使用Gradio搭建聊天UI实现质谱AI智能问答
莫听穿林打叶生 2024-08-14 11:01:01 阅读 53
使用Gradio搭建聊天UI实现质谱AI智能问答
一、调用智谱 AI API二、使用Gradio搭建聊天UI三、将流式处理添加到交互式聊天机器人
一、调用智谱 AI API
1、获取api_key
智谱AI开放平台网址：
https://open.bigmodel.cn/overview
2、安装库<code>pip install zhipuai
3、执行一下代码，调用质谱api进行问答
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="xxxxx") # 填写您自己的APIKeycode>
while True:
prompt = input("user:")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称code>
messages=[
{ "role": "user", "content": prompt}
],
)
answer = response.choices[0].message.content
print("ZhipuAI:", answer)
二、使用Gradio搭建聊天UI
import gradio as gr
import random
import time
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
from zhipuai import ZhipuAI
import configure
llm = configure.chat
client = ZhipuAI(api_key="xxx") # 填写您自己的APIKeycode>
with gr.Blocks() as demo:
chatbot = gr.Chatbot()
msg = gr.Textbox()
clear = gr.Button("清除")
def respond(message, chat_history):
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称code>
messages=[
{ "role": "user", "content": message}
],
)
chat_history.append((message, response.choices[0].message.content))
return "", chat_history
msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
demo.launch()
Gradio的Textbox模块允许用户输入字符串并显示字符串输出。它创建一个文本区域，用户可以在其中输入文本或显示输出结果。Button组件是Gradio中的一个模块，用于创建一个按钮，并可以为其分配任意的click()事件。按钮的标签（value）可以作为输入使用，或者通过函数的输出来设置。chatbot模块是Gradio中的一个组件，用于展示聊天机器人的输出，包括用户提交的消息和机器人的回复。它支持一些Markdown语法，包括粗体、斜体、代码和图片等。Chatbot模块的输入不接受用户输入，而是通过函数返回的列表来设置聊天内容。返回的列表应包含多个内部列表，每个内部列表包含两个元素：用户消息和机器人回复。消息可以是字符串、元组或None。如果消息是字符串，可以包含Markdown格式的文本。如果消息是元组，应包含文件路径和可选的替代文本。值为None的消息将不会显示在聊天界面上。
三、将流式处理添加到交互式聊天机器人
import gradio as gr
import time
from zhipuai import ZhipuAI
from typing import *
client = ZhipuAI(api_key="your api key") # 填写您自己的APIKeycode>
# https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/133950480
# https://open.bigmodel.cn/dev/api#glm-4
# https://www.cnblogs.com/ddsuifeng/p/17989484
with gr.Blocks(title="智小优") as demo:code>
gr.HTML("""<h1 align="center">智小优</h1>""")code>
gr.Markdown("<h1><center>Welcome to my personal AI-OR assistant (powered by zhipu)</center></h1>")
chatbot = gr.Chatbot(render=True)
msg = gr.Textbox(placeholder="请输入你的问题")code>
with gr.Row():
submit = gr.Button('Submit')
clear = gr.Button("Clear")
def user(user_message: str, history: List[List]) -> Tuple:
"""
Args:
user_message: 用户输入
history: 历史问答
Returns:
"""
return "", history + [[user_message, None]]
def bot(history: List[List]) -> None:
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称code>
messages=[
{ "role": "user", "content": history[-1][0]}
],
stream=True
)
history[-1][1] = ""
for chunk in response:
for choice in chunk.choices:
# content = choice.delta.content
if content := choice.delta.content:
history[-1][1] += content
time.sleep(0.05)
yield history
msg.submit(user, [msg, chatbot], [msg, chatbot], queue=False).then(
bot, chatbot, chatbot
)
# 触发事件监听
submit.click(user, [msg, chatbot], [msg, chatbot], queue=False).then(bot, chatbot, chatbot)
clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
if __name__ == '__main__':
demo.queue().launch()
参考：
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/133950480https://zhuanlan.zhihu.com/p/681207328https://blog.csdn.net/Alexa_/article/details/134485161https://blog.csdn.net/u013558123/article/details/136118024https://zhuanlan.zhihu.com/p/678228971https://open.bigmodel.cn/dev/api#glm-4https://www.cnblogs.com/ddsuifeng/p/17989484
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