使用Streamlit和OpenAI搭建一個ChatGPT聊天機器人(附代碼)

大數據文摘授權轉載自法納斯特

作者：小F

ChatGPT是OpenAI開發的一個大型預訓練語言模型。它是GPT-3模型的變體，GPT-3經過訓練，可以在對話中生成類似人類的文本響應。

ChatGPT旨在用作聊天機器人，我們可以對其進行微調，以完成各種任務，如回答問題、提供信息或參與對話。

與許多使用預定義的響應或規則生成文本的聊天機器人不同，ChatGPT經過了訓練，可以根據接收到的輸入生成響應，從而生成更自然、更多樣化的響應。

小F也是去注冊并且試用了一下，確實很酷！

ChatGPT可以聯系上下文，然后給出回答。

Streamlit則是一個搭建網頁的Python庫，只需幾行代碼就可以創建一個交互式、可視化的儀表板。

簡單直觀，無需相關的Web開發經驗，即可輕松創建功能強大的Web頁面。

本期，小F就通過這兩來搭建一個聊天機器人～

注冊OpenAI

首先需要注冊OpenAI，這樣就可以使用ChatGPT，以及獲取api密鑰。

網上有很多注冊教程，附上鏈接，小F就不細說了。

如果有問題可以來咨詢小F，我都已經實驗過啦～

注冊教程：

https://sms-activate.org/cn/info/ChatGPT

接入微信

一并附上微信聊天機器人教程，需要安裝golang和docker環境，然后進行部署。

先使用Dockerfile創建一個鏡像，在Dockerfile所在目錄終端下運行如下命令。

其中鏡像名稱是可以自定義修改的。

docker build -t xiaomoinfo/wechatgpt:latest .

Dockerfile內容如下。

FROM golang:1.19-alpineENV api_key=""RUN export GOPRIVATE=github.com/houko/wechatgptWORKDIR /appCOPY . /appRUN go mod download && go build -o server main.goCMD ./server

Docker啟動容器，可以設置關鍵字，比如「小F」這個詞。

經過使用，發現通過接口獲取的回答和網頁上不一樣。

微信教程：

https://github.com/houko/wechatgpt

微信教程介紹完了，就來看看聊天機器人吧～

聊天機器人

安裝兩個要用到的Python庫。

# 安裝streamlit和openaipip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlitpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple openai

其中openai庫在文檔上有一個簡單的說明。

文檔地址：

https://platform.openai.com/docs

引入Python庫，通過Streamlit設置頁面信息。

import streamlit as stimport openai

# 設置標題, 功能介紹st.title("和ChatGPT聊天")st.sidebar.header("功能介紹")st.sidebar.info(    '''這是一個web應用程序，通過OpenAI的API和ChatGPT模型實現交互(聊天)功能。在文本框中輸入問題，然后按Enter鍵查詢，接收ChatGPT的回答''')

查看文檔后得知，text-davinci-003是我們所能用到最好的模型了。

密匙信息在個人設置中獲取，首次需要自己創建。

添加我們選擇的模型以及密匙信息。

# 設置模型和密匙model_engine = "text-davinci-003"openai.api_key = "你的密匙"

通過翻閱個人設置項信息，發現接口調用也是有限制的。

一共18刀的免費額度，小F已經使用了快1美刀了，還剩不少～

使用OpenAI API生成回答，相關參數可以自行看文檔。

def ChatGPT(user_query):    """    使用OpenAI API生成回答, 選擇模型, 設置參數    """    # 使用OpenAI API生成回答    completion = openai.Completion.create(        engine=model_engine,        prompt=user_query,        max_tokens=1024,        n=1,        temperature=0.5,    )    response = completion.choices[0].text    return response

主函數，問題輸入和回答輸出顯示。

def main():    """    獲取用戶輸入, 提交給ChatGPT, 打印輸出    """    # 獲取問題信息    user_query = st.text_input("在這里輸入問題，回車查詢", "Python是什么？")    if user_query != ":q" or user_query != "":        # 將問題提交給ChatGPT, 返回結果        response = ChatGPT(user_query)        return st.write(f"{response}")



# 主函數main()

最后就可以在終端運行下面的代碼了。

streamlit run example.py

結果如下。

點擊本地地址，瀏覽器就會跳轉到新的頁面。

剛開始應該是這樣的，右上角處于RUNNING狀態，表示正在查詢。

過一小會就會有結果返回。

問一下「如何制作一個聊天機器人」。

發現ChatGPT真的很會做拆解，真的不錯。

最后，從頁面上看，有點不像一個聊天機器人，感覺就是一問一答而已。

其實只是沒把問題一個一個顯示而已，機器人實際還是可以聯系上下文的。

只不過確實沒有網頁版的ChatGPT好使，看看后續會不會更新咯。

此外本期也只是調用API接口而已，至于如何真正的建立聊天機器人，就涉及到數據算法模型訓練了，大家感興趣可以自行去學習～