このチュートリアルでは、OpenAI APIを使用するアプリケーションでチャット履歴を保存する方法を学びます。これまでに単純な質問と回答をテストしたかもしれませんが、本当にインタラクティブで引き込まれる会話を行うには、チャット全体のコンテキストを保存することが重要です。このガイドでは、クライアントとサーバーの両方でチャット履歴を管理する方法をステップバイステップで示します。
主なポイント
- OpenAI APIは永続性を提供していないため、チャット履歴は手動で保存する必要があります。
- 効果的な方法は、効率を高め、データを長期的に安全にするために、履歴をサーバーに保存することです。
- messages配列は、ユーザーとAIの応答の管理において中心的な役割を果たします。
ステップバイステップガイド
ステップ1：コンセプトの確立
これまでに単純な質問応答アプリを作成しました。これを完全なチャットアプリケーションに変換するには、リクエストと回答の間で選択したコンテキストが維持されることを確認する必要があります。さらに、全体のチャット履歴を保存する必要があります。これを実現するには、データベースでデータを管理する機会も提供するので、サーバーに履歴を保存することをお勧めします。
ステップ2：messages配列の作成
サーバーアプリ内で、すべてのメッセージを保存するための配列を定義する必要があります。この配列、messagesと呼ぶことにします、は送信されたすべてのメッセージを含みます。この配列は、appichat.jsファイル内で宣言できます。
ステップ3：ユーザーのリクエストの追加
ユーザーからのメッセージを受信するたびに、そのメッセージをmessages配列に追加することが重要です。これには、Pushコマンドを使用します。メッセージの役割（ユーザー）と内容（コンテンツ）を保持するオブジェクトを作成する必要があります。これにより、AIが会話をコンテクストに応じて分析できるようになります。
ステップ4：APIの呼び出し
ユーザーのメッセージをmessages配列に追加した後は、API呼び出し時にこの配列を渡す必要があります。この場合、チャット補完関数を作成する関数呼び出しは、messages全体を渡すことになります。単純なユーザー質問でこれを一度実装してみることができます。
ステップ5：AIからの回答を取得
APIがリクエストを処理した後、AIから回答を受け取ります。この回答もmessages配列に追加する必要があります。回答はrole: assistantと適切なコンテンツで保存する必要があります。これにより、次のユーザーのリクエストが前の会話を引き続き考慮することができます。
ステップ6：会話の再テスト
複数の質問をすることでアプリケーションの機能を確認できます。以前のメッセージにかかわらず、AIの回答が適切であることを確認してください。前の質問と回答のコンテクストを考慮した連続した会話が生じるべきです。
ステップ7：メッセージの出力と確認
messages配列にすべてが正しく保存されていることを確認するために、コンソール出力を使用して配列を監視できます。保存されているメッセージやすべてが正常に機能しているかを確認できます。
ステップ8：実装の完了
これで完全なチャットアプリが完成しました。チャットの全履歴を保存することができます。さらに、追加機能を組み込んだり、チャット履歴をデータベースに統合して会話を永続的に保存することができます。
要約
このガイドでは、OpenAI APIを使用してチャットの履歴を管理し保存する方法を学びました。サーバー上でmessages配列を実装することで、すべてのユーザーリクエストとAIの回答を正確に追跡し、一貫したコンテクストのユーザーエクスペリエンスを可能にします。
よくある質問
チャット履歴をどのように保存しますか？すべてのメッセージが保存されるmessages配列を使用します。
チャット履歴をサーバーに保存すべき理由は？より効率的な使用とデータベースへの永続的な保存オプションが可能になります。
配列の代わりにデータベースを使用することはできますか？はい、これは会話の長期保存と管理に適したオプションです。
