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Primary LanguageTypeScriptMIT LicenseMIT

ChatGPT-Vercel

本项目基于 chatgpt-demo 开发。

在线预览:

  1. chatsverse.xyz,由 @Airyland 免费提供。
  2. aitoolgpt.com,由 @AUDI_GUZZ 免费提供。(2022.03.22 壮烈牺牲,提醒大家不要过度分享自己的站点出去,指不定 ChatGPT 说出什么违禁词出来)。
  3. vercel.app 被墙。

API Key 由我自己免费提供,请不要滥用,不提供长期服务,请自行部署。默认 key 不支持 gpt-4。演示站点密码为 ourongxing,每次刷新会关闭 连续对话

使用方法

  • 设置

    • 系统角色指令:会在每次提问时添加。主要用于对 ChatGPT 的语气,口头禅这些进行定制。

    • 思维发散程度:越高 ChatGPT 思维就越发散,开始乱答。根据不同的问题可以调节这个选项,创意性的就可以调高一点。

    • 开启连续对话:OpenAI 并没有提供 ChatGPT 那样的上下文功能,只能每次都把全部对话传过去,并且都要算 token,而且仍然有最大 4096 token 的限制。

    • OpenAI 模型:需要注意的是, 只有获得了 GPT4 API 内测资格的用户才可以使用您的 API KEY 调用 GPT4。不同的模型对应的 token 最大值不同,比如 gpt-3.5-turbo 的最大 token 为 4k(4096),gpt-4 的最大 token 为 8k(8192),gpt-4-32k 的最大 token 为 32k(32768)。不同模型的价格也不同,具体可以查看 OpenAI 价格

  • token 是怎么算的:OpenAI 有它自己的算法,大多数时候是一个单词 1 token,一个汉字 2 token。

  • Open AI Key 要怎么获得:注册 OpenAI 的帐号,然后 生成 Key 就行了。现在注册就送 5 美元,可以用一两个月。嫌注册麻烦,可以直接去买号,自行搜索。注意不要被骗,一般 5 元以下可以入手,看到有 120 美元的 key,这种属于是绑了虚拟信用卡,可以透支 120 美元,只能用一个月,而且容易封号。

  • 输入框右边的四个按钮:

    • 对话生成图片,电脑上是复制到剪贴板,手机上是直接下载。
    • 对话生成 Markdown,复制到剪贴板。
    • 清空对话。
  • 消息:

    • 点击每条消息前的头像可以锁定对话,清空对话时不会清除。
    • 对于提问,可以修改,重新回答,删除。修改是填入输入框。重新回答和删除会自动删除提问和回答。
    • 对于回答,可以复制,重新回答,删除。重新回答也会自动删除提问和回答。删除只会删除回答。
  • 输入框

    • Enter发送,Shift+Enter换行。
    • 空格 或者 / 搜索 Prompt 预设,现在只显示 20 个。所有 Prompt 可以查看 prompts.md
    • 将最近的一次提问填到输入框里。
  • 点击顶部标题滚动到顶部,点击输入框滚动到底部。

  • 发送 sk- 开头的 key,可以直接查询余额。可以换行查询多个。也可以发送 查询填写的 Key 的余额 来直接查询你填的 key 的余额,这个 Prompt 预设第一个就是,直接用。作为站长,你可以通过设置环境变量来定时查询所有内置 key 的余额,并发送到微信上。

  • url 里使用 url?q=你好啊 这种方式可以打开网页直接回答 你好啊,当作搜索引擎使用。

部署一个你自己的 ChatGPT 网站(免费)

如果你只需要部署一个你自己用的网站,而不需要定制,那么你完全不需要在本地跑起来,你可以直接点击下面的按钮,然后按照提示操作,然后在 Vercel 中填入环境变量即可。vercel.app 域名已经被墙,但 vercel 本身没有被墙,所以你绑定自己的域名就可以了。如果广泛分享,域名有被墙的风险。

Deploy with Vercel

不过上面这种方式不容易更新,最好还是先 fork 本仓库,然后在 Vercel 中导入你自己的仓库,之后要更新就在 Github 里点击 Sync fork 就可以同步更新了。

如果你需要部署给更多人用,需要修改一些代码,那么你可能需要将上面创建的你自己的仓库 git clone 到本地。改完了 git commit & push 即可重新部署,vscode 上点几下就可以了。也可以用 vercel 的 cli,vercel deploy --prod

