在本教程中,我们将逐步使用 Python 和 OpenAI API 创建生成式 AI 聊天机器人。我们将构建一个聊天机器人,它可以进行自然对话,同时保持上下文并提供有用的响应。
首先,让我们设置我们的开发环境。创建一个新的Python项目并安装所需的依赖项:
pip install openai python-dotenv streamlit
我们的聊天机器人将具有干净的模块化结构:
chatbot/ ├── .env ├── app.py ├── chat_handler.py └── requirements.txt
让我们从 chat_handler.py 中的核心聊天机器人逻辑开始:
import openai from typing import List, Dict import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() class ChatBot: def __init__(self): openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = [] self.system_prompt = """You are a helpful AI assistant. Provide clear, accurate, and engaging responses while maintaining a friendly tone.""" def add_message(self, role: str, content: str): self.conversation_history.append({"role": role, "content": content}) def get_response(self, user_input: str) -> str: # Add user input to conversation history self.add_message("user", user_input) # Prepare messages for API call messages = [{"role": "system", "content": self.system_prompt}] + \ self.conversation_history try: # Make API call to OpenAI response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages, max_tokens=1000, temperature=0.7 ) # Extract and store assistant's response assistant_response = response.choices[0].message.content self.add_message("assistant", assistant_response) return assistant_response except Exception as e: return f"An error occurred: {str(e)}"
现在,让我们在 app.py 中使用 Streamlit 创建一个简单的 Web 界面:
import streamlit as st from chat_handler import ChatBot def main(): st.title("? AI Chatbot") # Initialize session state if "chatbot" not in st.session_state: st.session_state.chatbot = ChatBot() # Chat interface if "messages" not in st.session_state: st.session_state.messages = [] # Display chat history for message in st.session_state.messages: with st.chat_message(message["role"]): st.write(message["content"]) # Chat input if prompt := st.chat_input("What's on your mind?"): # Add user message to chat history st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt}) with st.chat_message("user"): st.write(prompt) # Get bot response response = st.session_state.chatbot.get_response(prompt) # Add assistant response to chat history st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response}) with st.chat_message("assistant"): st.write(response) if __name__ == "__main__": main()
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
streamlit run app.py
此实现演示了一个基本但实用的生成式 AI 聊天机器人。模块化设计可以根据特定需求轻松扩展和定制。虽然此示例使用 OpenAI 的 API,但相同的原理也可以应用于其他语言模型或 API。
请记住,部署聊天机器人时,您应该考虑:
以上是构建简单的生成式人工智能聊天机器人:实用指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!