当今,人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛,其中自然语言处理是非常重要的一环。OpenAI 的 GPT 模型是自然语言处理领域的一项重要技术,它可以根据已有的文本数据,自动生成具有语言逻辑的文章,让计算机具备了一定的语言智能。ChatGPT 是一个基于 GPT 模型的聊天机器人,能够与人类进行自然语言的交互,实现了自然语言生成的能力。而 ChatGPT 镜像网站则是在原有 ChatGPT 的基础上,通过搭建自己的服务器,实现了 ChatGPT 的本地化部署。
ChatGPT 镜像网站的实现原理是将 ChatGPT 的源代码并将其部署在服务器上。在部署过程中,需要先将 ChatGPT 的代码上传至宝塔控制面板,部署完成后,用户可以通过访问网址直接使用 ChatGPT 进行聊天。
这里提供了一个完整的源码:https://wwi.lanzoup.com/iYVqX0thv3cd
下面是一个简单的示例,使用PHP和OpenAI API实现与ChatGPT的交互:
<?php
// 设置OpenAI API密钥
$open_ai_key = "your_openai_api_key_here";
// 如果未提交消息,则显示默认欢迎消息
if (!isset($_POST['message'])) {
echo json_encode([
"raw_message" => "",
"message" => "欢迎来到我的聊天机器人,请问有什么可以帮助您的?",
"status" => "success",
]);
exit;
}
// 创建OpenAI API请求
$data = [
"model" => "text-davinci-002",
"prompt" => $_POST['context'] . "\n" . $_POST['message'],
"temperature" => 0.7,
"max_tokens" => 150,
"stop" => ["\n"]
];
$options = [
'http' => [
'header' => "Content-type: application/json\r\nAuthorization: Bearer $open_ai_key\r\n",
'method' => 'POST',
'content' => json_encode($data),
],
];
// 发送OpenAI API请求并处理响应
$context = stream_context_create($options);
$response = file_get_contents("https://api.openai.com/v1/completions", false, $context);
if (!$response) {
echo json_encode([
"raw_message" => "",
"message" => "对不起,出了点问题,请稍后再试。",
"status" => "error",
]);
exit;
}
// 解析OpenAI API响应并返回结果
$decoded = json_decode($response, true);
if (isset($decoded['choices'][0]['text'])) {
$message = $decoded['choices'][0]['text'];
echo json_encode([
"raw_message" => $_POST['message'],
"message" => $message,
"status" => "success",
]);
exit;
} else {
echo json_encode([
"raw_message" => $_POST['message'],
"message" => "对不起,我不理解您的问题,请重新尝试。",
"status" => "error",
]);
exit;
}
?>
在代码的第一部分,我们设置了一些变量,这些变量将在稍后使用。变量 $open_ai_key 包含我们的 OpenAI API 密钥,用于验证我们对 API 的请求。变量 $chat_history 是一个数组,将保存聊天历史记录,我们将使用它发送给 OpenAI 进行文本补全,我们检查用户是否通过 POST 请求提交了消息。如果是,我们将消息添加到聊天历史记录数组中,并将变量 $message 设置为用户的消息。
第二部分检查历史记录数组中是否有任何先前的聊天消息。如果有,我们使用 implode() 函数将它们连接成一个字符串。这将创建一个上下文字符串,我们将与用户的消息一起发送给 OpenAI 进行文本补全。
然后,我们使用 $open_ai_key 变量进行身份验证,构造了我们的 OpenAI API 请求。我们将上下文字符串(如果有)和用户的消息传递给 API。
一旦我们从 OpenAI API 收到响应,我们就从响应中提取已完成的文本,并将其添加到我们的聊天历史记录数组中,我们将聊天历史记录输出为 JSON 对象,前端应用程序可以读取它。
这段代码提供了一个基本框架,用于构建使用 OpenAI 的 GPT 语言模型的聊天机器人。它允许我们将消息发送到模型进行文本补全,并跟踪聊天历史记录,以提供对话式体验。