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基于 Node.js 与 OpenAI SDK 的 LLM 编程入门指南
大型语言模型（LLM）的基本概念及其在自然语言处理中的应用。通过 Node.js 环境搭建，演示了如何使用 OpenAI SDK 调用 GPT 模型进行文本生成与解析。文章对比了传统面向对象编程与 LLM 辅助编程的差异，并提供了系统化的学习路径建议，涵盖提示词工程、应用开发及微调技术，旨在帮助开发者掌握 AIGC 时代的编程技能。
大型语言模型（LLM）的基本概念及其在自然语言处理中的应用。通过 Node.js 环境搭建，演示了如何使用 OpenAI SDK 调用 GPT 模型进行文本生成与解析。文章对比了传统面向对象编程与 LLM 辅助编程的差异，并提供了系统化的学习路径建议，涵盖提示词工程、应用开发及微调技术，旨在帮助开发者掌握 AIGC 时代的编程技能。
LLM（Large Language Model，大型语言模型）是一种非常强大的人工智能模型，特别擅长处理和生成自然语言文本。之所以被称为 LLM，是因为它通过深度学习技术，经过海量文本数据训练而成。它拥有庞大的数据库和优越的自然语言处理能力（NLP），能够理解并生成像人类一样连贯、复杂的语言表达。
今天我们将一起面向 LLM 编程，揭秘 AIGC（人工智能生成内容）在开发中的应用。
近年来，OpenAI 推出的 GPT 系列受到广泛关注。它是目前最知名的大型语言模型之一，在诸多 NLP（自然语言处理）任务上展现出了前所未有的性能。GPT 系列的大模型由 OpenAI 人工智能研究实验室开发。
OpenAI 在语言模型、机器学习技术、机器人技术等多个领域取得了显著成果。其中最著名的就是其开发的 GPT 系列，这些模型在生成文本、代码、甚至创意内容方面展现了强大的能力。
随着 GPT 的出现，AI 时代正式到来。国内也相继推出了自己的大模型，例如百度的文心一言、阿里的通义千问等，它们都提供了丰富的 API 接口，为开发者带来了极大的便利。
在 Node.js 中，我们可以通过命令 npm init -y 去初始化一个后端项目。npm 是 Node.js 的包管理器（Package Management），init 表示初始化，而 -y 是对初始化操作确认自动回答 Yes。
初始化完成后，会生成以下文件结构：
初始化后端项目会导入 node_modules（Node 模块文件）、package-lock.json 和 package.json（项目描述文件）。在编写后端服务时，通常都需要先进行此初始化操作。
执行 npm i openai 命令的目的是在 Node.js 项目中安装 OpenAI 的官方 npm 包。该命令会从 npm registry 查找名为 openai 的包，并将其下载到项目的 node_modules 目录中，同时在 package.json 文件的 dependencies 中添加相应的条目。
在 JavaScript 中，我们可以使用 require 将本地文件导入 index.js。
// console.log('后端服务启动了');
const OpenAI = require('openai');
// 实例化 OpenAI 配置
const client = new OpenAI({
// 凭证密钥，注意保护隐私，建议从环境变量读取
apiKey: 'sk-*******',
// 基础 URL，可根据实际服务商调整
baseURL: 'https://api.chatanywhere.tech/v1'
});
// 入口主函数
// main 函数内部会有异步任务 async + await
async function main() {
// 与 AI LLM chat 交互，从编程思维 -> AI 编程思维 -> AIGC -> AGI
// client 是 openai 对象，chat 聊天完成
// LLM 是在远程运行，需要 await
// `` 字符串模板用于构建提示词
const prompt = `
<tr class="item">
<td width="100" valign="top">
<a class="nbg" href="https://movie.douban.com/subject/35503073/" title="对你的想象">
<img src="https://img1.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2905327559.webp" width="75" alt="对你的想象" class="">
</a>
</td>
<td valign="top">
<div class="pl2">
<a href="https://movie.douban.com/subject/35503073/" class="">
对你的想象
/ <span style="font-size:13px;">关于你的想法 / 概念中的你</span>
</a>
<p class="pl">2024-03-16(西南偏南电影节) / 2024-05-02(美国网络) / 安妮·海瑟薇 / 尼古拉斯·加利齐纳...</p>
<div class="star clearfix">
<span class="allstar30"></span>
<span class="rating_nums">5.9</span>
<span class="pl">(21308 人评价)</span>
</div>
</div>
</td>
</tr>
这是一段电影 HTML，请获取电影名（name），封面链接（picture），简介（info），评分（score），评论人数（commentsNumber）。请使用括号的单词作为属性名，以 JSON 的格式返回。
`;
const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-3.5-turbo', // 适合聊天的模型，支持多种大模型
messages: [
{
role: 'user',
content: prompt
}
]
});
console.log(chatCompletion.choices);
}
main().catch(err => {
console.error('请求失败:', err);
});
通过以上代码，我们导入了 AI 模型 gpt-3.5-turbo 来协助工作。它会将我们传入的一段电影 HTML 解析，并以爬虫的方式返回结构化数据。面向 LLM 编程让我们省去了很多繁琐的解析步骤，能够快速高效地完成工作。
OOP（Object-Oriented Programming，面向对象编程）是很传统且经典的编程思想，它能帮助我们解决很多问题。借助大模型的力量，我们能够更快地结合这种编程思想去解决棘手的问题，比如爬虫这种问题，大模型能够帮助我们省去很多不必要的代码，快速地生成我们想要的结果。
传统的编程思想再加上大模型的编程方式是非常重要的。面向 LLM 编程的时代正在慢慢降临，我们要掌握好 AIGC 的力量。
为了帮助开发者更好地掌握大模型技术，以下整理了一份通用的学习路线图，涵盖从系统设计到应用开发的全过程：
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法和技术架构。
通过 Prompts 角度入手，学习如何更好地发挥模型的作用，优化输入输出质量。
借助云平台（如阿里云 PAI 等）构建电商领域虚拟试衣系统或其他行业应用案例。
以 LangChain 框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统，实现 RAG（检索增强生成）。
借助大健康、新零售、新媒体等领域的数据，构建适合当前领域的大模型微调方案。
以 SD（Stable Diffusion）等多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例，探索图像生成能力。
以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型、文心大模型等成熟模型构建大模型行业应用。
本文介绍了大型语言模型的基本概念及其在自然语言处理中的应用，并通过 Node.js 环境演示了如何使用 OpenAI SDK 调用 GPT 模型进行文本生成与解析。文章对比了传统面向对象编程与 LLM 辅助编程的差异，并提供了系统化的学习路径建议，旨在帮助开发者掌握 AIGC 时代的编程技能，提升开发效率。
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