近日，OpenAI公司的ChatGPT模型走红网络。同时，OpenAI也推出了Chat API和gpt-3.5-turbo模型，让开发者能够更轻松地使用与ChatGPT类似的自然语言处理模型。
通过OpenAI API，我们可以使用gpt-3.5-turbo模型，实现多种任务，包括：撰写电子邮件或其他文本内容，编写Python代码，创建对话代理，回答各类问题，为软件提供自然语言界面，进行各学科的辅导，翻译语言，为视频游戏模拟角色等，还有许多未被挖掘的应用场景。
本文将为大家介绍如何使用OpenAI的Python SDK实现自己的聊天机器人。如果你已经使用过OpenAI的Python SDK，请确保将其升级到最新版本(0.27.0)。如果你还没有安装Python运行环境，请先安装Python 3.10。
接下来，我们将用FastAPI快速创建一个API，它的接口定义如下：
POST /chatbot/talkRequest Body:{“message”: "你好!"}Response:{“content”: “机器人回复消息”}
首先，你需要在命令行中安装FastAPI和OpenAI SDK，运行以下命令：
pip install fastapi uvicorn openai
为了方便演示，下面是一个最基本的FastAPI服务实现，文件保存在main/app.py文件中。
import openaifrom typing import Listfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelfrom starlette.middleware.cors import CORSMiddlewarehistory = []app = FastAPI()app.add_middleware(CORSMiddleware,allow_origins=["*"],allow_credentials=True,allow_methods=["HEAD", "OPTIONS", "GET", "PUT", "PATCH", "POST", "DELETE"],allow_headers=["*"],max_age=86400)openai.api_key = "输入您的Key"class TalkRequest(BaseModel):message: str@app.post("/chatbot/talk")async def chatbot_talk(user_input: TalkRequest):if not history:history.append({"role": "system", "content": "你好，我是你的私人助手！"})history.append({"role": "user", "content": user_input.message.strip() })response = await openai.ChatCompletion.acreate(model="gpt-3.5-turbo",messages=history)bot_response = response.choices[0].messagehistory.append({"role": "bot", "content": bot_response})return {"content": bot_response}
现在只需创建一个 run.py文件来启动 FastAPI 服务。
import uvicornfrom main.app import appif __name__ == '__main__':uvicorn.run(app=app,host="127.0.0.1",port=8080,use_colors=True,log_level="debug")
接下来运行 run.py。
在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8080/docs 即可看到 Swagger 界面已经加载并显示出我们的 Talk API，如下图所示：
点击 Try it out, 在 message 里填入一个句子，例如我们这里输入的”你好”，点击 Execute按钮。如果没有问题应该能得到下面的响应结果：
OK，到这里我们的后台服务就已经准备好了。
这是一个用于搭建聊天机器人 UI 界面的代码示例，其中使用了 Vue.js 和 Axios。用户可以在浏览器中打开一个页面，输入文本消息并发送到聊天机器人 API，然后接收聊天机器人的响应。
首先，需要在 Vue 项目中创建一个名为 Chat.vue 的组件。在 Chat.vue 中，可以添加一个文本框和一个发送按钮，用于向聊天机器人发送消息。然后，使用 Vue.js 的数据绑定功能，将文本框的值绑定到一个名为 message 的 Vue 组件数据属性。在发送按钮上添加一个点击事件，该事件将调用一个 sendMessage 方法，该方法将使用 Axios（或其他 HTTP 库）将消息 POST 到聊天机器人 API。在发送成功后，使用 Axios 响应中的数据更新 Vue 组件数据属性的值，以显示聊天机器人的响应消息。
这里提供了一个基本的 Chat.vue 文件代码示例：
<template><div><div v-for="(message, index) in messages" :key="index"><div v-if="message.isBot">{{ message.content }}</div><div v-else>{{ message.content }}</div></div><input v-model="message" type="text" placeholder="Type your message here..."><button @click="sendMessage">Send</button></div></template><script>import axios from 'axios'export default {name: "ChatView",data() { return {message: '',messages: [],}},methods: {async sendMessage() {const url = 'http://127.0.0.1:8080/chatbot/talk'const data = { message: this.message }const response = await axios.post(url, data)this.messages.push({ content: this.message, isBot: false })this.messages.push({ content: response.data.content, isBot: true })this.message = ''},},}</script>
在这个示例中，messages 是一个数组，它用于存储聊天记录。sendMessage 方法将新消息添加到 messages 数组中，并使用 Axios 发送消息并更新响应的数据属性。最后，它清空了 message 数据属性，以便用户可以输入下一个消息。在模板中，我们使用 v-for 循环遍历 messages 数组，并根据 isBot 数据属性来判断消息是用户的消息还是聊天机器人的消息。
需要注意的是，这个示例中聊天机器人 API 的地址是 http://127.0.0.1:8080/chatbot/talk。如果聊天机器人 API 的地址不同，需要相应地修改 sendMessage 方法中的 url 变量。
最后，要在浏览器中运行 Vue 应用程序，需要执行以下步骤。
确保已经安装了 Node.js 和 npm，这将使我们能够使用 Vue 的命令行工具来创建和管理项目。
打开命令行终端，导航到项目目录，并使用以下命令安装 Vue CLI：
npm install -g cnpm --registry=
cnpm install -g @vue/cli
使用以下命令创建一个新的 Vue 项目：
vue create my-chat-app
根据需求进行选择，稍等片刻项目即可创建成功。
进入 my-chat-app 目录，安装 Axios：
cnpm install axios --save
将 Chat.vue 组件添加到 src/components 文件夹中。
打开 src/App.vue 文件，并将以下代码添加到模板中：
<template><div><Chat /></div></template><script>import Chat from './components/Chat.vue'export default {name: 'App',components: {Chat,},}</script>
在命令行终端中运行以下命令启动开发服务器：
npm run serve
打开 http://localhost:8081/，可以看到一个基本的聊天窗口可以体验聊天机器人。
因文章篇幅有限，感兴趣的同行完全可以利用前端技术做出更精美的机器人聊天窗口。
