OpenAI API - Implementierung einer Chat-Verlaufsspeicherung

In diesem Tutorial lernst du, wie du den Chatverlauf in einer Anwendung speichern kannst, die die OpenAI API nutzt. Bisher hast du möglicherweise nur einfache Fragen und Antworten getestet, aber um ein wirklich interaktives und fesselndes Gespräch zu führen, ist es entscheidend, den gesamten Kontext des Chats zu speichern. In dieser Anleitung zeigen wir dir Schritt für Schritt, wie du das erreichen kannst, indem du den Chatverlauf sowohl auf dem Client als auch auf dem Server verwaltest.

Wichtigste Erkenntnisse

• Der Chatverlauf muss manuell gespeichert werden, da die OpenAI API keine Persistenz bietet.
• Eine effektive Methode besteht darin, den Verlauf auf dem Server zu speichern, um die Effizienz zu erhöhen und die Daten langfristig zu sichern.
• Das messages Array spielt eine zentrale Rolle bei der Verwaltung der Benutzerinteraktionen und der Antworten der KI.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Schritt 1: Festlegung des Konzeptes

Du hast bisher eine einfache Frage-und-Antwort-Anwendung erstellt. Um diese in eine vollwertige Chat-Anwendung zu transformieren, musst du sicherstellen, dass der gewählte Kontext zwischen den Anfragen und Antworten erhalten bleibt. Außerdem ist es notwendig, die gesamte Chat-Historie zu speichern. Um das zu erreichen, ist es ratsam, den Verlauf auf dem Server zu speichern, da dies auch die Möglichkeit bietet, die Daten in einer Datenbank zu verwalten.

Schritt 2: Erstellen des messages Arrays

In deiner Server-App musst du ein Array definieren, das als Speicher für alle Nachrichten dient. Dieses Array, das wir messages nennen werden, wird alle gesendeten und empfangenen Nachrichten enthalten. Du kannst das Array in deiner Datei appichat.js deklarieren.

Schritt 3: Hinzufügen von Nutzeranfragen

Es ist wichtig, dass du bei jedem Empfang einer Nachricht vom Benutzer diese in das messages Array eintägst. Hierzu wirst du den Push-Befehl verwenden. Du musst sicherstellen, dass du ein Objekt erstellst, das den role (Benutzer) und den content (Inhalt) der Nachricht festhält. Dies ermöglicht der KI, die Konversation entsprechend zu kontextualisieren.

Schritt 4: Die API aufrufen

Nachdem du die User-Nachricht in das messages Array hinzugefügt hast, musst du dieses Array bei jedem API-Aufruf übergeben. Der Aufruf der Funktion zum Erstellen einer Chat-Vervollständigung sieht in diesem Fall so aus, dass du das gesamte messages Array übergibst. Du kannst mit einer einfachen Benutzerfrage testen, dies einmal zu implementieren.

Schritt 5: Antworten von der KI erhalten

Nachdem die API die Anfrage bearbeitet hat, erhältst du die Antwort von der KI. Du musst diese Antwort ebenfalls in das messages Array hinzufügen. Achte darauf, dass die Antwort als role: assistant mit dem entsprechenden content (Inhalt) gespeichert wird. Dies stellt sicher, dass die folgende Benutzeranfrage die vorherige Konversation weiterhin berücksichtigt.

Schritt 6: Erneutes Testen der Konversation

Nun kannst du die Funktionsweise deiner Anwendung überprüfen, indem du mehrere Fragen stellst. Überprüfe, ob die Antworten der KI trotz der vorherigen Nachrichten sinnvoll bleiben. Es sollte ein kontinuierliches Gespräch entstehen, das den Kontext der vorherigen Fragen und Antworten berücksichtigt.

Schritt 7: Ausgabe und Überprüfung der Nachrichten

Um sicherzugehen, dass alles korrekt in deinem messages Array gespeichert wird, kannst du eine Konsolenausgabe verwenden, um das Array zu überwachen. Damit kannst du sehen, welche Nachrichten gespeichert werden und sicherstellen, dass alles funktioniert, wie es sollte.

Schritt 8: Abschluss der Implementierung

Nun hast du eine funktionierende Chat-Anwendung, die die gesamte Geschichte des Chats speichert. Du kannst dies weiter verfeinern, indem du zusätzliche Funktionalitäten hinzufügst oder die Speicherung in eine Datenbank integrierst, um eine langfristige Speicherung der Konversationen zu ermöglichen.

Zusammenfassung

In dieser Anleitung hast du gelernt, wie du den Verlauf eines Chats mit der OpenAI API verwalten und speichern kannst. Durch die Implementierung eines messages Arrays auf dem Server kannst du sicherstellen, dass alle Benutzeranfragen und KI-Antworten korrekt verfolgt werden, was eine kohärente und kontextuelle Benutzererfahrung ermöglicht.