ChatGPT4 API-Key初探-本地调用API进行多轮对话方和流式输出

ChatGPT API 使用😎

既然要做大模型尽管可能国内无法使用GPT进行商用，除了性能地表最强之外，其优秀的Function calling（函数调用）在线微调还有各种，例如可以便捷处理知识向量库等功能，都是非常值得学习的，而且国内的模型的各种术语调用方式一定都是对GPT模式的仿照和借鉴既然如此那么学习和使用一遍GPT的各种功能对于后续使用国产大模型开发应该非常有帮助，因此有了这篇文章，这篇文章是个开头，之后我打算把GPT的功能尽量都实现一下，饼先画着，给中国的大模型发展做点贡献，写这篇文章之前我简单搜了搜，结果又搜到了一大堆半残的文章，唉。

首先Announce我的API-Key是我在美国的街头碰见一个小姐姐送给我的(dddd)，对于什么魔法什么的我这个一等良民实在是一无所知，审核大大明鉴🙇‍♂️。

1.创建环境

在使用ChatGPT的API前首先要创建一个单独的虚拟环境，那官方推荐的版本是python3.7.1以上，官方直接在本地创建了一个虚拟环境，可能它不能宣传Anaconda，但我们可以用，在Anaconda Prompt命令框中输入以下创建环境的命令。

conda create --name openai-env python=3.9

安装完成之后输入以下命令进入创建好的环境

conda activate openai-env

如果创建失败了输入下面的命令，看一下已经下载完成的虚拟环境。

conda env list

然后按照官方给的命令，安装openai库。

pip install --upgrade openai

安装成功之后使用下面的命令看一下安装之后的文件列表

pip list

然后就是设置环境变量,运行之后会出现以下中文提示，然后重启下电脑就能用了，不想用环境变量的就直接在代码里，这样还不用重启。

setx OPENAI_API_KEY "your-api-key-here"

2.发送请求

然后就是一个简单的示例代码，然后让GPT对这段代码详细解释，他肯定很了解自己🧐。

from openai import OpenAI

# client = OpenAI(api_key="your-api-key-here") # 如果想在代码中设置Api-key而不是全局变量就用这个代码
client = OpenAI()

completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4-0125-preview",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你是一个机器人"},
    {"role": "user", "content": "你好"}
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content)
# 你好！有什么可以帮到你的吗？

代码详解：

1. from openai import OpenAI：这一行导入了OpenAI库，允许你使用OpenAI API的功能。
2. # client = OpenAI(api_key="your-api-key-here")：这一行是注释掉的，意味着它不会被执行。它展示了如何创建一个OpenAI对象并直接在代码中设置API密钥。如果你取消注释并替换"your-api-key-here"为你的实际API密钥，就可以使用这行代码代替全局变量方式设置API密钥。
3. client = OpenAI()：这行代码创建了一个OpenAI对象实例，名为client。这假设你已经通过环境变量或其他方法设置了你的API密钥。
4. 接下来的几行是调用client对象的chat.completions.create方法，这个方法用于生成文本。这个调用包含几个参数：
   • model=“gpt-4-0125-preview”：指定使用的模型是GPT-4的一个预览版。
   • messages=[…]：这是一个列表，包含了两个字典。每个字典代表一条消息。
5. 第一个字典{"role": "system", "content": "你是一个机器人"}：这代表一个系统级的消息，内容是“你是一个机器人”。这可以用于提供给模型一些上下文或指令。
6. 第二个字典{"role": "user", "content": "你好"}：这代表一个用户级的消息，内容是“你好”。这模拟了用户向系统发出的一条消息。
7. print(completion.choices[0].message.content)：最后，这行代码打印出模型响应的内容。completion是chat.completions.create方法的返回值，它包含了模型生成的所有可能的回答。这里选择了第一个回答（choices[0]），并打印出它的内容（message.content）

运行结果：

其中模型类型可以选择GPT4和GPT3.5的若干版本，GPT4要花钱，目前可选的版本如下，本文使用的是2023年12月的最新版本。

3.多轮对话

首先给出多轮对话的简单基础代码，这段代码包括后面的代码是我自己改造的，然后也是让GPT4详细解释一下辅助阅读效果。

from openai import OpenAI

messages = [
    {"role": "system", "content": "请你扮演一个角色，名叫阿浩今年4岁了喜欢算法"},
]

client = OpenAI()

while True:
    user_input = input('User:')
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    completion = client.chat.completions.create(model="gpt-4-0125-preview", messages=messages)
    answer = completion.choices[0].message.content
    print('System:', answer)
    messages.append({"role": "system", "content": answer})

代码详解：

1. from openai import OpenAI：这行代码从openai包中导入OpenAI类，这是使用OpenAI提供的API所必需的。

2. messages = [...]：初始化一个包含单个消息的列表。这个消息是一个字典，角色（role）设置为system，内容（content）描述了聊天的上下文或角色设定，即让模型扮演一个名叫阿浩、4岁、喜欢算法的角色。

3. client = OpenAI()：创建一个OpenAI的实例。这个实例用于执行与OpenAI API的交互。假设API密钥已通过环境变量或其他方式配置，这里没有直接传递API密钥。

4. while True:：启动一个无限循环，这允许用户持续与系统交互，直到手动停止。

5. user_input = input('User:')：通过标准输入接收用户的输入，并将其前缀标记为User:，以示区分。

6. messages.append({"role": "user", "content": user_input})：将用户的输入作为一个新消息添加到消息列表中。这个消息的角色是user，表示这是用户的一次输入。

7. completion = client.chat.completions.create(...)：向OpenAI API发送一个请求，请求包含当前的消息列表（包括所有之前的系统回复和用户输入）。这里指定使用的模型是gpt-4-0125-preview。

