OpenAI API - Имплементация на съхранение на чат история

В този учебник ще научиш как да запазиш хронологията на чата в приложение, използващо OpenAI API. Досега вероятно си тествал прости въпроси и отговори, но за да водиш наистина интерактивен и завладяващ разговор, е от съществено значение да запазиш пълния контекст на чата. В това ръководство ще ти покажем стъпка по стъпка как да постигнеш това, като управляваш хронологията на чата както на клиента, така и на сървъра.

Най-важните изводи

• Хронологията на чата трябва да се записва ръчно, тъй като OpenAI API не предлага постоянство.
• Ефективният метод е да се запази хронологията на сървъра, за да се увеличи ефективността и да се защитят данните на дългосрочна основа.
• Масивът messages играе централна роля за управлението на потребителските взаимодействия и отговорите на ИИ.

Стъпка по стъпка ръководство

Стъпка 1: Задаване на концепцията

Досега си създал просто приложение за въпроси и отговори. За да го превърнеш в пълноценно приложение за чат, трябва да се гарантира, че избраният контекст между заявките и отговорите се запазва. Освен това е необходимо да се запази цялата история на чата. За да постигнеш това, е препоръчително да се запази хронологията на сървъра, тъй като това също предоставя възможността да се управляват данните в база данни.

Стъпка 2: Създаване на масива messages

В приложението си на сървъра трябва да дефинираш масив, който ще служи като склад за всички съобщения. Този масив, който ще наречем messages, ще съдържа всички изпратени и получени съобщения. Можеш да декларираш масива във файла appichat.js.

Стъпка 3: Добавяне на заявките на потребителите

Важно е при всяко получаване на съобщение от потребителя да го добавиш в масива messages. За тази цел ще използваш push команда. Трябва да се увериш, че създаваш обект, който съдържа ролята (потребител) и съдържанието на съобщението. Това позволява на ИИ да контекстуализира разговора спрямо това.

Стъпка 4: Извикване на API-то

След като добавиш съобщението на потребителя в масива messages, трябва да го предадеш на всяко извикване на API. Извикването на функцията за създаване на завършено чат изглежда по този начин - предаваш целия messages масив. Можеш да тестваш да го имплементираш с един прост въпрос от потребителя.

Стъпка 5: Получаване на отговорите от ИИ-то

След като API-то обработи заявката, получаваш отговор от ИИ-то. Този отговор също трябва да се добави в messages масива. Увери се, че отговорът е запазен като роля: асистент със съответното съдържание, за да се гарантира, че следващата заявка на потребителя продължава да взема предвид предишния разговор.

Стъпка 6: Повторно тестване на разговора

Сега можеш да провериш функционирането на приложението си, като зададеш няколко въпроса. Провери дали отговорите на ИИ-то остават смислени въпреки предишните съобщения. Трябва да се развие непрекъснат разговор, който взема предвид контекста на предишните въпроси и отговори.

Стъпка 7: Извеждане и проверка на съобщенията

За да бъдеш сигурен, че всичко е правилно записано в messages масива ти, можеш да използваш конзолен изход, за да следиш масива. Така ще можеш да видиш кои съобщения се записват и да се увериш, че всичко функционира както трябва.

Стъпка 8: Завършване на изпълнението

Сега имаш функциониращо приложение за чат, което запазва цялата история на чата. Можеш да продължиш да го подобряваш, като добавяш допълнителни функционалности или интегрираш запазването в база данни, за да позволиш дългосрочно запазване на разговорите.

Обобщение

В това ръководство се научихте как да управлявате и запазвате хронологията на чат с OpenAI API. Чрез използване на масива messages на сървъра, можете да се уверите, че всички заявки на потребители и отговори на ИИ се проследяват правилно, което позволява съгласувано и контекстуално потребителско изживяване.