Chat GPT实用案例——VUE+Chat GPT实现聊天功能教程

首先，我们需要确定所需功能和技术栈:

前端框架：Vue.js
聊天机器人：Chat GPT API
CSS框架：Bootstrap or 自主设计

在开始编写代码之前，请确认 Chat GPT API 服务已经配置好, 并且您已获得了API密钥或者token。

接下来是 Vue.js项目初始化：

# 安装vue-cli
npm install -g vue-cli 

# 创建一个基于webpack模板新项目（chatbot）
vue init webpack chatbot

# 进入到目录cd chatbot && npm install

# 添加chat-gpt依赖库
yarn add @huggingface/chatapi-basic

然后打开package.json文件，在scripts中添加一些scripts命令:

"build": "node build/build.js",
"lint": "eslint --ext .js,.vue src",
"start": "node server/index.js", // 开始服务器监听请求

server/index.js 文件为聊天机器人Node代理类(实现跨域+GPT-API调用),具体请参考源码。（下方直接复制源码代码）

编辑聊天界面，在chatbot/src/components目录下新建Chat.vue文件，并编写以下代码:

  
      简单CSS样式
    
        
            
            User Input
              
        
        
        
                  
             
             
                    <!--会话开始-->
                

            

          

     






export default {
    name: "BaseChat",
    data(){
      return{
           chatData:[],
           userInput:'',
           sessionId:''
       }
},

mounted () {
   this.init() // 初始化sessionId
}, 
methods:{
     init : async function (){
              const ans = await this.$axios.get('/api/session')  
    		this.sessionId =(ans.data).id;
         },
         // 发送消息到后端API(接受GPT回复)
     sendMsg:async function(){
 			//添加用户发送信息到对话框列表中
		        if(this.userInput!=""){
		          await  this.updateDialogue('Me',this.userInput);
		        }
		  //获取ai的回答并将其添加到对话框列表中
			let response = await this.getResponse();
	        	await  this.updateDialogue('AI',response);
	    },
	  async getResponse(){
           let without_space_input = this.userInput.trim();   
            //调用前端Chat GPT API 
            const ans = await axios.post(
            	'/api/chat/text',{ message :without_space_input,sessionId:this.sessionId} );
            return ans.data.message;
     },

    updateDialogue: function(user,message) {
	      const ulTags= this.$refs.dialogue ;
	      var newli = document.createElement("li");
	          var newText=document.createTextNode(message); 

	       if (user=='Me'){
	             newli.style="text-align:right; color:green";
	       }         
	       else{
	            newli.style="color:blue";
	            }
	       

          ulTags.appendChild(newli).appendChild(newText);

        },    


}
}







.container{
 width:100%;
 height:50vh;
}

接下来是 Chat 接口代理代码, 在server/index.js文件添加以下内容:

const express=require('express')
const bodyParser=require('body-parser');
const app=express();

var config={
	key:"API-KEY",//API key token or Secret-API-key
	engine : "davinci"
};

var sessionID=null;

app.use(express.static('../chatbot/dist/'))

app.use(bodyParser.json());

app.get('/hello',(req,res)=>{

   res.send("Hello World!");

});


/*
* 开始对话创建一个sesssion.
*
*/
async function create_session() {
	const api_url='https://api.openai.com/v1/engine/'+config.engine+'/completions';
	var headers={
	 'Content-Type': 'application/json',
         auth:`Bearer ${config.key}`
    };
     
        const prompt = "Hello openai";  // Initial seed
  	const data= {
          prompt: plug(prompt),
          max_tokens: 300,temperature:0.8,n :1 ,presence_penalty :0,delay :false 
        }
	let res = await fetch(api_url,{method:'POST',headers,body: JSON.stringify(data)})
      	.then(response => response.json())
    if(!('id' in res)){
      console.error("Error calling GPT API",res);
      throw new Error("Create Session Token request failed");
     }        
console.log("------------->>>",res.choices[0].text.replace(/[\r\n]+/gm, ""));
         sessionID=res.id;
	    return { success:true,id:(sessionID)};

}
app.get('/api/session',(req,res)=>{
 (async ()=>{
	const ans ={success:false};
	try{
	      ans.success=true;
	      ans["id"]=await create_session();// 返回目前在线最新对话的Api-Key和Session-Token.
	      

       }catch(e){
	  console.log(e);
	}

	res.status(200).json(ans);

})()
});


/*
* Chat基础API，使用GPT模型实现聊天机器人功能。
*
*/
const chat_message="Chat basic API functionality!";
function plug(text){
//判断是否是列表
let mcs=text.charAt(text.length-1)===';'

if(mcs==true){ c='\n'} else{c=''}
return text+c+chat_message;

}
    
app.post('/api/chat/text',(req,res)=>{


(async ()=>{
try{
  const message=req.body.message;//请求消息体的文本消息内容
  
  
const api_url='https://api.openai.com/v1/engine/'+config.engine+'/completions';

var headers={
 'Content-Type': 'application/json',
 auth:`Bearer ${config.key}`
};

	console.log(req.body)
        const prompt=[message] +"   ";  // Initial seed
  	
	const data= {
		      prompt: plug(prompt),
		      max_tokens: 300,
	    	      temperature:0.8,n :1 ,presence_penalty :0,delay :false }
		  let res = await fetch(api_url,{method:'POST',headers,body: JSON.stringify(data)})
    	  .then(response => response.json())
            if(!('choices' in res)){
		console.error("Error calling GPT API",res);
         	throw new Error("Create Session Token request failed");
             }
        	res.status(200).json({ message:(res.choices[0].text)});

     }catch(e){
       console.log(e);

      }

})()

});



app.listen(9002,()=>{

console.log('listening port....9002')
})