获取 token 相关的基本配置信息。

import os

from pathlib import Path

import openai

import yaml

from flask import Flask, redirect, render_template, request, url_for

# 通过 yaml 配置文件获取 openai 配置

conf_path = Path(__file__).parent.joinpath('conf/dev.yaml')

with open(conf_path) as f:

conf: dict = yaml.safe_load(f)

# 通过环境变量设置 openai 的 token 和代理地址

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = conf.get("OPENAI_API_KEY")

os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = conf.get("OPENAI_BASE_URL")

通过变量message记录和大模型的历史交互信息。

# 发送的历史消息

messages = []

从前端获取到用户的输入信息，并将从大模型获取到的响应展示到界面上。- 如果是第一次，则使用预制的prompt。- 不是第一次，则接受响应信息。

# 创建 flask 实例

app = Flask(__name__)

# 定义路由

@app.route("/", methods=("GET", "POST"))

def index():

if request.method == "POST":

# 获取前端的用户输入信息

user_msg = request.form["msg"]

# 定义要发送给 openai 接口的信息

if messages:

# 有上下文历史

messages.append({

'role': 'user',

# 把用户输入的信息直接发给 openai

'content': user_msg

})

else:

# 第一次初始化

messages.append({

'role': 'user',

# 把最初的提示词发送给 openai

'content': generate_prompt(user_msg)

})

# 打印创建好的信息

print(f"messages: { messages}")

# 调用 openai 自带的方法，向 openai 服务器发出请求，并获取响应

response = openai.chat.completions.create(

model='gpt-3.5-turbo',code>

messages=messages,

temperature=0

)

# 从响应内容中提取 openai 回复的内容

answer = response.choices[0].message.content

# 打印回复内容

print(f"answer: { answer}")

# 刷新首页，返回答案信息

# result 参数会拼接在 index 视图函数对应路由的后方

# http://xx/?result=xxx

return redirect(url_for("index", result=answer))

# 获取拼接在 url 中的 result 参数的值，如果没有携带 result，则 result 值为空

result = request.args.get("result")

print(f"result = { result}")

# 第一次进入首页，result 为空，输入框上方不显示内容

return render_template("index.html", result=result)

def generate_prompt(msg):

# 定义提示词

prompt_msg = f"""你是一名软件测试工程师，你了解软件测试的技术与经验，你需要面试应聘者。

我是应聘者，你会问我这个职位的面试问题。

我希望你只以面试官的身份回答，一次只问一个问题，问我问题并等待我的回答。

当我说结束面试的时候给出我的面试表现的评价和我的改进方向。

我的输入是 { msg}

"""

# 返回提示词

return prompt_msg

启动服务

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

总结