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app.py

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+import openai
+import os
+
+# 从环境变量中获取 OpenAI 的 API 密钥并设置
+openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
+
+
+# 定义一个代表对话的类
+class Conversation:
+    def __init__(self, prompt, num_of_round):
+        # 初始化方法，设置对话的提示和对话回合数
+        self.prompt = prompt
+        self.num_of_round = num_of_round
+        self.messages = []
+        # 将系统的提示消息添加到消息列表中
+        self.messages.append({"role": "system", "content": self.prompt})
+
+    def ask(self, question):
+        # 用户提问的方法
+        try:
+            # 将用户的问题添加到消息列表中
+            self.messages.append({"role": "user", "content": question})
+            # 使用 OpenAI 的 API 发起请求，获取模型的响应
+            response = openai.ChatCompletion.create(
+                model="gpt-3.5-turbo",  # 使用的模型
+                messages=self.messages,  # 到目前为止的对话消息
+                temperature=0.5,  # 控制输出的随机性
+                max_tokens=2048,  # 控制输出的随机性
+                top_p=1,  # 控制输出的随机性
+            )
+        except Exception as e:
+            # 打印并返回异常
+            print(e)
+            return e
+
+        # 从响应中提取助手的消息
+        message = response["choices"][0]["message"]["content"]
+        # 将助手的回复添加到消息列表中
+        self.messages.append({"role": "assistant", "content": message})
+
+        # 如果消息列表超过了规定的回合数，删除最早的用户和助手的消息
+        if len(self.messages) > self.num_of_round * 2 + 1:
+            del self.messages[1:3]
+        return message
+
+
+# 导入 gradio 库，这是一个用于创建交互式 UI 的库
+import gradio as gr
+
+# 设置一个提示，定义了与模型的对话上下文和要求
+prompt = """你是一个中国厨师，用中文回答做菜的问题。你的回答需要满足以下要求:
+1. 你的回答必须是中文
+2. 回答限制在100个字以内"""
+
+# 使用先前定义的 Conversation 类创建一个对话实例
+conv = Conversation(prompt, 5)
+
+
+# 定义预测函数，它将获取输入，更新历史记录并返回模型的回答
+def predict(input, history=[]):
+    # 将用户输入添加到历史记录中
+    history.append(input)
+    # 获取模型的回答
+    response = conv.ask(input)
+    # 将模型的回答添加到历史记录中
+    history.append(response)
+    # 创建一个包含用户和模型交互的列表
+    responses = [(u, b) for u, b in zip(history[::2], history[1::2])]
+    # 返回交互列表和完整历史记录
+    return responses, history
+
+
+# 定义一个 UI 块，自定义其样式
+with gr.Blocks(css="#chatbot{height:350px} .overflow-y-auto{height:500px}") as demo:
+    # 创建一个聊天机器人界面
+    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot")
+    # 创建一个状态对象，用于存储和传递历史记录
+    state = gr.State([])
+
+    # 在 UI 的行中定义一个文本框，用于用户输入
+    with gr.Row():
+        txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter").style(container=False)
+
+    # 当文本框中有提交时，调用预测函数并更新聊天机器人界面和状态
+    txt.submit(predict, [txt, state], [chatbot, state])
+
+demo.launch()