分享 Rei on Rails #6：用 Rails 开发 ChatGPT 聊天应用

Rei · 2023年03月24日 · 最后由 zhugexinxin 回复于 2023年05月12日 · 2144 次阅读

本帖已被管理员设置为精华贴

这一期 Rei on Rails 展示如何用 Rails 开发 ChatGPT 聊天应用。

着重讲了 Turbo Stream Broadcast 的用法，这个功能似乎很少被提及，但我觉得是一个杀手级功能。

BiliBili | YouTube

16 个赞

无引用文章

在 Rails 中使用 SSE 来实现一个 ChatGPT 应用

hooopo #1 2023年03月24日

我有一个 idea

jojobo #2 2023年03月24日

厉害了，我的哥

Rei #3 2023年03月24日

对

hooopo 回复

缺程序员吗？😏

hooopo #4 2023年03月24日

对

Rei 回复

我的两个 idea 没了，都被 openai 做掉了

femto #5 2023年03月24日

plugin 一出，创业公司没得玩了

oyaxira #6 2023年03月24日

好有趣的 demo. 借鉴一下模型层换掉感觉我就可以不用控制台了...

femto #7 2023年03月24日

@Rei @hooopo 我们互相加加聊聊？我数了一下，近期有 30 多家 ai 公司融资，就不具体透露是做什么行业的了，加了具体聊？

xiaoronglv 将本帖设为了精华贴。 03月24日 15:52

as181920 #9 2023年03月24日

效率真厉害

as181920 #10 2023年03月24日

前些天在老产品上面也添加了一个给老用户体验的， https://www.vcooline.com。

主要加了返回 stream 的处理（一个字一个字蹦出来）

def perform_openai_request(prompt:)
  completion_content = ""
  start_chunk_message
  OpenaiApiProxy::ChatClient.new(api_key: ‘’, organization_id: ‘’).create(
    model: "gpt-3.5-turbo",
    messages: generate_chat_messages(prompt),
    max_tokens:1234，
    user: user.to_gid.to_s,
    stream: true
  ) do |reqt|
    reqt.options.on_data = Proc.new do |chunk, overall_received_bytes, env|
      chunk_contents = handle_openai_chunk_data(chunk, overall_received_bytes, env)
      chunk_contents.compact_blank.map { |chunk_content| completion_content.concat(chunk_content) }
    end 
  end 

  completion_content.presence
    &.tap { |content| decrease_usage_quota(content:) }
    &.tap { |content| save_bot_message(content:) }
rescue OpenaiApiProxy::Client::ServerError, OpenaiApiProxy::Client::InternalError => e
  Rails.logger.error "#{self.class.name} perform #{e.class.name}: #{e.message}"
  send_chunk_message(content: "系统繁忙，请稍候再试。")
end 

def handle_openai_chunk_data(chunk, _overall_received_bytes, _env)
  chunk.force_encoding("UTF-8").encode("UTF-8", invalid: :replace, undef: :replace, replace: "") 
    .split("\n\n")
    .map { |line| line.sub(/^data:\ */, "") }
    .compact_blank
    .map.each_with_object([]) do |chunk_line, chunk_contents|
      break chunk_contents if chunk_line == "[DONE]"

      chunk_info = JSON.parse chunk_line
      # start_chunk_message if chunk_info.dig("choices", 0, "delta", "role").eql?("assistant")
      chunk_info.dig("choices", 0, "delta", "content").presence
        &.tap { |chunk_content| chunk_contents.push(chunk_content) }
        &.tap { |chunk_content| send_chunk_message(content: chunk_content) }
    end 
end 

def send_chunk_message(content:)
  start_chunk_input
  message.broadcast_append_to \
    ActionView::RecordIdentifier.dom_id(message.conversation, :namespace_example),
    target: reply_message_dom_id,
    html: content
end