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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
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 实现聊天请求的处理，包括存储消息、查询LLM和存储响应。
- 提供历史聊天记录的检索功能，以便用户查看过去的聊天。
- 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。
- 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。
- 需要OpenAI开发者账户和API密钥才能运行该应用。
- 部署到DBOS Cloud的步骤，包括安装DBOS Cloud CLI和克隆示例应用。
- 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。
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