前言
最近ChatGPT好火，也创造了好多优秀的应用
于是乎，我也想出一篇教程，带领大家打造一款免费 ChatGPT 应用。
准备工作
▼ 搭建免费服务器 ▼
薅免费服务器，推荐注册Vercel
▼ 搭建免费数据库 ▼
▼ 下载应用源码 ▼
下载项目模板，或者大家可以fork到自己的github进行修改
部署应用
▼ 创建数据库 ▼
注册完supabase之后，初始化sql，项目中supabase\migrations\20230406025118_init.sql
▼ 创建应用 ▼
最快的方式直接引用我的项目
创建应用
选择应用
导入你的应用代码
点击部署即可
配置openAI token key变量
配置supabase变量
配置之后，重新部署一下应用
优化答案
为什么还要做这一步呢？因为用户一般会提问题都会很简单，所以可能会导致答案会很简单。
那怎么处理呢？
扩展！我们可以尽可能地给ChatGPT提供更多的关键词，让他的答案更加丰富。
实现方式：在项目中 /pages/docs/xxxx.mdx 创建markdown文件，创造相关的内容
实现原理
构建时
项目部署的时候，generate-embeddings.ts 里面的逻辑会解析mdx文件内容 插入到 nods_page、nods_page_section 表中。
embedding 字段存储了一大串的数字，这个是通过请求ChatGPT解析得到向量数据（PS：可自行学习一下向量搜索，这个我也没深入了解）
插入是的数据如下：
运行时
- 用户发起请求的时候，同样是通过请求ChatGPT embeddings接口得到向量数据，然后和nods_page_section表中的embedding 字段进行匹配；
- 在步骤2中得相关的关键词之后，通过组装数据，发起ChatGPT completions 会话接口；
- 给用户返回答案。
体验
好了，部署成功，此时我们可以通过访问 interview-ai.vercel.app
界面如下
本地开发
- cp .env.example .env
- 在新创建的
.env文件中设置OPENAI_KEY。
# 安装pnpm
npm install -g pnpm@7.32.0
# 安装next
npm install next --registry=https://registry.npmmirror.com
# 安装项目依赖包
npm install --registry=https://registry.npmmirror.com
# 启动项目
pnpm dev
PS：本地开发会有一些小问题，openAI 接口需要代理，本地是无法直接请求，需要改造一下代码走代理才行。
总结
Vercel 虽然是国外的服务器，但国内访问还是挺快的，而且部署也很方便，主要是免费！！！
可以借助开发模板快速构建AI应用
