项目地址

http://chat.xutongbao.top

项目截图

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使用技术栈

node+SQLite+redis+nginx+log4js+express+jenkins+cdn+react+antd+react-scrollbars-custom+iconfont+webpack+postman+axios+redux+immutable+npm+yarn+openai等等

官网

https://openai.com/blog/chatgpt/

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官方聊天应用

https://chat.openai.com/chat/79014944-0302-45ff-bd25-073803e37216

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官方Javascript沙盒应用

https://platform.openai.com/codex-javascript-sandbox

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官方技术文档

https://platform.openai.com/docs/introduction

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node调用ChatGPT的API

装包：

yarn add openai

获取API Keys:

https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction

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https://platform.openai.com/account/api-keys

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获取Organization ID：

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https://platform.openai.com/account/org-settings

?编辑node代码：

const { Configuration, OpenAIApi } = require('openai')const configuration = new Configuration({  organization: 'xxx',  apiKey: 'xxx',})const openai = new OpenAIApi(configuration)//增加const chatAdd = async (req, res) => {  const {    talkId = '',    name = '',    messageType = '1',    message = '',    modelType = '1',    promptType = '1',  } = req.body  const uid = uuidv4()  const now = Date.now()  const talkRedis = await redisClient.get('talk')  let talkList = JSON.parse(talkRedis)  const resultIndex = talkList.findIndex((item) => item.uid === talkId)  if (resultIndex >= 0) {    if (message && message.trim() !== '') {      const chatRedis = await redisClient.get('chat')      let chatList = JSON.parse(chatRedis)      chatList = Array.isArray(chatList) ? chatList : []      let currentChatList = chatList        .filter((item) => item.talkId === talkId)        .sort((a, b) => a.createTime - b.createTime)      let prompt = ''      if (promptType === '1') {        if (currentChatList.length > 0) {          let shotChatList = currentChatList          if (currentChatList.length > 10) {            shotChatList = currentChatList.slice(currentChatList.length - 10)          }          shotChatList.forEach((item) => {            let { messageType, message } = item            if (messageType === '1') {              prompt += `YOU:${message}n`            } else if (messageType === '2') {              //message = encodeURIComponent(message)              prompt += `${message}n`            }          })        }        prompt += `YOU:${message}n`      } else if (promptType === '2') {        if (currentChatList.length > 0) {          let shotChatList = currentChatList          if (currentChatList.length > 10) {            shotChatList = currentChatList.slice(currentChatList.length - 10)          }                    shotChatList.forEach((item) => {            const { messageType, message } = item            if (messageType === '1') {              prompt += `n/* Command: ${message} */n`            } else if (messageType === '2') {              //message = encodeURIComponent(message)              prompt += `${message}n`            }          })        }        prompt += `<|endoftext|>/* I start with a blank HTML page, and incrementally modif it via <script> injection. Written for Chrome. */n/* Command: Add "Hello World", by adding an HTML DOM node */nvar helloWorld = document.createElement('div');nhelloWorld.innerHTML = 'Hello World';ndocument.body.appendChild(helloWorld);n/* Command: Clear the page. */nwhile (document.body.firstChild) {n  document.body.removeChild(document.body.firstChild);n}nn/* Command: ${message} */n`      }      let completion      try {        let hooks = [          {            value: '1',            lable: 'text-davinci-003',          },          {            value: '2',            lable: 'code-davinci-002',          },        ]        let resultIndex = hooks.findIndex((item) => item.value === modelType)        let model = 'text-davinci-003'        if (resultIndex >= 0) {          model = hooks[resultIndex].lable        }        const completionRes = await openai.createCompletion({          model,          // prompt:          //   'YOU:你好n你好。很高兴见到你。nYOU:你叫什么名字n我叫小爱。很高兴见到你！nYOU:介绍一下元宵节n',          prompt,          max_tokens: 2048,        })        completion = completionRes.data      } catch (error) {        res.send({          code: 200,          data: {            isRobotBusy: true,          },          message: '失败-机器人无应答',        })        return      }      if (        Array.isArray(completion.choices) &&        completion.choices.length > 0 &&        completion.choices[0].text      ) {        const values = []        let robotMessage = completion.choices[0].text        robotMessage = robotMessage.replace(/n/, '')        //robotMessage = decodeURIComponent(robotMessage)        values.push(`(          '${uid}',          '${talkId}',          '${name}',          '${messageType}',          '${message}',          '${now}',          '${now}',          '新增'        )`)        const uidForRobot = uuidv4()        values.push(`(          '${uidForRobot}',          '${talkId}',          'robot',          '2',          '${robotMessage}',          '${now + 1000}',          '${now + 1000}',          '新增'        )`)        const valuesStr = values.join(',')        let err = await runSql(          `INSERT INTO chat (            uid,            talkId,            name,            messageType,            message,            createTime,            updateTime,            remarks        )        VALUES ${valuesStr}`        )        if (err) {          res.send({            code: 400,            data: {              err: err.stack,            },            message: '添加失败',          })        } else {          await refreshRedis({ tableName: 'chat' })          res.send({            code: 200,            data: {              //isRobotBusy: true,              prompt,              robotMessage,            },            message: '添加成功',          })        }      } else {        res.send({          code: 400,          data: {},          message: '失败-机器人无应答',        })      }    } else {      res.send({        code: 400,        data: {},        message: '失败-参数：message',      })    }  } else {    res.send({      code: 400,      data: {},      message: '失败-参数：talkId',    })  }}

