在uni-im中集成
本文将介绍如何在uni-im中集成 API，以便为您的聊天应用程序提供更加智能和高效的聊天服务。通过集成 API，您可以利用各种自然语言处理和机器学习技术，如文本生成、语言翻译、图像分类等，来增强您的应用程序的功能和性能。
OK，Talk is cheap. Show me the code.步骤一：注册账号并获取API密钥
首先，您需要有网站账号，并获取API密钥。网上有很多相关教程
访问 API Keys – API ，点击这里的 new key，创建一个新的 key，并保存备用。
步骤二：创建uni-im应用程序
接下来，您需要在 X中创建一个uni-im项目,插件地址：/?name…，并在开发者中心中启用.0服务。
在此示例中我们直接使用uni-im的示例项目来进行
1、在插件市场中点击【使用 导入示例项目】
2、在 X中创建项目
3、绑定服务空间
4、部署云端资源
5、开始部署
等待自动部署，如果是新服务空间一路同意。缺表就创建。如果是和其他项目共用一个服务空间。请谨慎操作
6、在开发者后台开启
7、跑起来
没有报错就成功了。[] [” “]
步骤三：在中集成 API1、新建云函数
2、修改云函数版本
因为let’s 根证书过期，版本请求使用了let’s 证书的网站时会出现
has 所以需要将云函数升级到****。相关文档：
3、调用 API
接口文档地址：/docs/api-re…
访问其他HTTP服务文档：
'use strict';
// 云函数有报错，目前无法使用OpenAI SDK
// 改用接口请求方式
// const {
// Configuration,
// OpenAIApi
// } = require("openai");
exports.main = async (event, context) => {
//event为客户端上传的参数
console.log('event : ', event)
// const configuration = new Configuration({
// apiKey: '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',
// });
// const openai = new OpenAIApi(configuration);
// const {
// data: {
// choices
// },
// status,
// statusText
// } = await openai.createCompletion({
// model: "text-davinci-003",
// prompt: `input:${event.body}?
// output:`,
// max_tokens: 300,
// temperature: 1,
// stop: ['output:']
// });
const {
data: {
choices
},
status,
statusText
} = await uniCloud.httpclient.request('https://api.openai.com/v1/completions', {
method: 'POST',
data: {
// GPT-3 模型。详细介绍请参考：https://platform.openai.com/docs/models/overview
model: "text-davinci-003",
prompt: `input:${event.body}?
output:`,
max_tokens: 300,
temperature: .6,
stop: ['output:']
},
headers: {
Authorization: `Bearer ${YOUR_API_KEY}`
},
timeout: 10000,
contentType: 'json', // 指定以application/json发送data内的数据
dataType: 'json' // 指定返回值为json格式，自动进行parse
})
//返回数据给客户端
return {
data: choices,
errCode: status,
errMsg: statusText
}
};
4、测试一下a、首先在云函数右击，配置运行测试参数
b、本地运行云函数
c、Bingo～
和的对接就这么简单。接下来我们来改造一下Uni-im。
步骤四：在Uni-IM中集成Chat-GPT机器人。1、创建Chat-GPT机器人账号
在 -中找到“机器人”的uid。f8c5
当然，更推荐你去 控制台-云数据库 中查看uni-id-users表中的_id字段
2、在公共模块中添加uid
3、调用接口回复用户信息
这一步我们将改造uni-im-co云对象，在用户发送消息的方法中请求接口，并将接口返回的消息回复给用户。uni-im-co云对象的是用户发送消息，并存储到数据库的方法。
我们在uni-im-co云对象中ctrl+G/+G定位代码到435行
a、第一步
// 请求公共模块中的ChatGPT _uid常量
const isChatGPT = uniImConfig.config('ChatGPT_uid')
if(isChatGPT === to_uid){
try{
// 请求chatGPT云函数
const {result: { data: openAIResp }} = await uniCloud.callFunction({
name:'ChatGPT',
data:{
body
}
})
// 拼接消息
const allChatData = openAIResp.reduce((prev, {text})=> prev + text, '')
// 因为这一步要模拟ChatGPT给用户发消息，所以调换一下发送人和接受人的uid。
const tempParams = { ...params,
...{
from_uid: to_uid,
to_uid: from_uid,
body: allChatData,
client_create_time: +new Date,
original_from_uid: to_uid // 这个字段用来递归调用时区分当前发送者uid
}};
// 递归调用云对象中的sendMsg方法
uniCloud.importObject('uni-im-co').sendMsg(tempParams, context);
} catch (error){
console.log('error boredape:>>>>>>>>>>>> ', error);
}
}
b、兼容发送者uid
刚才我们在递归调用方法时，传递了一个字段。这个字段是用来区分当前发送者uid的。我们在方法参数中兼容处理一下它（我们在uni-im-co云对象中ctrl+G/+G定位代码到248行找到方法）
const {
to_uid,
group_id,
body,
type,
isRetries,
appId,
original_from_uid // 新增
} = params
//发送者身份id
const from_uid = this.uid || original_from_uid; // 修改
4、大功告成！让我们来跟进行第一次正式约会。a、创建一个自己的账号
b、手动跳转到chat页面
目前我们还不能直接和机器人对话。那就让我们主动一点在浏览器中输入房间号：(此处的就是的uid)
～报错了。
看来是不支持本地调试的问题，我们部署一下
如果有模块冲突请确认是否替换
OK。我们部署完之后切换使用云端云函数
完成后重新运行一下项目。
～这又是什么错呢？
我们查一下云函数的运行日志
发现这个是因为超时导致的。云函数/云对象默认的超时时间时5S，这对于来说很难在这么短时间内回复。那我们修改一下、uni-im-co这两个云函数和云对象的超时时间
最大只支持10S哦
再来试一把
The END！
以上就是所有我们使用UniIM集成的全部步骤。使用快速对接,封装属于自己的！
稍后我会上传Demo工程源码，不过强烈推荐您自己动手哦。能让您更加了解和UniIM。真的是超棒的框架！
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