nextjs openai

Openai pour next.js

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Ajoute des crochets et des composants pour travailler avec des flux OpenAI.

Installation

nextjs-openai comprend des outils Frontend, et openai-streams comprend des outils pour travailler avec des flux OpenAI dans vos itinéraires API.

yarn add nextjs-openai openai-streams

# -or-

npm i --save nextjs-openai openai-streams

Crochets

useBuffer() et useTextBuffer() sont utilisés pour charger un tampon incrément des données (et texte) à partir d'une URL donnée.

 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 >
  ) ;
}

Composants

<StreamingText> et <StreamingTextURL> Rendez le texte à partir d'un tampon de flux à l'aide d'une animation fondu.

 import { StreamingTextURL } from "nextjs-openai" ;

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

Envoi de données et utilisation avancée

Si vous souhaitez modifier le type de demande de réseau faite avec <StreamingTextURL> ou les crochets useBuffer() et useTextBuffer() , vous pouvez définir les options { method, data } .

{ data } est envoyé en tant que corps de demande de poste par défaut. Pour utiliser une demande GET, définissez { method = "GET" } et définissez manuellement les paramètres de recherche d'URL sur { url } .

_{Voir src/pages/index.tsx pour un exemple en direct.}

Avec <StreamingTextURL>

 import { StreamingTextURL } from "nextjs-openai" ;

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

Avec 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 } >
  );
}

Routes API

Utilisez openai-streams pour travailler avec des flux dans vos itinéraires API.

Edge Runtime

 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"
} ; 

Nœud <18

Si vous n'utilisez pas Edge Runtime, importez la version NodeJS.Readable à partir d' 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 ) ;
}