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Comment intégrer l'API ChatGPT avec Node.js

Publié le 2024-09-04
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Como Integrar a API do ChatGPT com Node.js

L'intégration de l'API ChatGPT avec Node.js est un moyen puissant d'ajouter des fonctionnalités de traitement du langage naturel à votre application. Dans cet article, nous explorerons comment configurer l'intégration, de l'installation des bibliothèques nécessaires à la mise en œuvre des appels d'API ChatGPT.

1. Conditions préalables

  • Node.js installé sur votre ordinateur.
  • Un compte OpenAI et une clé API valide.
  • Connaissance de base de JavaScript et de Node.js.

2. Installation des dépendances

Tout d'abord, créez un nouveau projet Node.js et installez les dépendances nécessaires. Nous utiliserons axios pour effectuer des requêtes HTTP et dotenv pour gérer les variables d'environnement.

mkdir chatgpt-nodejs
cd chatgpt-nodejs
npm init -y
npm install axios dotenv

3. Configuration du projet

Dans le répertoire de votre projet, créez un fichier .env pour stocker votre clé API OpenAI :

OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

Maintenant, créez un fichier index.js et ajoutez le code de base pour configurer l'utilisation de dotenv et axios :

require('dotenv').config();
const axios = require('axios');

const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
const apiUrl = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions';

async function getChatGPTResponse(prompt) {
    try {
        const response = await axios.post(apiUrl, {
            model: "gpt-4",
            messages: [{ role: "user", content: prompt }],
            max_tokens: 150,
        }, {
            headers: {
                'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
                'Content-Type': 'application/json'
            }
        });

        const reply = response.data.choices[0].message.content;
        console.log('ChatGPT:', reply);
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching response:', error.response ? error.response.data : error.message);
    }
}

getChatGPTResponse('Olá, como você está?');

4. Comprendre le Code

  • dotenv : charge les variables d'environnement à partir du fichier .env.
  • axios : effectue un appel POST à ​​l'API ChatGPT.
  • apiKey : stocke la clé API utilisée dans la requête.
  • apiUrl : URL de l'API ChatGPT.
  • getChatGPTResponse : fonction asynchrone qui envoie l'invite à ChatGPT et affiche la réponse.

5. Exécuter le code

Pour exécuter le code, exécutez la commande :

node index.js

Si tout est configuré correctement, vous verrez la réponse ChatGPT dans la console.

6. Personnalisation de l'intégration

Vous pouvez ajuster plusieurs paramètres dans l'appel API, tels que le modèle, le nombre de jetons de réponse (max_tokens), et même inclure des messages contextuels dans la liste des messages. Par exemple:

const conversation = [
    { role: "system", content: "Você é um assistente útil." },
    { role: "user", content: "Me explique o que é uma API." }
];

async function getChatGPTResponse(messages) {
    try {
        const response = await axios.post(apiUrl, {
            model: "gpt-4",
            messages: messages,
            max_tokens: 150,
        }, {
            headers: {
                'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
                'Content-Type': 'application/json'
            }
        });

        const reply = response.data.choices[0].message.content;
        console.log('ChatGPT:', reply);
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching response:', error.response ? error.response.data : error.message);
    }
}

getChatGPTResponse(conversation);

7. Conclusion

L'intégration de l'API ChatGPT avec Node.js est une tâche relativement simple qui peut ajouter des fonctionnalités d'IA avancées à votre application. Grâce à la flexibilité de l'API, vous pouvez tout créer, des assistants conversationnels aux systèmes complexes de traitement du langage naturel.

Essayez différentes invites et paramètres pour voir comment ChatGPT peut s'adapter à vos besoins spécifiques !


Ceci est un exemple de base pour démarrer l'intégration. À mesure que vous vous familiariserez avec l'API, vous pourrez explorer des fonctionnalités plus avancées, telles que le réglage fin des modèles et l'utilisation de contextes conversationnels plus complexes.

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