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打造免费ChatGPT应用教程

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本教程将带领大家使用免费服务器和数据库搭建ChatGPT应用,通过优化答案以扩展ChatGPT的能力,实现更丰富的应答。同时介绍了本地开发和部署过程,并总结了Vercel的优势。

前言

最近ChatGPT好火,也创造了好多优秀的应用

于是乎,我也想出一篇教程,带领大家打造一款免费 ChatGPT 应用。

准备工作

▼ 搭建免费服务器 ▼

薅免费服务器,推荐注册Vercel

打造免费ChatGPT应用教程

▼ 搭建免费数据库 ▼

推荐注册supabase

打造免费ChatGPT应用教程

▼ 下载应用源码 ▼

下载项目模板,或者大家可以fork到自己的github进行修改

部署应用

▼ 创建数据库 ▼

注册完supabase之后,初始化sql,项目中supabasemigrations20230406025118_init.sql

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▼ 创建应用 ▼

最快的方式直接引用我的项目
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创建应用
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选择应用
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导入你的应用代码
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点击部署即可
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配置openAI token key变量
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配置supabase变量
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配置之后,重新部署一下应用
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优化答案

为什么还要做这一步呢?因为用户一般会提问题都会很简单,所以可能会导致答案会很简单。

那怎么处理呢?

扩展!我们可以尽可能地给ChatGPT提供更多的关键词,让他的答案更加丰富。

实现方式:在项目中 /pages/docs/xxxx.mdx 创建markdown文件,创造相关的内容

实现原理

构建时

项目部署的时候,generate-embeddings.ts 里面的逻辑会解析mdx文件内容 插入到 nods_page、nods_page_section 表中。

embedding 字段存储了一大串的数字,这个是通过请求ChatGPT解析得到向量数据(PS:可自行学习一下向量搜索,这个我也没深入了解)

打造免费ChatGPT应用教程

插入是的数据如下:

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打造免费ChatGPT应用教程

运行时
  1. 用户发起请求的时候,同样是通过请求ChatGPT embeddings接口得到向量数据,然后和nods_page_section表中的embedding 字段进行匹配;
  2. 在步骤2中得相关的关键词之后,通过组装数据,发起ChatGPT completions 会话接口;
  3. 给用户返回答案。

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体验

好了,部署成功,此时我们可以通过访问 interview-ai.vercel.app

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界面如下
打造免费ChatGPT应用教程

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本地开发

  • cp .env.example .env
  • 在新创建的 .env 文件中设置 OPENAI_KEY
# 安装pnpm
npm install -g pnpm@7.32.0

# 安装next
npm install next --registry=https://registry.npmmirror.com

# 安装项目依赖包
npm install --registry=https://registry.npmmirror.com

# 启动项目
pnpm dev

PS:本地开发会有一些小问题,openAI 接口需要代理,本地是无法直接请求,需要改造一下代码走代理才行。

总结

Vercel 虽然是国外的服务器,但国内访问还是挺快的,而且部署也很方便,主要是免费!!!

可以借助开发模板快速构建AI应用

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