前言
在当今数字化转型的浪潮中，Node.js作为一款流行的服务器端JavaScript运行环境，凭借其非阻塞I/O模型和事件驱动的特性，已成为构建高性能、可扩展网络应用的首选技术栈之一。
与此同时，人工智能生成内容（AIGC）的兴起，正引领着内容创造与数据分析领域的革新。结合Node.js的强大功能与AIGC的智能化优势，我们可以开创性地解决诸多实际问题，其中之一便是对用户评论的情感智能分析。
正文
目的
通过node.js和AIGC实现对用户输入的评论进行情感分析，输出负面或正面。
Node.js与AIGC：技术融合的力量
Node.js的角色
：作为后端开发的明星，Node.js以其卓越的并发处理能力，成为实时数据处理的理想平台。
它允许开发者使用JavaScript这一广泛熟悉的语言，快速构建RESTful API、处理网络请求，以及整合各种机器学习和AI服务，为情感分析系统提供高效、可扩展的基础设施。
AIGC的创新应用
：AIGC，特别是基于机器学习的情感分析模型，通过学习大量标注数据，能够自动识别文本中的情感倾向，包括但不限于喜悦、悲伤、愤怒、惊讶等。
这些模型在Node.js环境中，可以通过API调用的方式集成，实现对用户评论的即时情感分类和深度理解。
实现步骤
准备步骤
-
创建一个新的 Node.js 项目并初始化一个默认的 package.json 文件。
npm init -y
-
安装
openai
模块。
npm i openai
-
安装
dotenv
模块。
npm i dotenv
dotenv
模块用于从
.env
文件中加载环境变量。
-
获取API密钥。
获取API密钥传送门——https://github.com/chatanywhere/GPT_API_free
进入后向下滑，点击"申请领取内测免费API Key"。
-
在项目的根目录下创建一个
.env
文件。
在该项目中可以将获得的API密钥放入
.env
文件中，避免将密钥直接写在代码中，减少密钥在代码仓库等公开环境中暴露的风险。
OPENAI_API_KEY=你的API密钥
引入openai模块并加载环境变量
const OpenAI = require('openai');
require('dotenv').config();
实例化对象
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
baseURL: 'https://api.chatanywhere.tech/v1'
});
通过
OpwnAI
创建一个实例对象
client
,为其设置API密钥和特定的基础URL等参数。
通过
process.env.OPENAI_API_KEY
从当前运行环境变量中获取
OPENAI_API_KEY
的值（也就是在
.env
文件中找到我们设置的API密钥）。
获取输入的评论
process.stdin.on('data', (buffer) => {
const comment = buffer.toString().trim();
}
对标准输入进行监听。当有数据输入时，会触发
'data'
事件，传入的参数
buffer
是包含输入数据的缓冲区。
然后通过
buffer.toString().trim()
将缓冲区数据转换为字符串并去除两端的空白，得到输入的实际内容，并将其存储在
comment
变量中。
定义情感分析函数
async function main() {
let prompt = `
判断一下用户的评论情感是正面的还是负面的
评论：我非常喜欢这个产品，它非常实用。
情感：正面。
评论：这个产品非常糟糕，我无法使用它。
情感：负面。
`
let myPrompt = `
${prompt}
评论：${comment}
情感：
`
const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
messages: [
{
role: 'user',
content: myPrompt
}],
model: 'gpt-3.5-turbo',
n: 1
})
console.log(chatCompletion.choices[0]);
}
-
定义
prompt
字符串存放如何判断情感的示例。
-
根据用户输入的
comment
和
prompt
组合在一起形成
myPrompt
（新的提示指令）。
-
使用
client.chat.completions.create
方法向 OpenAI 发送请求，参数包括一个包含
myPrompt
的消息数组（这里只有一个用户消息）、指定模型
gpt-3.5-turbo
以及设置生成数量为
1
。
-
最后将生成的聊天完成结果的第一个选择打印到控制台。
完整代码
const OpenAI = require('openai');
require('dotenv').config()
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
baseURL: 'https://api.chatanywhere.tech/v1'
});
process.stdin.on('data', (buffer) => {
const comment = buffer.toString().trim();
async function main() {
let prompt = `
判断一下用户的评论情感是正面的还是负面的
评论：我非常喜欢这个产品，它非常实用。
情感：正面。
评论：这个产品非常糟糕，我无法使用它。
情感：负面。
`
let myPrompt = `
${prompt}
评论：${comment}
情感：
`
const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
messages: [
{
role: 'user',
content: myPrompt
}],
model: 'gpt-3.5-turbo',
n: 1
})
console.log(chatCompletion.choices[0]);
}
main()
})
实现效果
输入“这个商品很差劲”得到的情感分析是负面的。
输入“遥遥领先”得到的情感分析是正面的。
小结
通过将Node.js与AIGC技术相结合，我们不仅能够打造出高效的情感分析解决方案，还能够开启更多创新应用的大门，如个性化推荐、智能客服、舆情监控等。
这不仅仅是技术的堆砌，而是一场关于如何更好地理解和回应用户情感，从而驱动产品与服务持续优化的革命。随着技术的不断成熟与融合，未来的数字世界将更加智能、更加人性化。
