nextjs fastapi your chat

Next.js + FastAPI：与您的网站聊天

该应用程序利用 Next.js 作为前端，FastAPI 作为后端，利用 LangChain 的功能进行动态 Web 交互，从而促进聊天机器人的发展。

混合应用程序的功能

• 通过LangChain进行网页交互：利用最新的LangChain版本，从网站上进行有效的交互和信息提取。
• 多功能语言模型集成：提供与包括 GPT-4 在内的各种模型的兼容性。用户可以轻松地在模型之间切换以满足自己的需求。
• 用户友好的 Next.js 前端：该界面直观且适合所有技术背景的用户使用。

操作机制

该应用程序将 Python/FastAPI 服务器集成到/api/路径下的 Next.js 应用程序中。这是通过重写next.config.js来实现的，将任何/api/:path*请求定向到位于/api文件夹中的 FastAPI 服务器。在本地，FastAPI 在127.0.0.1:8000上运行，而在生产中，它在 Vercel 上作为无服务器功能运行。

设置应用程序

1. 安装依赖项：

   npm install

2. 使用您的 OpenAI API 密钥创建.env文件：

    OPENAI_API_KEY=[your-openai-api-key]
   

3. 启动开发服务器：

   npm run dev

4. 通过 http://localhost:3000 访问该应用程序。 FastAPI 服务器运行在 http://127.0.0.1:8000 上。

对于仅后端测试：

conda create --name nextjs-fastapi-your-chat python=3.10
conda activate nextjs-fastapi-your-chat
pip install -r requirements.txt
uvicorn api.index:app --reload

维护聊天记录（TODO 列表）

保留聊天历史记录的选项包括：

• 全局变量：简单，但对于可扩展性和一致性而言并不理想。
• 内存数据库/缓存：可扩展的解决方案，例如用于存储聊天历史记录的 Redis。
• 数据库存储：健壮且持久的方法，适合生产环境。

了解 RAG 算法

RAG（检索增强生成）通过从自定义知识库检索上下文来增强语言模型。该过程包括获取 HTML 文档，将它们分割成块，并使用 OpenAI 等嵌入模型对这些块进行矢量化。这种矢量化数据形成矢量存储，从而实现基于用户查询的语义搜索。然后，检索到的相关块将用作语言模型的上下文，形成对用户查询的全面响应。

实施上下文检索

get_vectorstore_from_url函数从给定 URL 中提取并处理文本，而get_context_retriever_chain形成一个链，用于检索与整个对话历史记录相关的上下文。这种管道方法可确保响应具有上下文意识且准确。

灵感和参考

• 与网站聊天
• next13-ai-SaaS