nextjs-openai
项目是一个专为 Next.js 应用开发者设计的工具库,旨在方便地在应用中集成 OpenAI 的流处理功能。它通过提供便捷的 hooks 和组件,使得开发者可以轻松连接和处理 OpenAI 的数据流。
要使用 nextjs-openai
,可以通过以下命令安装:
yarn add nextjs-openai openai-streams # 或者使用 npm npm i --save nextjs-openai openai-streams
这些工具包会在前端和 API 路由中帮助处理 OpenAI 的流数据。
nextjs-openai
提供了两个强大的 hooks:useBuffer()
和 useTextBuffer()
。这两个 hooks 可以从指定的 URL 加载递增的数据或文本缓冲区。
以下是一个简单的示例:
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> ); }
<StreamingText>
和 <StreamingTextURL>
是两个关键组件,能够通过流缓冲区呈现逐渐淡入的文本。这种动画效果使得信息展示更具动态性和生动感。
示例如下:
import { StreamingTextURL } from "nextjs-openai"; export default function Demo() { return ( <StreamingTextURL url="/api/demo" fade={600} throttle={100} /> ); }
开发者可以自定义网络请求类型,通过设置 { method, data }
,轻松切换请求类型(如从 POST 到 GET)。此外,开发者可以在 URL 上手动设置查询参数。
<StreamingTextURL>
可以通过指定 data
属性来传递数据:
import { StreamingTextURL } from "nextjs-openai"; export default function Home() { const [data, setData] = useState({ name: "John" }); return ( <StreamingTextURL url="/api/demo" data={data}> ); }
useTextBuffer()
通过指定 options
属性进行额外的请求配置。
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, options: { headers: { // 自定义请求头 } } }); return ( <StreamingText buffer={buffer}> ); }
通过 openai-streams
,可以在 API 路由中处理来自 OpenAI 的流数据。支持 Edge Runtime 和 Node.js 环境。
import { OpenAI } from "openai-streams"; export default async function handler() { const stream = await OpenAI( "completions", { model: "text-davinci-003", prompt: "Write a happy sentence.\n\n", max_tokens: 25 }, ); return new Response(stream); } export const config = { runtime: "edge" };
适用于非 Edge Runtime 的环境,使用 NodeJS.Readable
版本。
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.\n\n", max_tokens: 25 } ); stream.pipe(res); }
通过这些工具,开发者可以轻松构建与 OpenAI 进行互动的应用,极大地丰富了应用的功能和交互体验。
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