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如何用不到100行Python代码构建无服务器AI聊天机器人
内容提要
本文讲解如何在云端使用DBOS和LangChain构建和部署交互式LLM聊天机器人。通过DBOS平台实现高效CPU计费，降低成本。文章介绍了设置FastAPI、LangChain和Postgres数据库以处理聊天请求，并记录CPU和时间的步骤，包括本地和云端运行机器人的方法，以及设置OpenAI API密钥和部署到DBOS云。
关键要点
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本文讲解如何在云端使用DBOS和LangChain构建和部署交互式LLM聊天机器人。
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通过DBOS平台实现高效CPU计费，降低成本。
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设置FastAPI、LangChain和Postgres数据库以处理聊天请求，并记录CPU和时间的步骤。
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介绍了本地和云端运行机器人的方法，以及设置OpenAI API密钥和部署到DBOS云。
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使用gpt-3.5-turbo模型回答聊天消息，并将消息历史存储在Postgres中。
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实现聊天请求的处理，包括存储消息、查询LLM和存储响应。
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提供历史聊天记录的检索功能，以便用户查看过去的聊天。
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使用SQLAlchemy进行数据库操作，并通过DBOS的事务管理功能进行访问。
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跟踪应用程序的CPU时间和墙钟时间，以便在用户界面中显示这些指标。
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需要OpenAI开发者账户和API密钥才能运行该应用。
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部署到DBOS Cloud的步骤，包括安装DBOS Cloud CLI和克隆示例应用。
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提供本地运行应用的步骤，包括创建虚拟环境和启动Postgres数据库。
延伸问答
如何在云端构建无服务器AI聊天机器人？
可以通过DBOS和LangChain在云端构建无服务器AI聊天机器人，使用不到100行Python代码实现。
DBOS平台如何降低AI工作负载的成本？
DBOS平台通过仅对实际消耗的CPU时间计费，而不是请求的总持续时间，从而降低AI工作负载的成本。
如何设置FastAPI和Postgres数据库来处理聊天请求？
需要安装FastAPI并配置Postgres数据库，以存储聊天消息和历史记录，具体步骤包括创建数据库连接和定义聊天处理端点。
如何在本地运行这个聊天机器人应用？
在本地运行应用需要克隆示例应用，创建虚拟环境，安装依赖，并启动Postgres数据库。
如何部署聊天机器人到DBOS云？
部署到DBOS云需要安装DBOS Cloud CLI，克隆示例应用，并使用命令进行部署。
使用gpt-3.5-turbo模型的聊天机器人如何处理消息？
聊天机器人使用gpt-3.5-turbo模型处理消息，通过LangChain查询模型并存储响应。