如果你需要在本地开发和调试,有点麻烦:

  1. 升级到 node18,要用到原生的 fetchreadableStream
  2. API 被墙了,自己想办法开代理,不然要报错。可以设置 OpenAI 的代理 API,也可以直接 vercel deploy 部署到 vercel 开发环境上调试。
  3. pnpm i 安装依赖。
  4. pnpm dev 启动项目。

更多部署方案

目前本项目除 Vercel 以外还支持

直接导入即可,但是不建议使用除 Vercel 以外的部署方案。 除了比较慢以外,更重要的是只有 Vercel 支持设置 Edge Function 服务器的地区,其他平台会自动使用距离最近的服务器,有可能是 OpenAI 不支持的地区,从而导致封号。

环境变量

环境变量 说明 默认值
OPENAI_API_KEY OpenAI API Key,可以填写多个,用 | 或者 换行 隔开,随机调用。最好是多填几个,API 有并发上的限制。如果用户不填自己的 key,那么就会使用你的 key。
DEFAULT_MESSAGE 默认提示信息 - xx xx
DEFAULT_SETTING 默认设置 {
"continuousDialogue": true,
"archiveSession": false,
"openaiAPIKey": "",
"openaiAPITemperature": 60,
"password": "",
"systemRule": "",
"model": "gpt-3.5-turbo"
}
RESET_CONTINUOUS_DIALOGUE_OPTION 刷新时重置 开启连续对话 选项,在分享给很多人用的时候可以有效避免大量消耗。 false
OPENAI_API_BASE_URL 本地开发时可以填写 OpenAI 的代理服务器,但是 Vercel 不需要。 api.openai.com
PASSWORD 网站密码
MAX_INPUT_TOKENS 输入的 token 最大值,如果开启 连续对话,将计算之前的所有对话内容。OpenAI 限制 token 最大值为 4096,但这是输入和输出之和,所以可以将这个值设置为 3072, 留 1024 作为输出。如果不想被滥用,可以将这个值设置的再小一点。 {
"gpt-3.5-turbo": 3072,
"gpt-4": 6144,
"gpt-4-32k": 24576
}
SENDKEY 使用 Server 酱 推送帐号余额以及可用状态到微信,如果需要自行获取。推送时间为早上 8 点和晚上 8 点,在 vercel.json 文件中修改。如果 key 太多,超过 20 个,有可能失败。
SENDCHANNEL Server 酱 的推送通道,默认微信服务号。 9

有两种设置方式

  1. .env.example 文件修改为 .env,在 .env 中设置。
  2. Vercel 中设置 Environment Variables。尽量使用这种方式,比较方便。会在下次部署时生效。

默认设置

记得删除注释,或者直接复制上面表格里的。

{
  "continuousDialogue": true, // 开启连续对话,每次都需要将上下文传给 API,比较费钱,而且同样有 4096 token 的限制
  "archiveSession": false, // 记录对话内容,刷新后不会清空对话
  "openaiAPIKey": "", // 默认填写的 key,不需要填写,否则其他人看得到。
  "password": "", // 默认填写的密码,不需要填写,否则其他人看得到。
  "openaiAPITemperature": 60, // 0-100 越高 ChatGPT 思维就越发散,开始乱答
  "systemRule": "", // 系统角色指令,会在每次提问时添加。主要用于对 ChatGPT 的语气,口头禅这些进行定制。
  "model": "gpt-3.5-turbo"
}

提交你的 Prompts

  1. Fork 本项目。
  2. 修改 prompts.md
  3. Pull Request 即可。

如果你不懂这个操作,也可以直接在 Issues 提交你的 Prompts。目前大部分 Prompts 来自于 awesome-chatgpt-prompts-zh,当然,这个仓库大多数也是翻译的 awesome-chatgpt-prompts,一并感谢。

要求

  • 把需要输入的内容放在最后,可以提示 ChatGPT 开始输入了,比如 “我的第一句话是:”。
  • 尽可能去优化已有的 Prompts,而不是重复添加。
  • 添加到结尾,我会定期整理。

赞赏

如果本项目对你有所帮助,可以给小猫买点零食,但不接受任何付费功能请求。

License

MIT