python(openAI+gradio)实现简单机器人对话界面

该文展示了如何使用OpenAI的GPT-3.5和Gradio创建一个具备定制风格的客服对话系统,可进行交互并调整回答的随机性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import gradio as gr
from openai import OpenAI

# 创建 OpenAI 客户端
client = OpenAI(
    #organization='',
    api_key="yourKey"
)
def generate_response(question):
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你会用电商客服的风格来回答我的所有问题."},
        {"role": "user", "content": question}
    ]

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        max_tokens=100,
        temperature=0.1
    )

    return response.choices[0].message.content


# 创建 Gradio 接口
iface = gr.Interface(
    fn=generate_response,
    inputs=gr.Textbox(label="请输入你的问题:"),
    outputs=gr.Textbox(label="回答:")
)

# 启动 Gradio 应用程序
iface.launch(share=True)

system的content中可以设置机器人对话风格,model为gpt模型(3.5\4),temperature表示温度,温度越高熵越大,回答随机性越大,越小回答越固定

!!openAI和gradio的安装命令(当前目录下终端运行 pip install ***)

### 创建基于类的多轮对话Chatbot并使用Gradio封装 为了构建一个多轮对话的聊天机器人,可以定义一个Python类来管理对话状态和逻辑。这个类负责处理用户的输入,并根据当前上下文返回合适的响应。 #### 定义对话管理器类 通过创建`DialogueManager`类,能够有效地追踪会话历史记录以及维护对话流程的状态: ```python class DialogueManager: def __init__(self): self.context = [] def add_message(self, message): """Add a new user or bot message to the context.""" self.context.append(message) def get_response(self, input_text): """Generate response based on current dialogue history and latest input.""" # Here you can implement more complex logic such as calling OpenAI API with accumulated conversation. reply = f"Echo: {input_text}" # Add both incoming text and generated answer into context self.add_message({"role": "user", "content": input_text}) self.add_message({"role": "assistant", "content": reply}) return reply ``` 此部分展示了如何初始化对话管理对象、更新消息队列以及生成回应[^1]。 #### 使用Gradio集成图形化界面 接下来利用Gradio库快速搭建交互式的Web应用,使用户可以通过浏览器与上述实现的聊天机器人互动: ```python import gradio as gr def chat_interface(user_input, state=None): if not isinstance(state, DialogueManager): # Initialize dialogue manager when needed state = DialogueManager() output = state.get_response(user_input) return output, state iface = gr.Interface( fn=chat_interface, inputs=[gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Enter your question here..."), 'state'], outputs=["text", 'state'] ).launch(share=True) ``` 这里说明了怎样设置Gradio接口函数接收来自前端的消息作为参数传递给后台处理器(`chat_interface`);同时保存对话状态以便支持连续性的交流过程[^2]。
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