nextjs openai

Openai لـ Next.js

جيثب | NPM | العرض التوضيحي | مستندات

يضيف السنانير والمكونات للعمل مع تدفقات Openai.

تثبيت

يشتمل nextjs-openai على أدوات الواجهة الأمامية ، ويتضمن openai-streams أدوات للعمل مع تدفقات Openai في طرق API الخاصة بك.

yarn add nextjs-openai openai-streams

# -or-

npm i --save nextjs-openai openai-streams

السنانير

تُستخدم useBuffer() و useTextBuffer() لتحميل مخزن مؤقت للبيانات (والنص) من عنوان URL معين.

 import { useTextBuffer } from "nextjs-openai" ;

export default function Demo ( ) {
  const { buffer , refresh , cancel , done } = useTextBuffer ( { 
    url : "/api/demo"
  } ) ;
  
  return (
    < div >
      < StreamingText buffer = { buffer } fade = { 600 } / >
      < button onClick = { refresh } disabled = { ! done } > Refresh < / button >
      < button onClick = { cancel } disabled = { done } > Cancel < / button >
    < / div >
  ) ;
}

عناصر

<StreamingText> و <StreamingTextURL> قم بتعيين نص من مخزن مؤقت للدفق باستخدام الرسوم المتحركة المتلازمة.

 import { StreamingTextURL } from "nextjs-openai" ;

export default function Demo ( ) {
  return (
    < StreamingTextURL 
      url = "/api/demo" 
      fade = { 600 } 
      throttle = { 100 } 
    / >
  ) ;
}

إرسال البيانات والاستخدام المتقدم

إذا كنت ترغب في تغيير نوع طلب الشبكة المصنوع باستخدام <StreamingTextURL> أو الخطاف useTextBuffer() useBuffer() يمكنك تعيين خيارات { method, data } .

{ data } يتم إرسالها كجسم طلب Post افتراضيًا. لاستخدام طلب الحصول على ، قم بتعيين { method = "GET" } وقم بتعيين معاملات البحث عن عنوان URL يدويًا على { url } .

_{انظر src/pages/index.tsx للحصول على مثال مباشر.}

مع <StreamingTextURL>

 import { StreamingTextURL } from "nextjs-openai" ;

export default function Home ( ) {
  const [ data , setData ] = useState ( { name : "John" } ) ;
  // ...
  return (
    < StreamingTextURL url = "/api/demo" data = { data } >
  );
} 

مع useTextBuffer()

 import { useTextBuffer , StreamingText } from "nextjs-openai" ;

export default function Home ( ) {
  const [ data , setData ] = useState ( { name : "John" } ) ;
  const { buffer , refresh , cancel } = useTextBuffer ( {
    url : "/api/demo" ,
    throttle : 100 ,
    data ,
    /**
     * Optional: Override params for `fetch(url, params)`.
     */
    options : {
      headers : {
        // ...
      }
    }
  } ) ;
  // ...
  return (
    < StreamingText buffer = { buffer } >
  );
}

طرق API

استخدم openai-streams للعمل مع التدفقات في طرق API الخاصة بك.

وقت تشغيل الحافة

 import { OpenAI } from "openai-streams" ;

export default async function handler ( ) {
  const stream = await OpenAI (
    "completions" ,
    {
      model : "text-davinci-003" ,
      prompt : "Write a happy sentence.nn" ,
      max_tokens : 25
    } ,
  ) ;

  return new Response ( stream ) ;
}

export const config = {
  runtime : "edge"
} ; 

العقدة <18

إذا كنت لا تستخدم وقت تشغيل Edge ، فاستيف الإصدار NodeJS.Readable من openai-streams/node .

 import type { NextApiRequest , NextApiResponse } from "next" ;
import { OpenAI } from "openai-streams/node" ;

export default async function test ( _ : NextApiRequest , res : NextApiResponse ) {
  const stream = await OpenAI (
    "completions" ,
    {
      model : "text-davinci-003" ,
      prompt : "Write a happy sentence.nn" ,
      max_tokens : 25
    }
  ) ;

  stream . pipe ( res ) ;
}