在部署Prompt里面有參考代碼實現(xiàn)，具體如下：

import axios from 'axios'

// 這里面的xxxxxxx是部署Prompt自動生成的ID，這里我用xxxxxxx替換了
const { data } = await axios.get('https://promptable.ai/api/prompt/xxxxxxx/deployment/active')

const prompt = data.inputs?.reduce((acc, input) => {
  // Replace input.value with your value!
  return acc.replaceAll(`{{${input.name}}}, ${input.value}`)
}, data.text)

const res = await axios.get('https://openai.com/v1/completions', {
  data: {
    // your prompt
    prompt,

    // your model configs from promptable
    config: {
      ...data.config,
      // add any other configs here
    }
  }
})

// Your completion!
console.log(res.data.choices[0].text)

最后，我們基于OpenAI最新的gpt-3.5-turbo模型，開發(fā)一個AI網(wǎng)站，效果如下：

這里為了節(jié)省token費用，通過點擊“停止對話”按鈕暫時輸出了。因為使用OpenAI的接口是按照token來算費用的，英文字母算一個token，一個漢字算兩個token，收費明細如下：

5.總結(jié)

本文介紹了如何使用ChatGPT來實現(xiàn)一個AI網(wǎng)站。通過選擇合適的Web開發(fā)框架、集成ChatGPT、創(chuàng)建用戶界面、訓(xùn)練ChatGPT、測試和優(yōu)化、部署到生產(chǎn)環(huán)境以及進行維護和升級等步驟，您可以構(gòu)建一個功能強大的AI網(wǎng)站，并提供更好的用戶體驗和服務(wù)。

通過本文的介紹，讀者可以了解如何使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站，為自己的網(wǎng)站增加智能化的功能。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，ChatGPT等聊天機器人將會越來越普及，成為網(wǎng)站開發(fā)的重要工具之一。

到此這篇關(guān)于如何使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站的文章就介紹到這了,更多相關(guān)ChatGPT搭建AI網(wǎng)站內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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