【课件】Python调用OpenAI API实现ChatGPT多轮对话

深藏阁楼爱情的钟 2023-09-25 23:27 103阅读 0赞

## Python调用openai API实现多轮对话 ##

> 如何实现多轮对话？
> 
> gpt-3.5-turbo 模型调用方法 openai.ChatCompletion.create 里传入的 message 是一个列表，列表里每个元素是字典，包含了角色和内容，我们只需将每轮对话都存储起来，然后每次提问都带上之前的问题和回答即可。

### 最终效果 ###

![在这里插入图片描述][719c7ebdae6747ad93d2d63d01de88e8.png]

### 实现代码 ###

import openai
    import json
    import os
    
    os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:20171"
    os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:20171"
    
    # 获取 api
    def get_api_key():
        # 可以自己根据自己实际情况实现
        # 以我为例子，我是存在一个 openai_key 文件里，json 格式
        '''
        {
        "api": "你的 api keys"}
        '''
        openai_key_file = './envs/openai_key'
        with open(openai_key_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            openai_key = json.loads(f.read())
        return openai_key['api']
    openai.api_key = get_api_key() 
    
    
    class ChatGPT:
        def __init__(self, user):
            self.user = user
            self.messages = [{
        "role": "system", "content": "一个有10年Python开发经验的资深算法工程师"}]
            self.filename="./user_messages.json"
    
        def ask_gpt(self):
            # q = "用python实现：提示手动输入3个不同的3位数区间，输入结束后计算这3个区间的交集，并输出结果区间"
            rsp = openai.ChatCompletion.create(
              model="gpt-3.5-turbo",
              messages=self.messages
            )
            return rsp.get("choices")[0]["message"]["content"]
    
        def writeTojson(self):
            try:
                # 判断文件是否存在
                if not os.path.exists(self.filename):
                    with open(self.filename, "w") as f:
                        # 创建文件
                        pass
                # 读取
                with open(self.filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
                    content = f.read()
                    msgs = json.loads(content) if len(content) > 0 else {
        }
                # 追加
                msgs.update({
        self.user : self.messages})
                # 写入
                with open(self.filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    json.dump(msgs, f)
            except Exception as e:
                print(f"错误代码：{e}")           
    
    def main():
        user = input("请输入用户名称: ")
        chat = ChatGPT(user)
        
        # 循环
        while 1:
            # 限制对话次数
            if len(chat.messages) >= 11:
                print("******************************")
                print("*********强制重置对话**********")
                print("******************************")
                # 写入之前信息
                chat.writeTojson()
                user = input("请输入用户名称: ")
                chat = ChatGPT(user)
                
            # 提问
            q = input(f"【{chat.user}】")
            
            # 逻辑判断
            if q == "0":
                print("*********退出程序**********")
                # 写入之前信息
                chat.writeTojson()
                break
            elif q == "1":
                print("**************************")
                print("*********重置对话**********")
                print("**************************")
                # 写入之前信息
                chat.writeTojson()
                user = input("请输入用户名称: ")
                chat = ChatGPT(user)
                continue
                
            # 提问-回答-记录
            chat.messages.append({
        "role": "user", "content": q})
            answer = chat.ask_gpt()
            print(f"【ChatGPT】{answer}")
            chat.messages.append({
        "role": "assistant", "content": answer})
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

**代码解析：**

`ChatGPT` 类，包含三个函数：

*  `__init__`初始化函数，初始化了三个个实例变量，user、messages、filename（当前用户、消息列表、存储记录的文件路径）。
 *  `ask_gpt`函数，将当前用户所有历史消息+最新提问发送给 gpt-3.5-turbo ，并返回响应结果。
 *  `writeTojson`函数，结束/重置用户时记录当前用户之前的访问数据。
 *  `main`函数，程序入口函数，用户输入用户名后进入与 ChatGPT 的循环对话中，输入 0 退出程序，输入 1 重置用户，退出和重置都会将当前用户之前访问数据记录搭配 json 文件中。
 *  由于 gpt-3.5-turbo 单次请求最大 token 数为：4096，所以代码里限制了下对话次数。

### 更多拓展 ###

*  你可以写个函数，从 json 文件读取历史用户访问记录，然后每次访问可以选用户。
 *  你可以写个 web 服务，使用 session 或者数据库支持多用户同时登录，同时访问。
 *  你可以基于之前分享的钉钉机器人项目，将 gpt-3.5-turbo 接入钉钉机器人。

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