ChatGPT克隆项目：使用Next.js 14和OpenAI API构建智能对话应用

ChatGPT克隆项目:打造你自己的智能对话助手

在人工智能快速发展的今天,ChatGPT作为一款革命性的对话AI产品,正在改变人们与计算机交互的方式。本文将带领大家一步步构建一个ChatGPT克隆应用,让我们能够亲身体验这项前沿技术的魅力。

项目概述

本项目是一个基于Next.js 14、Shadcn-UI、Prisma ORM等现代Web技术栈开发的ChatGPT克隆应用。它通过集成OpenAI API,为用户提供了一个功能强大、界面友好的智能对话平台。无论是日常聊天、信息查询,还是复杂问题的解答,这个应用都能够胜任。

ChatGPT克隆应用界面

技术栈亮点

Next.js 14: 利用最新的React框架,实现服务端渲染(SSR)和静态站点生成(SSG),提升应用性能和SEO效果。
Shadcn-UI: 采用这一优秀的UI组件库,快速构建美观且响应式的用户界面。
Prisma ORM: 强大的数据库工具,简化了数据模型的定义和管理。
TypeScript: 使用静态类型检查,提高代码质量和开发效率。
TailwindCSS: 灵活的CSS框架,实现快速的样式定制。
Firebase: 用于用户认证和数据存储,提供可靠的后端支持。
OpenAI API: 接入先进的语言模型,是实现智能对话的核心。

核心功能实现

1. 用户认证

项目使用NextAuth.js实现了Google账号登录功能。这不仅简化了用户的注册流程,还提高了账户的安全性。

import NextAuth from "next-auth"
import GoogleProvider from "next-auth/providers/google"

export default NextAuth({
  providers: [
    GoogleProvider({
      clientId: process.env.GOOGLE_CLIENT_ID,
      clientSecret: process.env.GOOGLE_CLIENT_SECRET,
    }),
  ],
  // ... 其他配置
})

2. 对话界面

应用的核心是一个直观的对话界面。用户可以在这里输入问题,并实时获得AI的回答。我们使用React hooks管理对话状态,确保流畅的用户体验。

const ChatComponent = () => {
  const [messages, setMessages] = useState([]);
  const [input, setInput] = useState("");

  const handleSend = async () => {
    // 发送消息到OpenAI API并更新对话状态
    // ...
  }

  return (
    <div className="chat-container">
      {messages.map((msg, index) => (
        <MessageBubble key={index} content={msg.content} isUser={msg.isUser} />
      ))}
      <input value={input} onChange={(e) => setInput(e.target.value)} />
      <button onClick={handleSend}>发送</button>
    </div>
  )
}

3. 接入OpenAI API

与OpenAI API的集成是实现智能对话的关键。我们封装了一个函数来处理API请求:

import { Configuration, OpenAIApi } from "openai";

const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

export async function generateResponse(prompt: string) {
  try {
    const completion = await openai.createCompletion({
      model: "text-davinci-002",
      prompt: prompt,
      max_tokens: 150,
    });
    return completion.data.choices[0].text;
  } catch (error) {
    console.error("OpenAI API error:", error);
    return "抱歉,我现在无法回答这个问题。";
  }
}

4. 数据持久化

使用Prisma ORM来管理数据库操作,存储用户的对话历史:

import { PrismaClient } from '@prisma/client'

const prisma = new PrismaClient()

export async function saveConversation(userId: string, messages: Message[]) {
  await prisma.conversation.create({
    data: {
      userId,
      messages: {
        create: messages.map(msg => ({
          content: msg.content,
          isUser: msg.isUser,
        })),
      },
    },
  })
}