chatGPT 是一款由 OpenAI 开发的聊天机器人模型，它能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。它的名称来源于它所使用的技术—— GPT-3架构，即生成式语言模型的第3代。chatGPT的核心技术是 GPT-3 架构。它通过使用大量的训练数据来模拟人类的语言行为，并通过语法和语义分析，生成人类可以理解的文本。它可以根据上下文和语境，提供准确和恰当的回答，并模拟多种情绪和语气。这样，就可以让用户在与机器交互时，感受到更加真实和自然的对话体验。chatGPT 的应用场景也很广泛。它可以用于处理多种类型的对话，包括对话机器人、问答系统和客服机器人等。它还可以用于各种自然语言处理任务，比如文本摘要、情感分析和信息提取等。例如，在一个问答系统中，chatGPT可以提供准确的答案，解决用户的疑惑；在一个客服机器人中，它可以帮助用户解决问题，提供更好的服务体验。在未来，chatGPT 的发展方向将会更加多元。它可能会引入更多的语言模型和深度学习技术，使得它的性能更加优秀。它也可能会拓展到更多的应用场景，为更多的人群提供服务。例如，它可能会进一步拓展到更多的语言领域，支持更多的语言；也可能会更加灵活，可以根据不同的目标来进行微调，适应不同的场景和需求。此外，chatGPT 也面临着一些风险和挑战。其中，最主要的问题是隐私和安全。由于 chatGPT 涉及到大量的个人信息，因此如果不加以保护，就有可能被黑客攻击和泄露。此外，由于 chatGPT 模拟人类的语言行为，因此如果不加以控制，它也可能会发生一些不良信息的传播。另一方面，在技术方面，chatGPT 也面临着一些挑战。由于它依赖于深度学习和大规模数据，因此如果数据质量不高或者模型不稳定，它的性能就会受到影响。此外，由于它所处理的是自然语言，因此它也需要面对语言多样性和变化性等问题。总之，chatGPT 是一款先进的聊天机器人模型，它可以为各种应用场景提供智能化的对话功能。通过它，可以让用户在与机器交互时，感受到更加真实和自然的对话体验。在未来，它将会更加成熟，为人类带来更多的便利。

聪明的你应该已经发现了，这篇文章是由chatAI自己生成的。