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65.7MB · 2025-10-27
随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）已成为开发者手中的“魔法笔”。而 OpenAI 作为该领域的引领者，其 GPT 系列模型已成为事实上的行业标准。本文将带你从零开始，使用 Node.js 和 OpenAI SDK 构建一个歌词生成器，并深入解析背后的技术原理。
OpenAI 自推出 GPT-3 以来，迅速定义了现代大语言模型的能力边界。其模型不仅在自然语言理解与生成方面表现出色，还通过简洁、稳定的 API 接口，让开发者能够轻松集成 AI 能力到各类应用中。我们来先了解一下这几个名词缩写
那么，到底怎么实现人工智能生成内容（AIGC）技术呢？
目前，OpenAI 提供了两种主要的文本生成接口：
completions 接口：适用于传统的文本补全任务，输入一个提示（prompt），模型返回补全内容。chat 接口：基于对话的交互模式，支持多轮对话和系统角色设定，更适合聊天机器人等场景。本文将使用 completions 接口来实现一个创意歌词生成器。
Node.js 以其轻量、高效和基于 JavaScript 的特性，成为中小型项目和快速原型开发的首选。我们首先初始化一个项目：
npm init -y
该命令会生成 package.json 文件，用于描述项目元信息和依赖。
接下来，安装 OpenAI SDK（本文使用 v4.71.0）：
//openai：官方 SDK，封装了与 OpenAI API 的交互
//dotenv：用于加载 .env 环境变量，保护敏感信息如 API Key。
npm install [email protected] dotenv
该命令运行后项目内会出现一个文件夹node_modules，如图
项目结构如下：
song/
├── main.mjs # 入口文件
├── .env # 环境变量配置
├── package.json
└── node_modules/ # 依赖模块
我们创建 main.mjs 作为主入口文件，代码如下：
import OpenAI from 'openai';
import dotenv from 'dotenv';
dotenv.config();
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
baseURL: 'https://api.302.ai/v1'
});
const response = await client.completions.create({
model: 'gpt-3.5-turbo-instruct',
max_tokens: 256,
prompt: `
假如你是林夕这样的爱情歌曲作词大家，
请你写一首100字，为汪峰，写一首他爱上森林北的歌曲。
森林北是一位美丽，勇敢，会骑马的女孩儿
`
});
const result = response.choices[0].text;
console.log('歌词是:' + result);
import OpenAI from 'openai';
作用：从 openai 包中导入 OpenAI 类。
细节：
import ... from 是 ES6 模块语法，用于导入模块。OpenAI 是一个类，用于创建与 OpenAI API 交互的客户端实例。npm install openai 安装，其版本信息在 package.json 中定义为 ^4.71.0。import dotenv from 'dotenv';
dotenv.config();
作用：加载环境变量配置文件。
细节：
dotenv 是一个 Node.js 模块，用于将 .env 文件中的键值对加载到 process.env 对象中。.env 文件通常包含敏感信息，如 API 密钥、数据库密码等，避免硬编码在代码中。dotenv.config() 执行后，.env 文件中的变量（如 OPENAI_API_KEY=sk-...）将变为 process.env.OPENAI_API_KEY 的值。.env 加入 .gitignore，防止密钥泄露。const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
baseURL: 'https://api.302.ai/v1'
});
作用：实例化一个 OpenAI 客户端，用于后续 API 调用。
细节：
const client：声明一个常量 client，存储 OpenAI 实例。new OpenAI({...})：调用 OpenAI 构造函数，传入配置对象。apiKey：认证凭据。使用 process.env.OPENAI_API_KEY 从环境变量读取，确保安全性。baseURL：API 的基础 URL。此处指向 https://api.302.ai/v1const response = await client.completions.create({
model: 'gpt-3.5-turbo-instruct',
max_tokens: 256,
prompt: `
假如你是林夕这样的爱情歌曲作词大家，
请你写一首100字，为汪峰，写一首他爱上森林北的歌曲。
森林北是一位美丽，勇敢，会骑马的女孩儿
`
});
作用：向 OpenAI 的 completions 接口发送请求，生成文本。
细节：
await：因为 API 调用是异步的（网络请求），必须使用 await 等待结果。注意：这要求代码在 async 函数中运行，或在支持顶层 await 的环境（如 Node.js .mjs 文件）中执行。
client.completions.create()：调用 SDK 提供的方法，对应 OpenAI 的 /completions API 端点。该方法本质上是向指定 URL 发送一个 POST 请求：
model: 'gpt-3.5-turbo-instruct'：
gpt-3.5-turbo-instruct。gpt-3.5-turbo-instruct 是 GPT-3.5 系列中专为指令式文本生成优化的模型，适合根据提示生成连贯内容。max_tokens: 256：
prompt：核心输入，即“提示词”。
使用反引号（`）定义多行字符串，便于编写复杂指令。
Prompt 设计分析：
“假如你是林夕” —— 引导模型模仿著名词人林夕的文艺、深情风格。“写一首100字...的歌曲” —— 明确输出格式和长度。“汪峰...森林北...” —— 提供创作背景和情感元素，激发模型的联想能力。设计原则：清晰、具体、富有上下文的 Prompt 能显著提升生成质量。
const result = response.choices[0].text;
console.log('歌词是:' + result);
作用：从 API 响应中提取生成的文本并打印到控制台。
细节：
response.choices：API 返回一个包含多个候选结果的数组（choices），即使只请求一个结果，也以数组形式返回。[0]：取第一个（通常也是唯一一个）结果。.text：访问该结果的生成文本内容。console.log()：将结果输出到终端，便于查看和调试。首先建一个 .env 文件，在文件内编辑以下内容
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
在 .mjs 文件的第7行进行以下修改，即可防止密钥泄露。
将 apiKey: 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
改为 apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
completions.create()，传入模型、长度限制和精心设计的 Prompt。| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Node.js | JavaScript 的后端运行时，允许在服务器端执行 JS 代码。 |
| ES6 模块 | .mjs 文件使用 import/export 语法，现代 JS 模块化标准。 |
| dotenv | 环境变量管理工具，提升安全性。 |
| OpenAI SDK | 官方提供的客户端库，简化 API 调用。 |
| Prompt Engineering | 设计高质量提示词的艺术，直接影响 AI 输出质量。 |
| Async/Await | 处理异步操作的语法，使代码更易读。 |
在项目根目录执行：
node main.mjs
你可能会看到类似以下的输出：
一首充满画面感与情感张力的歌词就此诞生！
通过本文，我们完成了：
初始化 Node.js 项目
集成 OpenAI SDK
调用 completions 接口生成创意文本
理解 LLM 工作原理与 Prompt 设计技巧
OpenAI 的 LLM 不仅是技术工具，更是创意的催化剂。技术的演进，让创造的门槛前所未有地降低。从一行代码到一首歌词，我们见证了人工智能如何赋能个体表达。OpenAI 的 LLM 不仅是算法的胜利，更是人与机器协作的桥梁。未来已来，与其等待，不如执笔——用 Prompt 做诗，以代码为弦，让每一次灵感的闪现，都成为 AI 时代的回响。
