Python+ChatGPT制作一个AI实用百宝箱
俊欣 人气:0ChatGPT
最近在互联网掀起了一阵热潮,其高度智能化的功能能够给我们现实生活带来诸多的便利,可以帮助你写文章、写报告、写周报、做表格、做策划甚至还会写代码。只要与文字相关的工作,它几乎都能给出一份满意的答卷。
小编趁着有空上去玩了一下,也发现了其中的强大
那么本篇文章小编就通过streamlit
框架来搭建一个AI
百宝箱的网页,其中里面集成了一系列功能包括智能聊天机器儿、智能绘画师,大家有兴趣还可以另外添加例如配音等功能,核心逻辑的话就是调用第三方的接口,然后做一层封装和优化。
注册OpenAI
首先需要注册OpenAI
,这样就可以使用ChatGPT
搭建网站及其框架
那么这里我们需要用到这几个库,用pip
命令来下载
# 安装streamlit和openai pip install -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlit pip install -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlit_option_menu pip install -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple openai
那么首先网页的左侧有一个工具栏,其中罗列了一系列的功能,我们这里简单的囊括了几个,包括了“简介”、“AI聊天”、“AI绘画”,大家感兴趣的后期可以继续往里面添加,例如“AI配音”,代码如下
with st.sidebar: choose = option_menu("工具栏", ["简介","AI聊天", "AI绘画"], icons=['house', 'person lines fill', 'app-indicator'], menu_icon="list", default_index=0, styles={ "container": {"padding": "5!important", "background-color": "#fafafa"}, "icon": {"color": "orange", "font-size": "25px"}, "nav-link": {"font-size": "16px", "text-align": "left", "margin": "0px", "--hover-color": "#eee"}, "nav-link-selected": {"background-color": "#24A608"}, } )
那么在“简介”这一栏当中,顾名思义就是对该网页简单的介绍,我们简单的写一些介绍,代码如下
if choose == "简介": col1, col2 = st.columns([0.8, 0.2]) with col1: # To display the header text using css style st.markdown(""" <style> .font { font-size:35px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;} </style> """, unsafe_allow_html=True) st.markdown('<p class="font">About the Creator</p>', unsafe_allow_html=True) with col2: # To display brand log logo = Image.open("wechat_logo.jpg") st.image(logo, width=130) st.markdown('**AI百宝箱,里面集成了各种工具,欢迎使用**')
展示出来的效果如下
AI聊天机器人
那么首先我们需要在个人设置里面去获取一个秘钥,
然后选择一个模型,这里我们选择text-davinci-003
模型,相比其他而言,性能更好,然后我们调用OpenAI
里面的方法来生成回答
def ChatGPT(user_query): completion = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=user_query, max_tokens=1024, n=1, temperature=0.5, ) response = completion.choices[0].text return response
然后我们调用该函数结合streamlit
当中的输入框,代码如下
elif choose == "AI聊天": st.title("AI聊天机器人") # 设置密匙 model_engine = "text-davinci-003" def ChatGPT(user_query): completion = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=user_query, max_tokens=1024, n=1, temperature=0.5, ) response = completion.choices[0].text return response user_query = st.text_input("在这里输入问题,回车查询", "Python是什么?") if user_query != ":q" or user_query != "": # 将问题提交给ChatGPT, 返回结果 response = ChatGPT(user_query) st.write(f"{response}")
AI绘画机器人
而在“AI绘画”的模块中,代码逻辑也是相类似的,这边需要调用与绘画相关的API
,代码如下
def image_generate(user_demand): completion = openai.Image.create( prompt=user_demand, n=2, size="1024x1024" ) response = completion.get("data") return response[0].get("url")
由于返回给我们的是一个URL
,因此还需要保存到本地,然后再通过Image
模块打开,代码如下
image_url = image_generate(user_query) response = requests.get(image_url, stream=True) try: with open("./image/01.png", 'wb') as f: for chunk in response: f.write(chunk) f.close() print("Download done!!") except Exception as e: print(e) img1 = Image.open(r'./image/01.png') st.image(img1, width=500, caption='Image by OpenAI')
最后就可以在终端运行下面的代码了,
streamlit run example.py
我们在浏览器中打开页面,例如我们点击进入“AI聊天”这个模块,我们可以看到右上角处于RUNNING的状态,表示正在运行中,等会儿之后就能看到结果
而点击进入“AI绘画”这个模块,例如想要绘制可爱的猫咪,我们也能看到如下的结果
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