Flask 高效并行实现指南：以调用 GPT-3.5 调用聊天机器人为例

在现代 Web 应用中，性能和并行处理能力至关重要。本文将详细介绍如何在 Flask 中使用 Celery 和 Redis 实现高效并行处理，以调用 GPT-3.5 接口为例。

1. 环境准备

确保你已经安装了 Flask、Celery 和 Redis。以下是安装这些库的命令：

pip install flask celery redis requests

2. 配置 Celery

创建一个名为 celery_app.py 的文件，并配置 Celery：

from celery import Celery

# 创建 Celery 实例，并配置 Redis 作为消息队列
celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@celery.task
def gpt3_5_query(prompt):
    """
    调用 OpenAI GPT-3.5 接口，处理输入的 prompt 并返回生成的文本。
    """
    import requests
    import time
    
    # 模拟延迟，用于展示异步任务的效果
    time.sleep(2)
    
    # 这里你需要使用实际的 OpenAI API 密钥
    api_key = 'your_openai_api_key'
    
    # 设置请求头和请求体
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    }
    data = {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "max_tokens": 150,
    }
    
    # 发送请求到 OpenAI API
    response = requests.post('https://api.openai.com/v1/chat/completions', headers=headers, json=