Menerapkan CHATGPT dengan Node js

Mar 16 2023
Apa itu ChatGPT : ChatGPT adalah chatbot kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh OpenAI dan diluncurkan pada November 2022. Ini dibangun di atas rangkaian model bahasa besar GPT-3 OpenAI dan telah disempurnakan menggunakan metode pembelajaran mesin yang diawasi data memiliki kunci jawaban sehingga model dilatih dengan jawaban yang benar itu sendiri ] dan penguatan [ metode pembelajaran mesin di mana agen cerdas (program komputer) berinteraksi dengan lingkungan dan belajar untuk bertindak dalam ] teknik pembelajaran itu.

Apa itu ChatGPT :

ChatGPT adalah chatbot kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh OpenAI dan diluncurkan pada November 2022. Ini dibangun di atas rangkaian model bahasa besar GPT-3 OpenAI dan telah disempurnakan menggunakan metode pembelajaran mesin yang diawasi di mana data pelatihan memiliki jawabannya kunci dengan itu sehingga model dilatih dengan jawaban yang benar itu sendiri ] dan penguatan [ metode pembelajaran mesin di mana agen cerdas (program komputer) berinteraksi dengan lingkungan dan belajar untuk bertindak dalam ] teknik pembelajaran itu.

Dengan kata sederhana, kita dapat mengatakan bahwa “ChatGPT adalah chatbot yang mengobrol dengan pengguna dalam bahasa manusia”.

Terapkan dalam Aplikasi Node js

Untuk menggunakan ChatGPT di aplikasi node js kami, kami akan menggunakan OpenAI apis . Untuk menggunakan api openAI, kita perlu mendapatkan kunci API dari openAI dan menggunakan pustaka klien API, seperti paket openai npm, untuk membuat permintaan ke API dari aplikasi node js kita.

Dapatkan Kunci API dari situs web OpenAI :

Buka situs web openAI ( https://openai.com/ ) dan setelah mendaftar, cari bagian "API" di pengaturan akun Anda dan hasilkan Kunci API. Jangan lupa untuk merahasiakan dan mengamankan kunci Api Anda.

Buat aplikasi simpul dasar:

Pergi ke terminal terlebih dahulu dan buat proyek dengan menggunakan

mkdir chatgpt-nodeproject
cd chatgpt-nodeproject
code .

npm init -y
npm install express openai dotenv 
touch server.js
touch .env
touch config.js

PORT=5003
OPEN_AI_KEY="PASTE YOUR API KEY HERE"

require('dotenv').config({ debug: process.env.DEBUG });

let cfg = { 
        port: process.env.PORT,
        openaikey:process.env.OPEN_AI_KEY
     }

module.exports = {
        cfg
}

const express = require('express');
const config =  require("./config").cfg;
const app = express();
app.use(express.json());

app.listen(config.port, () => {
  console.log(`Example app listening at http://localhost:${config.port}`);
});

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");
const configuration = new Configuration({
    apiKey: config.openaikey,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

app.post("/find-complexity", async(req,res)=> {
    try{
        const {prompt} = req.body;
        const response = openai.createCompletion({
            model: "text-davinci-003",
            prompt: `${prompt} The complexity of this function is `, //{"prompt": "const example = (arr)=> { arr.map((item)=> { console.log(item)});}"}
          });
        return res.status(200).json({success:true,data:(await response).data.choices[0].text})
    }catch(error){console.log(error,"error....")}
})

const express = require('express');
const config =  require("./config").cfg;
const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");
const configuration = new Configuration({
    apiKey: config.openaikey,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);
const app = express();

app.use(express.json());

app.post("/factual-answering", async(req,res)=> { 
    try{
        const {prompt} = req.body;
        const response = await openai.createCompletion({
            model: "text-davinci-003",
            prompt: `${prompt}`, // {"prompt": "Q: Pros and cons of callback and Promise\nA:"}
            max_tokens: 100,
          });
        return res.status(200).json({success:true,data:(await response).data.choices[0].text})
    }catch(error){console.log(error,"error....")}
})
  
app.post("/find-complexity", async(req,res)=> {
    try{
        const {prompt} = req.body;
        const response = openai.createCompletion({
            model: "text-davinci-003",
            prompt: `${prompt} The complexity of this function is `, //{"prompt": "const example = (arr)=> { arr.map((item)=> { console.log(item)});}"}
          });
        return res.status(200).json({success:true,data:(await response).data.choices[0].text})
    }catch(error){console.log(error,"error....")}
})

app.post("/imageGenerator-from-text", async(req,res)=> {
    try{
        const {prompt} = req.body;
        const response = await openai.createImage({
            prompt: `${prompt}`, //{"prompt": "kasoli in winter"}
            n: 2, // number of images to create
            size: "1024x1024",
          });          
        return res.status(200).json({success:true,data:(await response).data})
    }catch(error){console.log(error,"error....")}
})

app.post("/interview-questions", async(req,res)=> {
    try{
        const {prompt} = req.body;
        const response = await openai.createCompletion({
            model: "text-davinci-003",
            prompt: `${prompt}`,//{  "prompt": "Create a list of 8 questions for interview in MERN:"}
            max_tokens : 150
        });

    return res.status(200).json({success:true,data:(await response).data.choices[0].text})
    }catch(error){console.log(error,"error....")}
})

app.listen(config.port, () => {
  console.log(`Example app listening at http://localhost:${config.port}`);
});

Pergi ke tukang pos dan tekan permintaan POST "http://localhost:5003/factual-answering"

Anda juga dapat mengkloning repo saya “ https://github.com/aditiipriya/chatgptImplementation ”.

Semoga membantu.. Terima Kasih!! :)