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本篇内容介绍了“ChatGPT用于OA聊天助手导致访问量服务宕机怎么解决”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
搞一个聊天窗口,带卡片模板最好,支持自定义
频次和轮次的限制?
后端能够通过语义理解匹配到对应的模型?
我们找个聊天UI简单搭建一下页面
import React, { useEffect, useRef } from "react"; export default () => { const wrapper = useRef(); useEffect(() => { const bot = new window.ChatSDK({ root: wrapper.current, config: { navbar: { title: "OA聊天助手", }, robot: { avatar: robtAvatar, }, messages: [ { type: "system", content: { text: "OA聊天助手,已进入对话", }, }, ], }, requests: { /* ... */ }, handlers: { /* ... */ }, }); bot.run(); }, []); return <div style={{ height: "100%" }} ref={wrapper} />; };
<?php declare(strict_types=1); namespace App\Controller; use App\Kernel\Response\DetachStream; use App\Library\ChatGPT\Bean\GPTMessageBean; use App\Library\ChatGPT\Client; use App\Library\OpenAi\OpenAi; use App\Service\KeyService; use HPlus\Route\Annotation\ApiController; use HPlus\Route\Annotation\GetApi; use Hyperf\Di\Annotation\Inject; use Swow\Psr7\Message\Psr17Factory; #[ApiController] class Chat extends AbstractController { #[Inject] protected Client $ChatGPTApi; #[GetApi] public function message() { $context = $this->request->query('text'); $response = $this->response->withHeader('Content-Type', 'text/event-stream;charset=UTF-8'); return (new OpenAi(KeyService::getKey()))->completion([ 'model' => 'text-davinci-003', 'prompt' => 'test', 'temperature' => 0.9, 'max_tokens' => 150, 'stream' => true, 'frequency_penalty' => 0, 'presence_penalty' => 0.6, ], function ($curl_info, $data) { p($data); }); return $response->withBody(new DetachStream()); } #[GetApi] public function send() { $context = $this->request->query('content'); $message = new GPTMessageBean('帮我写代码:' . $context . '<|endoftext|>'); return json_encode($this->ChatGPTApi->sendMessage($message), 256); } }
对比一下官网的回答
相比官网的回答差些意思,但这是免FQ,免注册,为让小白用户直接对话的节省了很大的问题。
内部上线当天,直接把免费18$
的额度干废了,服务一度崩溃。并且按照官方文档60次/分钟的频次,根本无法满足多数人发起的轮次需求。
我们采用小号随机机制分发token,解决了一部分问题。但即使付费版的120$
额度,也不能承受大体量用户的访问,需要发送邮件单独申请额度。
通过内部的访问频次可知,大家对这项新技术的追捧热度,尤其是小白用户。
反应速度,其实接口返回并不慢,只是一次获取完返回,并没有流式传输的速度快
返回体,从接口返回的文本形式,可以优化为md模式,官网也是md的格式,自带代码块的高亮hl
返回内容,由于走免费api,接口是通过代币计费,按照返回字节计算,所以api形式尽可能简洁为主
let source = new EventSource('/stream'); source.onmessage = function(event) { var streamDiv = document.getElementById('stream'); streamDiv.innerHTML += event.data + '<br>'; };
import ReactMarkdown from "react-markdown"; import { Prism as SyntaxHighlighter } from "react-syntax-highlighter"; import { darcula } from "react-syntax-highlighter/dist/esm/styles/prism"; export default function MyCard({ data, ctx, meta }) { return ( <Card size="xl"> <CardTitle>{data.title}</CardTitle> <CardText> <ReactMarkdown children={data.content} components={{ code({ node, inline, className, children, ...props }) { const match = /language-(\w+)/.exec(className || ""); return !inline && match ? ( <SyntaxHighlighter children={String(children).replace(/\n$/, "")} style={darcula} language={match[1]} PreTag="div" {...props} /> ) : ( <code className={className} {...props}> {children} </code> ); }, }} /> </CardText> </Card> ); }
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