OpenAI Chat API：玩转 AI 交互，构建智能应用

前端

2023-02-16 19:24:17

探索 ChatGPT API 的强大功能：构建智能聊天机器人

前言

在人工智能和自然语言处理的快速发展中，OpenAI 的 ChatGPT API 正在彻底改变我们与技术交互的方式。作为一名热衷于探索 AI 前沿的开发者，我最近深入了解了 ChatGPT API 的功能和应用，并很高兴与大家分享我的发现。

揭开 ChatGPT API 的神秘面纱

ChatGPT API 是一个功能强大的语言模型，可以理解并生成人类语言。它使开发者能够轻松地将 AI 的力量整合到他们的应用程序中，从而创造出更加智能和直观的交互体验。OpenAI 提供了详细的文档和示例，让上手变得轻而易举。

结合 Flask API 和 SSE 实现流式传输

为了实现实时数据更新，我利用了 Flask API 和 SSE（Server-Sent Events）技术。SSE 允许服务器向客户端持续发送数据，而无需客户端发起请求。这使得我们能够实现实时聊天、股票行情等数据的动态展示。

前端 Fetch 流式请求获取

在前端，我采用了 Fetch API 来发送流式请求。Fetch API 是现代浏览器中的一个强大工具，可以轻松地获取服务器响应。通过 Fetch API，我们可以在前端实时获取数据更新，而无需复杂的轮询机制。

构建聊天机器人案例

为了演示 ChatGPT API 的实际应用，我们构建了一个简单的聊天机器人应用程序。在这个应用程序中，用户可以通过文本输入框与聊天机器人交互，而聊天机器人会利用 ChatGPT API 生成响应。

代码示例

为了方便您的参考，我提供了完整的代码示例。您可以在 GitHub 仓库上下载代码，也可以直接创建新的项目并粘贴代码。

# 导入必要的库
from flask import Flask, request, Response
from flask_sse import sse
import os

# 初始化 Flask 应用程序
app = Flask(__name__)

# 使用 SSE 扩展 Flask 应用程序
app.register_blueprint(sse, url_prefix='/stream')

# 加载 ChatGPT API 密钥
api_key = os.environ.get('CHATGPT_API_KEY')

# 创建一个 SSE 通道，用户可以订阅以接收消息
@app.route('/stream')
def stream():
    # 身份验证
    if request.headers.get('Authorization') != f'Bearer {api_key}':
        return Response(status=401)

    # 建立与 ChatGPT 的连接
    # ...

    # 持续接收消息并发送给客户端
    # ...

# 启动 Flask 应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run()