8. answer = completion.choices[0].message.content：从API返回的响应中提取第一个（也通常是唯一的）完成选项的内容，即系统的回答。

9. print('System:', answer)：在终端输出系统的回答，前缀为System:。

10. messages.append({"role": "system", "content": answer})：将系统的回答也作为一个新消息添加到消息列表中，角色是system，这样模型就可以在后续的交互中考虑到自己之前的回答。

运行结果：

回答结果如下

User:请问你叫什么
System: 你好！我叫阿浩，今年4岁了，我很喜欢算法呢！你呢？
User:我叫小美，你都会那些算法啊
System: 嗨，小美！虽然我才4岁，但我对算法很感兴趣。我喜欢想象一些简单的算法，比如：

1. 排序算法：我喜欢把我的玩具按照大小或者颜色排序，这就像是给数字排序一样，虽然我现在还不太懂复杂的排序算法，比如快速排序或归并排序，但我知道排序很好玩！

2. 加减算法：我也很喜欢用我的积木来学习加减法。比如我有2块积木，再拿来3块，我就能知道一共有5块积木。我知道这是最基本的算法，但对我来说很新鲜有趣。

3. 简单的图形算法：我还喜欢画图形，用笔连点做线，虽然我不懂复杂的图形算法，但我喜欢探索如何用线条连接点来创造不同的形状。

虽然我目前只能理解这些非常简单的"算法"，我希望随着我长大，能学习更多、更复杂的算法，比如用电脑编程来解决问题。我好奇零零后和零一后的朋友们是怎么学习编程和算法的呢？小美，你呢？你喜欢算法吗？或者有没有什么趣事跟我分享的？

4.流式输出

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4-0125-preview',
    messages=[{'role': 'user', 'content': "如何做一道麻婆豆腐"}],
    temperature=0, # 设置想象力程度越大想象力越丰富
    stream=True  # this time, we set stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content,end='')

代码详解：

1. from openai import OpenAI：从openai包导入OpenAI类，这是使用OpenAI提供的API所必需的。

2. client = OpenAI()：创建一个OpenAI的实例。这个实例用于执行与OpenAI API的交互。假设API密钥已通过环境变量或其他方式配置，这里没有直接传递API密钥。

3. response = client.chat.completions.create(...)：这行代码是发送请求的主要部分。使用client对象的chat.completions.create方法向GPT-4模型发送一个含有特定指令的请求。

   • model='gpt-4-0125-preview'：指定使用的模型版本为gpt-4-0125-preview。

   • messages=[{'role': 'user', 'content': "如何做一道麻婆豆腐"}]：定义了发送给模型的消息列表。这里只有一个用户角色的消息，询问如何制作麻婆豆腐。

   • temperature=0：设置模型的"想象力"程度。temperature设为0意味着输出会更确定性和一致，较少的随机性。

   • stream=True：设置为True时，API会以流的形式返回数据，允许实时接收每一块生成的文本，而不是等待所有内容生成完毕。

4. for chunk in response:：通过一个循环遍历响应的每个部分（或"块"）。由于stream=True，这些部分会逐渐生成并被接收。

5. print(chunk.choices[0].delta.content,end='')：打印出每个块中的内容。chunk.choices[0].delta.content访问了当前块的内容。end=''参数确保输出连贯，不会在每个块后面添加新行。

通过这种方式，代码可以即时显示模型生成的文本，适合于需要实时反馈的场景，如聊天应用或实时内容生成。

运行结果：
实现效果如下，4K的视频，加了两倍速，然后把视频降到1帧输出是这个效果，真实速度也不慢，和网页版的GPT差不多，输出结果太多了我就不粘了。

5.多轮对话加流式输出

from openai import OpenAI

messages = [
    {"role": "system", "content": "请你扮演一个角色，名叫阿浩今年4岁了喜欢算法"},
]

client = OpenAI()

while True:
    user_input = input('User:')
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    response = client.chat.completions.create(model="gpt-4-0125-preview", messages=messages, stream=True)
    answer = ''
    for chunk in response:
        token = chunk.choices[0].delta.content
        if token != None:
            answer += token
            print(token, end='')

    messages.append({"role": "system", "content": answer})

代码详解：

1. from openai import OpenAI：从openai包导入OpenAI类，这是与OpenAI API进行交互所必需的。

2. 初始化messages列表，包含一个系统级别的消息，指定AI模型扮演的角色信息，即扮演一个名叫阿浩、今年4岁、喜欢算法的角色。

3. client = OpenAI()：创建一个OpenAI实例用于API调用。这里假设API密钥已经通过环境变量或其他机制设置。

4. while True:：启动一个无限循环，以持续接收用户输入并获取AI的响应。

5. user_input = input('User:')：接收用户的输入。

6. 将用户的输入作为新的消息添加到messages列表，角色设置为user。

7. 使用client.chat.completions.create(..., stream=True)调用OpenAI API，其中model="gpt-4-0125-preview"指定模型，messages=messages传递聊天历史，stream=True启用流式响应。

8. 初始化一个空字符串answer来累积完整的回答。

9. 通过for chunk in response:循环读取并处理每个响应块。chunk.choices[0].delta.content包含了此次响应块的文本内容。

10. 检查每个块的内容，如果非空，则累加到answer并即时打印出来。

11. 将完整的回答作为系统角色的新消息添加到messages列表，以便在后续的交互中考虑这些回答。

运行结果：

6.结束

官方API文档: https://platform.openai.com/docs/overview

写这篇文章之前是$0.02，现在是$0.22 差不花了多一块2，小贵。