OpenAI API - реалізація зберігання історії чату

У цьому посібнику ти дізнаєшся, як можна зберегти історію чату у додатку, який використовує API OpenAI. До цього часу ти, можливо, тестував лише прості запитання та відповіді, але для того, щоб вести дійсно інтерактивну та захоплюючу розмову, критично важливо зберігати весь контекст чату. У цьому посібнику ми поетапно покажемо тобі, як цього досягнути, керуючи історією чату як на клієнті, так і на сервері.

Головні висновки

• Історію чату потрібно зберігати вручну, оскільки API OpenAI не надає постійного зберігання.
• Ефективний підхід полягає у збереженні історії на сервері для підвищення ефективності та забезпечення довгострокового зберігання даних.
• Масив повідомлень грає ключову роль у керуванні взаємодіями користувачів та відповідями штучного інтелекту.

Поетапний посібник

Крок 1: Визначення концепції

До цього часу ти створив простий додаток із запитаннями та відповідями. Щоб перетворити його на повноцінний чат-додаток, потрібно забезпечити збереження контексту між запитаннями та відповідями та зберегти всю історію чату. Для цього рекомендується зберігати історію на сервері, оскільки це також дозволяє керувати даними у базі даних.

Крок 2: Створення масиву повідомлень

У своєму серверному додатку ти повинен визначити масив, який виступатиме як сховище для всіх повідомлень. Цей масив, який ми назвемо повідомленнями, буде містити всі відправлені та отримані повідомлення. Ти можеш оголосити масив у файлі appichat.js.

Крок 3: Додавання запитів користувача

Важливо, щоб після отримання повідомлення від користувача ви додавали його до масиву повідомлень. Для цього використовуйте команду Push. Потрібно забезпечити створення об'єкта, який містить роль (користувач) та вміст повідомлення. Це допомагає штучному інтелекту адекватно контекстуалізувати розмову.

Крок 4: Виклик API

Після додавання повідомлення користувача до масиву повідомлень потрібно передавати цей масив при кожному виклику API. Виклик функції для створення завершення чату виглядає в даному випадку так, що ти передаєш весь масив повідомлень. Почни з простого запитання користувача для перевірки.

Крок 5: Отримання відповіді від ШІ

Після обробки запиту API ти отримаєш відповідь від ШІ. Також необхідно додати цю відповідь до масиву повідомлень. Переконайся, що відповідь зберігається як роль: асистент з відповідним вмістом (контент). Це дозволить наступному запиту користувача продовжувати контекст попереднього спілкування.

Крок 6: Повторне тестування розмови

Тепер можеш перевірити роботу свого додатку, задавши кілька питань. Перевір, чи відповіді ШІ залишаються змістовними незважаючи на попередні повідомлення. Має відбуватися безперервне спілкування, яке враховує контексти попередніх запитань та відповідей.

Крок 7: Виведення та перевірка повідомлень

Щоб переконатися, що всі дані правильно зберігаються у твоєму масиві повідомлень, можеш використовувати консольне виведення для моніторингу масиву. Це дозволяє переглянути, які повідомлення зберігаються і підтвердити, що все працює належним чином.

Крок 8: Завершення реалізації

Тепер у тебе є працюючий чат-додаток, який зберігає всю історію чату. Ти можеш ще докладніше покращити це, додавши додаткові функціональності або інтегрувавши зберігання в базу даних для забезпечення довгострокового зберігання розмов.

Підсумок

У цьому посібнику ти дізнаєшся, як керувати та зберігати історію чату з використанням API OpenAI. За допомогою реалізації масиву повідомлень на сервері ти можеш переконатися, що всі запити користувачів та відповіді ШІ слідують послідовно, що дозволяє забезпечити послідовний та контекстуальний досвід користувача.