ChatGPT + Node.js | 3 Möglichkeiten, die Token-Limits zu überwinden

Erfahren Sie, wie Sie die OpenAI API in Node.js verwenden und die Token-Limits überschreiten.

Ein Repository, das alles in diesem Tutorial enthält, finden Sie hier: https://github.com/BretCameron/nodejs-openai-memory-system-tutorial/

⏰ Zeitstempel
00:00 – Einführung
00:58 – Projekt-Setup
02:53 – Erstellen eines OpenAI-Clients
04:01 – Anmeldeinformationen erhalten
05:22 – Erstellen einer einfachen Konversation mit GPT-4
11:25 – Warum Token-Limits ein Problem sein können
13:00 – Strategie 1: Rollender Kontext
17:03 – Strategie 2: Nachrichtenverlauf zusammenfassen
24:03 – Strategie 3: Aufteilung in Auszüge nach Themen
39:16 – Bonus-Tipp: Verwenden des Debuggers in VSCode
40:50 – Outro

📜 Beschreibung
Derzeit ist es möglich, die Leistungsfähigkeit von LLMs (großen Sprachmodellen) über mehrere öffentliche APIs zu nutzen – und erhalten so Zugriff auf ChatGPT, Claude und Gemini zur Verwendung in unseren eigenen Anwendungen.

Im kleinen Maßstab ist die Verwendung dieser APIs unkompliziert. Wenn wir jedoch längere Konversationen oder größere Kontextmengen unterstützen möchten, stoßen wir früher oder später auf Token-Grenzwerte und müssen unsere eigenen Problemumgehungen implementieren.

In diesem Video zeige ich Ihnen drei Strategien zur Überwindung dieser symbolischen Grenzen, sodass Sie viel längere Gespräche oder viel mehr Kontext unterstützen können – oder beides!

Wir werden die API von OpenAI in Node.js verwenden, aber die Strategien, die wir lernen werden, können an praktisch jedes gängige LLM in jeder serverseitigen Programmiersprache angepasst werden.

#nodejs #openai #ai #llm #machinelearning #javascript #typescript

📝 Artikel
Eine schriftliche Version dieses Tutorials finden Sie in meinem Artikel auf Medium: https://medium.com/@bretcameron/3-strategies-to-overcome-openai-token-limits-d60df946f93c

🔗 Links
• Repository: https://github.com/BretCameron/nodejs-openai-memory-system-tutorial/

Für diejenigen, die tiefer gehen möchten, empfehle ich diesen Artikel über Speichersysteme für LLMs von Langchain: https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/memory/