ChatGPT與Remix?Api服務(wù)在瀏覽器url地址中對話詳解

更新時間：2023年05月06日 14:21:42 作者：喬治_x

這篇文章主要為大家介紹了ChatGPT與Remix?Api服務(wù)在瀏覽器url地址中對話詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

引言

本文討論 ChatGTP 與 Node.js 的結(jié)合，由于最近在學(xué) Remix, 考慮到 Remix 可以單獨的作為 API 來使用，并且集成了很多常用的功能：

fetch
dotenv
loader
文件路由
...

彎路

寫一個簡單的 ChatGPT 服務(wù)鍵值不要太簡單，但是我們在上面也走了一些彎路。

直接鏈接 api.openai.com 一直請求超時，這個浪費了很長的時間，也不知道是什么原因。面對困難我們應(yīng)該怎么辦？先放下，搜索引里面是不是有相似的問題。結(jié)果真的需要 代理，嘗試了一個代理，其中 api.openai-proxy.com 還挺好。注意代理的安全性自行判斷。
使用 npm 的 openai 還是直接發(fā)送請求到 https://api.openai.com/v1/chat/completions 或者 https://api.openai.com/v1/completions，又是不同的做法。經(jīng)過嘗試，選擇了前者 + fetch 方案。
使用 axios 還是 fetch 呢？都有嘗試，使用方法不一樣，但是效果基本一致。

最早的思路 1

思路使用 remix 構(gòu)建一個簡單的 ChatGPT + api key 的簡單的應(yīng)用。但是前后端代碼都要寫，還沒有研究 UI 和對接文檔。

思路2

看別人實現(xiàn)，由于 api 在三月份就發(fā)布了，現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生一些變化，比如訪問 api 的超時原因的問題。別人的環(huán)境可能與自己的不一樣。

思路3

在 github 上模仿一個簡單的示例，有簡單 UI，結(jié)果還真由于基于 Next.js 的效果還可以的：nextjs-chatgpt-app-enricoros 但是，發(fā)現(xiàn) UI 是有難度的用的 MUI，內(nèi)容是有復(fù)雜度的，不符合快速原則，模仿一個 antd UI 寫一個 UI 自己覺的不理想，先放在那里了。后面做好了考慮開源。

思路4

直接用 node.js 跑一個示例。最簡單的 url 中有 searchParams 就是與 Chat-GPT 的對話參數(shù)。

從創(chuàng)建一個 Remix 開始

pnpm dlx create-remix@latest chat-app

定義 .env 文件

因為 Remix 已經(jīng)內(nèi)置 dotenv 使用使用起來非常方便。

OPENAI_API_KEY = "your api key"
PROXY_URL = "your api proxy url"

一個是 api key, 注意不要提交到 git 上， remix 創(chuàng)建項目默認將 .env 文件中記錄到 .gitignore 文件中。可使用 .env.example 文件給個示例提到 git 上。

定義 chat 路由

/app/routes/chat.tsx 文件即可，注意是用作 api 不要返回一個默認的函數(shù)，然后對外暴露一個 loader 函數(shù)，用于處理當前路由 get 方法請求。下面是一個簡單的代碼實現(xiàn)：

async function runCompletion(messages: any) {
  const response = await fetch(
    "https://api.openai-proxy.com/v1/chat/completions",
    {
      method: "POST",
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Authorization: "Bearer " + process.env.OPENAI_API_KEY,
      },
      body: JSON.stringify({
        model: "gpt-3.5-turbo",
        messages: [{ role: "user", content: messages }],
      }),
    }
  ).then((res) => res.json())
  return await response.choices[0].message.content;
}
export async function loader({ request }: any) {
  const url = new URL(request.url);
  const text = url.searchParams.get("text")!;
  return runCompletion(text);
}