用 Tauri 写一个 ChatGPT AI Bot.

V2EX = way to explore

V2EX 是一个关于分享和探索的地方

现在注册

已注册用户请登录

• 请不要在回答技术问题时复制粘贴 AI 生成的内容

这是一个创建于 497 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

最近借着 AIGC 的潮流, 用 Tauri 做了个基于 OpenAI 和 Azure OpenAI Service 的聊天机器人, 目前正式版已经放出, 欢迎大家去 https://hyperchat.yancey.app/ 下载和使用. 代码放在了 https://github.com/orgs/HyperChatBot, 欢迎一起建设和优化.

Functions

Hyper Chat 的跨平台基于 tauri, 老实说比起 electron, 虽然 tauri 无需安装笨重的 chromium, 但 webkit 本身缺失了太多的功能, 如 window.navigator.onLine, onCompositionStart 等等, 所以在实现上一些效果并不令人满意.‘

Hyper Chat 的初衷是绝不收集用户信息, 如 OpenAI Secret Key 和聊天记录. 因此我们使用 indexedDB 来存储数据. 在设置中, 我们支持导入和导出数据. 当然如果你有兴趣提供一个服务端, 前端代码也是很容易修改的, 你只需要将 src/hooks/useDB.ts 中的函数换成你的 API 接口即可.

import-export-db

在大前端上, 主要使用了 React + Vite + TailwindCSS + Recoil 的组合. 这也是我第一次使用 TailwindCSS, 从抵触到真香, 往往只有一步之遥.

此外, 我们支持 OpenAI 和 Azure OpenAI Service 两种接口, 后续会考虑增加 Claude 2 和 Google Bard. 我们还支持亮色, 暗色, 以及跟随系统主题视觉效果. 为提高趣味性, 在聊天框中, 我们支持修改助理的头像.

settings

Customizable ChatBox

在聊天框区域, 对于每种模型 API, 我们都有和官方一致的配置参数可供用户选择.

configuration

此外是一些零零散散的小功能, 如支持修改会话的头像和标题, 删除会话, 添加会话等.

other-configuration

Chat Completion

chat-completions

Hyper Chat 最核心的功能是支持 Chat Completion, 整个 APP 最花心思的便是这个模块. 和 ChatGPT 网页效果一样, 我们默认支持 stream 模式. 此外, 我们采用贪心策略, 每次回话中尽可能多的带上下文:

// 获取用户 prompt 的 token 数
const userMessageTokensCount = getTokensCount(prompt, model);

// 总的 token 数等于用户 prompt 的 token 数 + 系统消息的 token 数 + 本次希望 Assistant 返回的最大 token 数
let tokensCount = userMessageTokensCount + systemMessageTokensCount + maxTokens;

// 获取当前模型最大支持的 token 数, 如 GPT-3.5-turbo 最多支持 4097 个 token
const tokensLimit = models.find((m) => m.name === model)?.tokensLimit || 0;

// 如果用户输入的 prompt 的 token 数已经超过阈值, 就提示错误
if (tokensCount > tokensLimit) {
  toast.error(
    `This model's maximum context length is ${tokensLimit} tokens. However, you requested ${tokensCount} tokens (${
      tokensCount - maxTokens
    } in the messages, ${maxTokens} in the completion). Please reduce the length of the prompt.`
  );
  return;
}

// 从新到旧依次遍历过往的 message, 尽可能的多的将上下文交给模型处理
const context: CreateChatCompletionRequest["messages"] = [];
currConversation.messages
  .slice()
  .reverse()
  .forEach(({ tokensCount: historyTokensCount, content, role }) => {
    tokensCount += historyTokensCount;
    if (tokensCount > tokensLimit) return;
    context.unshift({
      role,
      content,
    });
  });