如何使用ChatGPT搭建AI網(wǎng)站
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(jìn)行自然語言處理和生成對(duì)話等任務(wù)。作為一款智能化的聊天機(jī)器人,ChatGPT有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,如在線客服、智能助手、個(gè)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(gè)AI網(wǎng)站。
2.內(nèi)容
在實(shí)戰(zhàn)中,我發(fā)現(xiàn)ChatGPT的最大優(yōu)勢(shì)在于其自然流暢的對(duì)話交互能力。ChatGPT能夠自動(dòng)理解用戶的意圖和提出的問題,并針對(duì)性地給出回答和建議。同時(shí),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(shí)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(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),大概流程如下所示:

在使用ChatGPT前,我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行的預(yù)處理步驟包括:分詞、標(biāo)記化、向量化等。這些步驟都可以使用常見的NLP工具庫來實(shí)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(huì)使用一些優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)框架來實(shí)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(xí)率、批量大小、模型深度等。在模型訓(xùn)練完成后,我們需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。評(píng)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(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整和優(yōu)化。常見的模型評(píng)估指標(biāo)包括:準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。在完成模型訓(xùn)練和評(píng)估后,我們需要將ChatGPT應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)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(shí)現(xiàn)一個(gè)AI網(wǎng)站呢?
使用ChatGPT實(shí)現(xiàn)一個(gè)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(biāo)可能是提供在線客服、智能問答、語音識(shí)別、自動(dòng)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(biāo)和受眾,您可以更好地規(guī)劃您的網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計(jì)。要構(gòu)建一個(gè)AI網(wǎng)站,您需要選擇一個(gè)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(shí)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(yàn)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(jìn)行語音交互等。
為了讓用戶能夠更好地與ChatGPT交互,您需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)用戶友好的界面。您可以使用HTML、CSS、JavaScript等技術(shù)來設(shè)計(jì)和創(chuàng)建您的用戶界面。您需要考慮到用戶的需求和體驗(yàn),并確保您的界面簡(jiǎn)潔、易用、美觀等。為了讓ChatGPT能夠準(zhǔn)確地回答用戶的問題,您需要對(duì)ChatGPT進(jìn)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(duì)它進(jìn)行測(cè)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(yùn)行,同時(shí)還應(yīng)該優(yōu)化性能和用戶體驗(yàn),以提高用戶滿意度。您可以使用自動(dòng)化測(cè)試工具來測(cè)試您的網(wǎng)站,并使用性能分析工具來識(shí)別瓶頸和優(yōu)化點(diǎn)。您可以收集用戶反饋并進(jìn)行改進(jìn),以不斷改善您的網(wǎng)站。
當(dāng)您準(zhǔn)備好將您的網(wǎng)站部署到生產(chǎn)環(huán)境時(shí),您需要選擇一個(gè)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(gè)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(jìn)行定期的維護(hù)和升級(jí)。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(yàn)和功能,以滿足用戶的需求和期望。
4.基于promptable快速實(shí)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(gè)PromptID,通過這個(gè)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(gè)hook模塊
用來調(diào)用OpenAI的接口,獲取輸出結(jié)果,實(shí)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(gè)頁面組件,用來實(shí)現(xiàn)與后臺(tái)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(shí)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(dòng)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(gè)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(shí)現(xiàn)細(xì)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(tái)邏輯編寫后,可以訪問Prompt后臺(tái),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(huì)生成一個(gè)PromptID,如下圖所示:

這里,在部署Prompt里面有參考代碼實(shí)現(xiàn),具體如下:
import axios from 'axios'
// 這里面的xxxxxxx是部署Prompt自動(dòng)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(gè)AI網(wǎng)站,效果如下:

這里為了節(jié)省token費(fèi)用,通過點(diǎn)擊“停止對(duì)話”按鈕暫時(shí)輸出了。因?yàn)槭褂肙penAI的接口是按照token來算費(fèi)用的,英文字母算一個(gè)token,一個(gè)漢字算兩個(gè)token,收費(fèi)明細(xì)如下:

5.總結(jié)
本文介紹了如何使用ChatGPT來實(shí)現(xiàn)一個(gè)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(cè)試和優(yōu)化、部署到生產(chǎn)環(huán)境以及進(jìn)行維護(hù)和升級(jí)等步驟,您可以構(gòu)建一個(gè)功能強(qiáng)大的AI網(wǎng)站,并提供更好的用戶體驗(yàn)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(jī)器人將會(huì)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(qǐng)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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