把ChatGPT接入我的个人网站

把ChatGPT接入我的个人网站 效果图

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献给有外网服务器的小伙伴

如果你本人已经有一台外网的服务器，并且页拥有一个OpenAI API Key，那么下面就可以参照我的教程来搭建一个自己的ChatGPT。

需要的环境Centos7（其他服务器也行）nodejs

这里主要用到了node环境，所有的代码也是由JavaScript编写

安装依赖库

首先需要安装OpenAI提供的js库——openai，使用npm安装即可

npm install openai

然后再安装一个用于后面管理js后台运行的库——forever

npm install forever编写代码const WebSocket = require('ws')const {Configuration, OpenAIApi} = require('openai')const wss = new WebSocket.Server({port:8080})const config = new Configuration({apiKey: 'OPENAI_API_KEY'}); //这里的OPENAI_API_KEY是你自己的keyconst openai = new OpenAIApi(config);const welcomeStr = "Hello，我是胡海龙，这是我基于OpenAI搭建的类似ChatWindow，你可以像使用ChatGPT一样来使用它，如何搭建以及源码可以联系我：hhlworkspace@qq.com";wss.on('connection', ws=>{ ws.on('message', async (message)=>{ if(message =='[$check$]'){ ws.send('[$alive$]') }else{ const completion = await openai.createCompletion({ model: 'text-davinci-003', prompt: ''+message, max_tokens: 2048, stream: true, user: 'huhailong1121' },{responseType: 'stream'}); completion.data.on("data",(data)=>{ const lines = data ?.toString() ?.split("\n") .filter((line) => line.trim() !== ""); for (const line of lines) { const message = line.replace(/^data: /, ""); if (message === "[DONE]") { break; // Stream finished } try { const parsed = JSON.parse(message); ws.send(parsed.choices[0].text) } catch (error) { console.error("Could not JSON parse stream message", message, error); } } }) } })})

上面的代码含义：开启一个Websocket服务，然后接收到用户发送的消息后，使用openai库发起请求，然后把返回的数据推给前端用户，前端用户接收的时候用解析markdown的组件接收就可以。下面主要说一下请求openai的部分

const {Configuration, OpenAIApi} = require('openai')const config = new Configuration({apiKey: 'OPENAI_API_KEY'});const openai = new OpenAIApi(config);const completion = await openai.createCompletion({ model: 'text-davinci-003', prompt: ''+message, max_tokens: 2048, stream: true, user: 'huhailong1121' },{responseType: 'stream'}); completion.data.on("data",(data)=>{ const lines = data ?.toString() ?.split("\n") .filter((line) => line.trim() !== ""); for (const line of lines) { const message = line.replace(/^data: /, ""); if (message === "[DONE]") { break; // Stream finished } try { const parsed = JSON.parse(message); ws.send(parsed.choices[0].text) } catch (error) { console.error("Could not JSON parse stream message", message, error); } } })

首先是引入openai库中的 Configuration, OpenAIApi，然后配置apiKey，配置好以后创建请求——openai.createCompletion，注意，这里要使用同步去处理以下，参数的含义：

model：使用的模型，目前新的模型是text-davinci-003prompt：用户的提问和需求max_tokens：这个参数决定了能一次返回多少长度的结果，如果不是用stream的话这个设置的小可能会导致结果被截断stream：是否使用流方式返回结果，我这里使用了流方式返回结果，因为这样可以给用户更全的数据，不会截断，而且不会造成长时间阻塞，可以实时的动态的生成结果，给用户的体验更好user：用户标识，这个不设置也可以，还有其他更多的参数可以参考网上的资料

使用流后需要对data进行监听，监听中将返回的流先转为字符串，然后通过换行截取，去掉头部的data字符串后剩余的可以转为一个json对象，其中choices数组里面的text就是我们要的结果，所以将它发送给用户即可。

前端代码相对简单，就是单纯的websocket接收数据，然后渲染，只是样式上需要设计和调整，如果有需要前端代码的小伙伴可以前往我的个人网站进行下载，注册登录后点击资源即可下载：

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