OP 讲话真实有趣 🤭

@idlewater 我只是表达一下内心的想法，我敬佩每一位开源作者。对于您的产品，我的一点很容易想到的建议是集成 AI 功能。既然是低代码平台，就要把高效便捷做到极致，加入 AI 功能可以加速制作界面的各个流程，甚至可以利用现在的风口迅速引流并拥有变现机会（但仍然建议提供使用自己的 api 的接口）

我所理解的低代码平台的意义就是纯小白和程序员都不会使用，目标人群是只会那么一点代码的，并且又急于实现产品想法的人。那就意味着最终会被职业团队打败，它的生存方式就是在对应方向成熟之前利用国民信息差或凭借开发速度提前割一批韭菜，但最终的下场是被其他产品替代并失去流量

数据集的话，看样子像是跑深度学习，那 m1 具备 GPU 加速啊，貌似不是一个赛道

shadowrocket 便宜好用省心，shell 自动代理，完全就是系统代理，开配置模式省心的一批

@isma123 有无和 GPT 的对比？

1.清除历史信息
2.流式传输消息

会不会是 system 预设的缘故，OpenAI 做了比较专业的预设，原理类似 stable-diffusion 生成漂亮的图需要大量的 prompts

没想到公开的 key 这么快就挂掉了，大家切成自己的 key 玩吧

呃格式全乱了，方法和代码放在了这里
https://github.com/LeeeSe/openai-api.git

根据 @dreasky 提供的信息部署了镜像，实现了 stream 实时解析，速度确实快了不少，而且国内直接访问

chat.py
```
import json
import requests

# 设置请求头
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer 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'
}

history = [{'role': 'system', 'content': '你叫大狸，今年 3 岁了，你无所不知，你的爸爸是山崽，妈妈是强崽，你的后腿生病了，走起路来很不稳。你需要以猫咪的口吻风格尽可能简洁地回答问题。'}]

while True:
user_input = input('User: ')
history.append({'role': 'user', 'content': user_input})

payload = {
'model': 'gpt-3.5-turbo',
'stream': True,
'messages': history
}

response = requests.post('https://openai.leeese.cn', headers=headers, json=payload, stream=True)

replies = ''
for line in response.iter_lines():
if line:
if b'content' in line:
reply = json.loads(line[6:])['choices'][0]['delta']['content']
print(reply, end='', flush=True)
replies += reply

history.append({'role': 'assistant', 'content': replies})

```

@Skiro 不太清楚，不过自己一个人用的话应该没什么大问题

@dreasky 还能这么操作吗？我研究一下

大清早发帖没人看，顶一下去睡觉😴

@Austin2035 国内服务器没被墙吗？能连到官方 api ？

直接部署在 vercel 速度跟 OP 的差不多

@Raven762 要在 system 加规避要求，或是 User 加，assistant 是 gpt 的回答，用来辅助连续对话的

你认识 chatgpt 吗

？是的，我知道 chatgpt 。它是一个基于自然语言处理的聊天机器人，可以帮助用户解决问题，提供有用的信息，并且可以与用户进行有趣的对话。

你跟它的区别是什么

1. 功能上：
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，它主要用于存储和管理数据，而 MongoDB 是一个非关系型数据库管理系统，它主要用于存储文档型数