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這篇文章主要介紹“怎么使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站”,在日常操作中,相信很多人在怎么使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”怎么使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
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。
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,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)進行預處理。預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。在預處理完數(shù)據(jù)后,我們需要使用訓練數(shù)據(jù)來訓練ChatGPT模型。通常情況下,我們會使用一些優(yōu)秀的深度學習框架來實現(xiàn)模型的訓練,如PyTorch、TensorFlow等。在模型訓練過程中,我們需要設(shè)置一些超參數(shù),如學習率、批量大小、模型深度等。在模型訓練完成后,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。
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進行訓練。您可以使用自然語言處理技術(shù)來訓練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。
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:
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> <h2>MOVIE to emoji</h2> </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:
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:
到此,關(guān)于“怎么使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站”的學習就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續(xù)學習更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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