随着 ChatGPT 的出现，很多开发人员都想开发一款 AI 聊天机器人，Vercel 最近开发了一款 AI SDK，可以帮助开发人员快速开发聊天机器人，包括调用 OpenAI 的 API，对话记录传递，流式输出等功能，非常方便。Vercel 的开发团队也是很多著名工具的开发者，包括前端开发框架 Next.js 、前端部署工具 Vercel 、React 数据查询工具 SWR 等，这些工具都是非常优秀的，所以这款 AI SDK 也是非常值得期待的。然而，每个工具都有其特性和潜在的坑点，Vercel AI SDK 也不例外。本文将为你提供一份详尽的 Vercel AI SDK 避坑指南，帮助你更好地理解和使用这款工具，从而提升你的开发效率和应用质量。
OpenAI 的 ChatGPT 是一种领先的人工智能模型，它以其出色的语言理解和生成能力，为我们提供了一种全新的与机器交流的方式。但不是每个问题都可以得到令人满意的答案，如果想得到你所要的回答就要构建好你的提示词 Prompt。本文将探讨 Prompt 提示词在开发中的应用和优势，以及如何利用它来解决常见问题和加速开发过程。无论是初学者还是经验丰富的开发人员，Prompt 提示词都能为我们带来更高效的开发体验。
随着大语言模型技术的发展，人工智能的能力应用到了各个领域，包括与开发人员息息相关的代码生成领域，这个领域并不新鲜，但借助大型语言模型的力量，它被赋予了全新的生命力和可能性。在数字化的世界中，代码是一种语言，是人类与机器沟通的桥梁。借助大型语言模型的力量，我们可以让这座桥梁更加强大，更加智能。今天我们将深入探讨大型语言模型在代码生成方面的应用。
ChatGPT 面世也有半年多时间了，因为对国内用户不开放，导致了国内用户要注册和使用 ChatGPT 都比较麻烦。
ChatGPT 的注册和使用网上有大量文章，这里就不再赘述了，今天主要介绍一下 ChatGPT 的使用方式以及计费模式的区别，并教大家如何开通 Plus，以及如何设置 ChatGPT API 的付款方式。
五一假期，我学习了吴恩达教授与 OpenAI 的小姐姐 Isa 联合推出的一门课程，名为 ChatGPT 提示工程课程，提示词是指用户向 ChatGPT 提交的信息。这门课程旨在协助开发者高效运用 ChatGPT，通过理解提示工程的优秀实践，迅速为各类任务构建创新且高效的提示词，同时学会通过提示词创建定制聊天机器人。让我们一起来探索这门有趣的课程吧。
之前介绍了 ChatGPT 的前端和后端的技术，今天我们再来说说 ChatGPT 问答系统中的数据结构。在 ChatGPT 的 Web 应用中，用户和机器人的对话不仅有普通的问答场景，而且有其他的业务场景，在本文中将详细介绍在 ChatGPT 中如何设计数据结构来支持这些业务场景。
上次聊了 ChatGPT 的后端技术，这次再聊聊它的前端技术。ChatGPT 前端技术在聊天机器人应用中扮演着重要的角色，它不仅能够帮助开发人员构建自然、智能的对话界面，还可以支持各种文本渲染效果。在本文中，我们将会探讨 ChatGPT 文本渲染的实现原理，希望能够帮助你更好地构建你的聊天机器人应用。
ChatGPT 我就不多说了，最近一直都很火。在 ChatGPT 的页面上我们输入一个问题后，答案是以渐进式的输出展示出来的，为了实现实时通信和高效的数据传输，ChatGPT 选择了 SSE（Server-Sent Events） 技术。在本篇博客中，我们将详细介绍这一项重要技术。
问题：开发人员查看测试环境或者生产环境的日志非常不方便，因为我们服务都是用 Docker 部署的，所以开发人员需要先登录到服务器，然后再登录到某个 Docker 容器才能看到日志。
解决办法：搭建一套日志可视化环境，让开发人员可以通过浏览器直接查看系统各个服务的日志。下面介绍一下如何使用 Filebeat 来收集 Docker 容器日志，并将日志存入 Elasticsearch，再通过 Kibana 来展示。
