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      Python+ChatGPT API,搭建專屬你的智能聊天機器人

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      最近火出圈的ChatGPT公司OpenAI發(fā)布了Chat API和gpt-3.5-turbo模型,我們現在可以通過API來使用與ChatGPT一樣的NLP模型。



      使用OpenAI API,可以使用gpt-3.5-turbo構建自己的應用程序,可執(zhí)行以下任務:

      草擬電子郵件或其他文字內容寫代碼,例如Python代碼

      創(chuàng)建對話代理,回答各類問題

      為您的軟件提供自然語言界面

      在各種學科中進行輔導

      翻譯語言

      為視頻游戲模擬角色等

      待發(fā)掘的各種應用場景……

      下面用Python來講解如何使用openai python SDK實現自己的聊天機器人。如果你之前使用過openai python SDK,請確保升級到了最新版本(0.27.0),如果還沒有安裝Python運行環(huán)境,請先安裝python 3.10。

      獲取API Key

      你需要獲取API Key,如果你已經使用過openai SDK那么你可能已經有API Key了(這種情況請?zhí)^本節(jié)內容)。

      登錄https://platform.openai.com/并導航到https://platform.openai.com/account/api-keys點擊Create new secret key按鈕可以獲取一個新的API Key。

      注意:API Key內容只會顯示一次。點擊復制按鈕把API Key復制并保存好。



      創(chuàng)建API

      用FastAPI快速創(chuàng)建一個API,它的接口定義如下:

      POST/chatbot/talk

      Request Body:

      “message”:"你好!"

      Response:

      “content”:“bot response message”

      首先,你需要安裝FastAPI和OpenAI SDK,可以通過以下命令在命令行中安裝它們:

      pip install fastapi uvicorn openai

      為了演示方便,此處簡化了一些最佳實踐,下面是一個最基本的FastAPI服務實現,文件保存在main\app.py文件中。

      import openai

      from typing import List

      from fastapi import FastAPI

      from pydantic import BaseModel

      from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware

      history=[]

      app=FastAPI()

      app.add_middleware(

      CORSMiddleware,

      allow_origins=["*"],

      allow_credentials=True,

      allow_methods=["HEAD","OPTIONS","GET","PUT","PATCH","POST","DELETE"],

      allow_headers=["*"],

      max_age=86400

      openai.api_key="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"

      class TalkRequest(BaseModel):

      message:str

      @app.post("/chatbot/talk")

      async def chatbot_talk(user_input:TalkRequest):

      if not history:

      history.append({"role":"system","content":"You are a helpful assistant."})

      history.append({"role":"user","content":user_input.message.strip()})

      response=await openai.ChatCompletion.acreate(

      model="gpt-3.5-turbo",

      messages=history)

      bot_response=response.choices[0].message

      history.append(bot_response)

      return bot_response

      現在只需創(chuàng)建一個run.py文件來啟動FastAPI服務。

      import uvicorn

      from main.app import app

      if__name__=='__main__':

      uvicorn.run(

      app=app,

      host="127.0.0.1",

      port=8080,

      use_colors=True,

      log_level="debug"

      接下來運行run.py。

      在瀏覽器中打開http://127.0.0.1:8080/docs即可看到Swagger界面已經加載并顯示出我們的Talk API,如下圖所示:



      點擊Try it out,在message里填入一個句子,例如我們這里輸入的”你好”,點擊Execute按鈕。如果沒有問題應該能得到下面的響應結果:



      OK,到這里我們的后臺服務就已經準備好了。

      UI界面

      接下來我們做一個基于VUE的UI界面來實現聊天窗口。要實現基于VUE的聊天界面,需要執(zhí)行以下步驟:

      在Vue項目中創(chuàng)建一個聊天組件,例如Chat.vue。

      在Chat.vue中添加一個文本框和一個發(fā)送按鈕,用于向聊天機器人發(fā)送消息。

      使用VUE的數據綁定功能,將文本框的值綁定到一個名為message的Vue組件數據屬性。

      在發(fā)送按鈕上添加一個點擊事件,該事件將調用一個發(fā)送消息的方法,該方法將使用Axios(或其他HTTP庫)將消息POST到聊天機器人API。

      在發(fā)送成功后,使用Axios響應中的數據更新Vue組件數據屬性的值,以顯示聊天機器人的響應消息。

      下面是一個示例Chat.vue文件的基本代碼:

      {{message.content}}

      {{message.content}}

      Send

      在這個示例中,messages是一個數組,它用于存儲聊天記錄。

      sendMessage方法將新消息添加到messages數組中,并使用Axios發(fā)送消息并更新響應的數據屬性。

      最后,它清空了message數據屬性,以便用戶可以輸入下一個消息。

      在模板中,我們使用v-for循環(huán)遍歷messages數組,并根據isBot數據屬性來判斷消息是用戶的消息還是聊天機器人的消息。

      運行

      最后,要在瀏覽器中運行Vue應用程序,需要執(zhí)行以下步驟。

      注意:確保已經安裝了Node.js和npm,這將使我們能夠使用Vue的命令行工具來創(chuàng)建和管理的項目。

      (1)打開命令行終端,導航到項目目錄,并使用以下命令安裝:

      npm install-g cnpm--registry=https://registry.npmmirror.com

      cnpm install-g@vue/cli

      (2)使用以下命令創(chuàng)建一個新的Vue項目:

      vue create my-chat-app

      這將提示選擇一些選項來配置我們的項目,例如要使用哪個包管理器,要使用哪些插件等等。

      可以根據需求進行選擇,稍等片刻項目即可創(chuàng)建成功,如下圖所示:



      (3)進入my-chat-app目錄,安裝Axios,可以使用以下命令:

      cnpm install axios--save

      打開創(chuàng)建的項目文件夾,將Chat.vue組件添加到src/components文件夾中。

      打開src/App.vue文件,并將以下代碼添加到模板中:

      這將把Chat組件添加到App.vue模板中,以便您可以在瀏覽器中查看聊天界面。

      (4)在命令行終端中運行以下命令啟動開發(fā)服務器:

      pm run serve



      如上圖所示,Web Server已經啟動完畢,用瀏覽器打開http://localhost:8081/可以看到一個基本的聊天窗口,當然這里只有一個簡單的示例來展示基本操作:



      因文章篇幅有限,感興趣的同行完全可以利用前端技術做出更精美的機器人聊天窗口。

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