如何优化大型 JSON 文件以与 ChatGPT API 一起使用?
来源:dev.to
2025-01-23 09:39:54
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本篇文章向大家介绍《如何优化大型 JSON 文件以与 ChatGPT API 一起使用?》,主要包括,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
我正在尝试使用 chatgpt 作为我的 magento 2 网站的聊天机器人,并且我想将产品数据传递给它。为此,我收集了所有产品并将它们存储在一个 json 文件中,然后读取该文件以将数据嵌入到系统角色的 systemrolecontent 中。然而,我面临的问题是 json 文件相当大。
{ "bot_response": "error: chatbot error: unexpected api response structure: {\n \"error\": {\n \"message\": \"request too large for gpt-4o on tokens per min (tpm): limit 30000, requested 501140. the input or output tokens must be reduced in order to run successfully. visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.\",\n \"type\": \"tokens\",\n \"param\": null,\n \"code\": \"rate_limit_exceeded\"\n }\n}\n" }
我注意到需要在 api 配置中添加一个功能,该功能允许您运行查询来根据名称或描述中与用户消息中的关键字匹配的关键字来选择产品。挑战在于用户最初可能不知道产品的名称;他们来到聊天机器人是为了发现他们。我该如何解决这个问题?
这是我现在正在使用的代码:
authorization = 'sk-proj-'; $this->endpoint = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'; $this->productsFile = __DIR__ . '/products.json'; $this->fetchingDateFile = __DIR__ . '/fetching_date.json'; $currentTime = time(); $timeDifferenceSeconds = 24 * 3600; if (!file_exists($this->fetchingDateFile)) { file_put_contents($this->fetchingDateFile, json_encode(['last_fetch_time' => 0])); } $fetchingData = json_decode(file_get_contents($this->fetchingDateFile), true); $lastFetchTime = $fetchingData['last_fetch_time'] ?? 0; if ($currentTime - $lastFetchTime > $timeDifferenceSeconds) { $products = $this->fetchProductsUsingModel(); $productsJson = json_encode($products); file_put_contents($this->productsFile, $productsJson); $fetchingData['last_fetch_time'] = $currentTime; file_put_contents($this->fetchingDateFile, json_encode($fetchingData)); $this->didFetchProducts = true; } $jsonSampleData = file_get_contents($this->productsFile); $systemRoleContent = <<conversationHistory[] = [ 'role' => 'system', 'content' => $systemRoleContent ]; if (session_status() == PHP_SESSION_NONE) { session_start(); } if (isset($_SESSION['chat_history'])) { $this->conversationHistory = $_SESSION['chat_history']; } } public function fetchProductsUsingModel(): array { return $products; } private function getCategoryNames(array $categoryIds): array { return $categoryNames; } public function sendMessage(string $message): array { try { $this->conversationHistory[] = [ 'role' => 'user', 'content' => $message ]; $data = [ 'model' => 'gpt-4o', 'messages' => array_map(function ($msg) { return [ 'role' => $msg['role'] === 'bot' ? 'assistant' : $msg['role'], 'content' => $msg['content'] ]; }, $this->conversationHistory) ]; $response = $this->makeApiRequest($data); $arrResult = json_decode($response, true); if (json_last_error() !== JSON_ERROR_NONE) { throw new \Exception('Invalid API response format'); } if (!isset($arrResult['choices']) || !isset($arrResult['choices'][0]['message']['content'])) { throw new \Exception('Unexpected API response structure: ' . $response); } $assistantResponse = $arrResult['choices'][0]['message']['content']; $this->conversationHistory[] = [ 'role' => 'bot', 'content' => $assistantResponse ]; $_SESSION['chat_history'] = $this->conversationHistory; return [ "conversationHistory" => $_SESSION['chat_history'], 'didFetchProducts' => $this->didFetchProducts, 'response' => $assistantResponse, ]; } catch (\Exception $e) { throw new \Exception('ChatBot Error: ' . $e->getMessage()); } } private function makeApiRequest(array $data): string { $ch = curl_init(); curl_setopt_array($ch, [ CURLOPT_URL => $this->endpoint, CURLOPT_POST => true, CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode($data), CURLOPT_HTTPHEADER => [ 'Content-Type: application/json', 'Authorization: Bearer ' . $this->authorization, ], CURLOPT_RETURNTRANSFER => true, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => false, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST => 0 ]); $response = curl_exec($ch); if (curl_errno($ch)) { $error = curl_error($ch); curl_close($ch); throw new \Exception('API request failed: ' . $error); } curl_close($ch); return $response; } }
好了,本文到此结束,带大家了解了《如何优化大型 JSON 文件以与 ChatGPT API 一起使用?》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!
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