Ich versuche, ChatGPT als Chatbot für meine Magento 2-Website zu verwenden, und ich möchte Produktdaten daran übergeben. Dazu habe ich alle Produkte gesammelt und in einer JSON-Datei gespeichert, die ich dann gelesen habe, um die Daten in den systemRoleContent der Systemrolle einzubetten. Das Problem, mit dem ich konfrontiert bin, ist jedoch, dass die JSON-Datei ziemlich groß ist.
{ "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" }
Mir ist aufgefallen, dass der API-Konfiguration eine Funktion hinzugefügt werden muss, mit der Sie eine Abfrage ausführen können, um Produkte basierend auf Schlüsselwörtern in ihren Namen oder Beschreibungen auszuwählen, die mit Schlüsselwörtern in der Nachricht des Benutzers übereinstimmen. Die Herausforderung besteht darin, dass Benutzer zunächst möglicherweise die Namen der Produkte nicht kennen. Sie kommen zum Chatbot, um sie zu entdecken. Wie kann ich dieses Problem beheben?
Das ist der Code, mit dem ich gerade arbeite:
<?php namespace MetaCares\Chatbot\Model; use Magento\Framework\App\ObjectManager; class ChatBot { private $authorization; private $endpoint; private $conversationHistory = []; private $productsFile; private $fetchingDateFile; private $didFetchProducts = false; public function __construct() { $this->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); $systemRoleContent = <<<EOT Nom: Meta Cares Bot Description BOT Meta Cares répond aux questions sur les produits du site et fournit des conseils santé fiables. Tu aides les clients de Meta Cares à faire des choix éclairés tout en offrant un accompagnement personnalisé, sécurisé et adapté à leurs besoins. catalogue Meta Cares {$jsonSampleData} Liste des Sites Référencés : - PubMed : [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/) - ScienceDirect : [https://www.sciencedirect.com/](https://www.sciencedirect.com/) --- - Génération d’images DALL·E : Désactivée EOT; $this->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; } }
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie optimiere ich große JSON-Dateien für die Verwendung mit der ChatGPT-API?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!