如何使用Streamlit和ChatGPT API创建自己的chatGPT

在如今以技术为驱动的世界中，由于像ChatGPT这样的大型语言模型，生成式人工智能的力量就在每个人的指尖上。虽然OpenAI的ChatGPT界面很出名，但构建您自己可定制版本可能会更加令人兴奋。在本指南中，我们将介绍如何使用Streamlit用于Web界面和OpenAI API用于语言处理，创建一个简单但功能强大的ChatGPT克隆版本。

先决条件

在我们开始编码之前，请确保你已经准备好以下内容：

Python已安装（版本3.7或更高）。
Sure! Here is the translated text while keeping the HTML structure: ```html 一个 OpenAI API 密钥（您可以通过注册 OpenAI 的平台来获取它）。 ```
Streamlit 和 openai Python 包已安装。您可以使用以下命令安装它们：

```html

pip install streamlit openai

使用以下命令安装：pip install streamlit openai

```

设置您的ChatGPT克隆

Below is the translation of your text while retaining the HTML structure: ```html

下面，我们将分解创建一个功能齐全的类似ChatGPT的应用程序的步骤。

```

代码

Here’s the full Python script: 以下是完整的 Python 脚本：

from openai import OpenAI
import streamlit as st

# Set the title for the Streamlit web app
st.title("ChatGPT-like clone")

# Initialize the OpenAI client with your API key
client = OpenAI(api_key="your-openai-api-key")

# Check for an existing model in the session state or set a default one
if "openai_model" not in st.session_state:
    st.session_state["openai_model"] = "gpt-3.5-turbo"

# Initialize the session state to store conversation history
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# Display past messages in the chat
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])

# Capture new user input
if prompt := st.chat_input("What is up?"):
    # Append user input to the session state
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)

    # Generate a response from the ChatGPT API
    with st.chat_message("assistant"):
        stream = client.chat.completions.create(
            model=st.session_state["openai_model"],
            messages=[
                {"role": m["role"], "content": m["content"]}
                for m in st.session_state.messages
            ],
            stream=True,
        )
        response = st.write_stream(stream)
    
    # Store the assistant's response in the session state
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})

```html

代码说明

```

库导入: 我们从openai库中导入OpenAI类和streamlit用于构建web界面。

2. Streamlit 标题：st.title("ChatGPT 类似克隆") 设置应用程序的标题。

3. OpenAI客户端初始化：使用您的API密钥对OpenAI客户端进行初始化。请确保用您的实际API密钥替换“your-openai-api-key”，或者使用环境变量或秘密管理器安全地存储它。

4. 会话状态管理:

```html st.session_state["openai_model"] 设置默认模型为 gpt-3.5-turbo。 ```
```html st.session_state.messages 存储对话历史以保持上下文。 ```

5. 显示对话历史：代码遍历 st.session_state.messages 以显示过去的用户和助手消息。

```html 6. 用户输入处理： ```

```html st.chat_input("有什么新鲜事？") captures new user input. ```
```html 用户的消息被附加到会话状态并显示出来。 ```

生成响应：

该脚本使用会话历史向OpenAI API发送请求。
响应是通过使用st.write_stream()以实时流的方式呈现，为用户带来交互体验。

```html 8. 存储响应：助手的响应被添加到会话状态中，以保持对话历史记录。 ```

运行应用程序

保存脚本到文件中，例如chat_gpt_clone.py。

2. 使用Streamlit运行应用程序:

```html streamlit 运行 chat_gpt_clone.py ```

3. 打开提供的本地网址在您的网络浏览器中开始聊天！

定制你的克隆

```html API 模型：您可以将 st.session_state["openai_model"] 更改为其他模型，如 gpt-4，如果您的 API 密钥支持的话。 ```
Here’s the translation in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html Features: 通过添加按钮、语音转文本或不同的对话主题来增强您的应用程序。 ```
```html
安全性：始终保持您的 API 密钥安全。使用环境变量或 st.secrets 来管理敏感信息。
```