Streamlit是时下比较热门的一个基于Python的Web应用程序框架,它可以在几分钟内将数据转化为可共享的Web应用程序,无需前端开发经验,使用纯Python代码实现,简单且高效。ChatGPT是目前非常火的OpenAI公司开发的聊天机器人模型,它无所不知就像一本大百科全书,它可以帮你做很多繁杂的日常工作,比如可以代你写文章,代你做excel表格,甚至代你写代码。今天我们要将两者结合起来开发一个基于web的应用聊天小程序。
安装OpenAPI和Streamlit包
我们需要在python环境中安装openai和streamlit的第三方python包,可以通过在命令行窗口中安装这些包:
pip install openai
pip install streamlit
pip install streamlit_chat
聊天机器人接口参数说明
- model:模型名词
- prompt:您对机器人提出的问题
- temperature:温度参数,该参数控制生成文本的随机性级别。较高的温度参数会导致更多变化且可能不太连贯的响应,而较低的t温度参数会产生更可预测且可能更连贯的响应。
- max_tokens:应答语句的长度
创建聊天Python代码文件
我们需要创建一个用于聊天的streamlit的代码文件 chat_bot.py:
# chat_bot.py
import openai
import streamlit as st
from streamlit_chat import message
#申请的api_key
openai.api_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxx"
def generate_response(prompt):
completion=openai.Completion.create(
model='text-davinci-003',
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
temperature=0.6
)
message=completion.choices[0].text
return message
st.markdown("#### 我是ChatGPT聊天机器人,我可以回答您的任何问题!")
if 'generated' not in st.session_state:
st.session_state['generated'] = []
if 'past' not in st.session_state:
st.session_state['past'] = []
user_input=st.text_input("请输入您的问题:",key='input')
if user_input:
output=generate_response(user_input)
st.session_state['past'].append(user_input)
st.session_state['generated'].append(output)
if st.session_state['generated']:
for i in range(len(st.session_state['generated'])-1, -1, -1):
message(st.session_state["generated"][i], key=str(i))
message(st.session_state['past'][i],
is_user=True,
key=str(i)+'_user')
启动Streamlit
我们需要在命令行窗口执行启动streamlit的命令:
streamlit run chat_bot.py
输入启动streamlit命令后,会弹出浏览器, 如果没有弹出浏览器可以自行打开浏览器并输入上图中的url地址,接下来就可以开始和ChatGPT聊天了:
参考资料
Streamlit documentation文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-598617.html
OpenAI API documentation文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-598617.html
到了这里,关于我用Streamlit+LLM(大型语言模型)轻松实现Web聊天的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!