🤖 Wie man GPT-4 und GPT 3.5 Chat-API in Ihre nächste Website oder Anwendung integriert
Möchten Sie GPT-4 und GPT 3.5 Chat-API in Ihre nächste Website oder Anwendung integrieren? Suchen Sie nicht weiter! In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie eine Anwendung von Grund auf mit serverloser Technologie auf Microsoft Azure erstellen und bereitstellen können, die direkt mit OpenAI und seinen APIs kommuniziert.
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Einrichten von OpenAI
- Installation von Node.js und VS Code
- Erstellen eines REST-Servers
- Abfragen von OpenAI
- Erstellen einer Benutzeroberfläche
- Interaktives Chatten
- Hinzufügen von Nachrichtenverlauf
- Bereitstellung in der Cloud
- Fazit
Einführung
GPT-4 und GPT 3.5 sind leistungsstarke Sprachmodelle, die von OpenAI entwickelt wurden und verwendet werden können, um Ihren eigenen Chat direkt mit OpenAI und seinen Modellen anzupassen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie diese Modelle mithilfe von serverloser Technologie auf Microsoft Azure in Ihre nächste Website oder Anwendung integrieren können.
Einrichten von OpenAI
Um loszulegen, besuchen Sie die OpenAI-Website und erstellen Sie ein Konto. Sobald Sie sich angemeldet haben, gelangen Sie zum OpenAI-Dashboard, auf dem Sie auf Dokumentation, API-Referenzen und Beispiele zugreifen können. Sie können auch zum Playground gehen, wo Sie mit der Chat-Version von GPT sowie GPT-4 interagieren und testen können, wie es funktioniert.
Installation von Node.js und VS Code
Bevor wir beginnen, müssen wir Node.js installieren, eine JavaScript-Laufzeitumgebung, mit der wir einen einfachen REST-Server erstellen können. Wir werden auch VS Code verwenden, einen Code-Editor, der mit vielen großartigen Plugins geliefert wird, die wir verwenden können, um das Codierungserlebnis zu erleichtern.
Erstellen eines REST-Servers
Sobald wir Node.js und VS Code installiert haben, können wir mithilfe der Express-, OpenAI-, body-parser- und cors-Pakete einen REST-Server erstellen. Wir erstellen eine index.js-Datei und importieren die erforderlichen Module. Wir richten auch die OpenAI-Konfiguration und -Initialisierung ein und fragen das Chat-Modell mithilfe von async/await ab.
Erstellen einer Benutzeroberfläche
Als nächstes erstellen wir eine Benutzeroberfläche mithilfe von HTML, CSS und JavaScript. Wir erstellen ein Formular, das ein Benutzer mit einer Eingabe und einer Schaltfläche senden kann. Wir erstellen auch ein Chat-Protokoll, in dem alle Nachrichten angezeigt werden.
Interaktives Chatten
Um das Chatten interaktiv zu gestalten, ändern wir den REST-Server von einer GET-Anforderung in eine POST-Anforderung und hören auf Nachrichten, die als Teil dieser POST-Anforderung gesendet werden. Wir erstellen auch ein neues Nachrichtenelement und fügen es dem Chat-Protokoll hinzu.
Hinzufügen von Nachrichtenverlauf
Um den Nachrichtenverlauf hinzuzufügen, speichern wir den Verlauf als Array von Nachrichten zwischen dem Benutzer und dem Assistenten mit einer Systemnachricht am Anfang, um den Kontext dafür zu geben, wie der eigentliche Chatbot funktionieren sollte.
Bereitstellung in der Cloud
Schließlich werden wir die Anwendung mithilfe von Microsoft Azure in der Cloud bereitstellen. Wir erstellen eine Funktions-App und einen Arbeitsbereich für das Projekt. Wir erstellen auch einen HTTP-Trigger und geben ihm einen Namen. Wir werden dann den Arbeitsbereich in der Cloud bereitstellen und alle vorhandenen Bereitstellungen überschreiben.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von GPT-4 und GPT 3.5 Chat-API in Ihre nächste Website oder Anwendung mit serverloser Technologie auf Microsoft Azure einfach ist. Wenn Sie den in diesem Artikel beschriebenen Schritten folgen, können Sie einen leistungsstarken Chatbot erstellen, der auf natürliche und intuitive Weise mit Benutzern interagieren kann.
