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使用Python和Gradio构建基于OpenAI GPT-4的AI聊天机器人

news 2025/9/15 21:26:07

使用Python和Gradio构建基于OpenAI GPT-4的AI聊天机器人

聊天机器人已成为现代数字系统的基石，彻底改变了企业与用户互动及自动化工作流程的方式。它们能够提供即时、可扩展且个性化的沟通，同时减少人工干预的需求。随着人工智能和自然语言处理技术的发展，聊天机器人越来越能够高效且一致地处理复杂任务。

关键优势

用户体验提升：通过24/7全天候服务和一致的响应，提高客户满意度并减少服务延迟。
自动化与运营效率：管理常见问题解答、预约安排或交易处理等重复性任务，使人工代理能够专注于更具战略性的工作。
个性化：基于用户输入和行为调整响应，使交互更具吸引力和相关性。
可访问性：支持多种语言并提供语音接口，帮助残障用户。

教程内容

本教程将指导您创建ZapBot，一个基于OpenAI GPT-4模型和Gradio用户界面库的交互式聊天机器人。我们将逐步介绍以下内容：

准备工作
- 安装Python 3.8+
- 获取OpenAI API密钥
- 安装必要的Python库（openai和gradio）
代码结构
- OpenAI集成：通过API与GPT-4模型交互。
- Gradio界面：创建基于Web的用户界面，包括聊天历史记录、输入文本框和发送按钮。
- 样式设计：自定义CSS，打造现代深色主题界面。
详细代码解析
- 加载环境变量和安全存储API密钥。
- 定义ask_openai函数，向GPT-4发送问题并获取响应。
- 使用Gradio构建用户界面，包括聊天历史显示和输入控件。
运行与部署
- 启动Gradio应用并测试聊天机器人功能。

示例代码

import openai
import gradio as gr
from datetime import datetime
import os
from dotenv import load_dotenvload_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")def ask_openai(question):try:response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "system", "content": "You are a funky and friendly assistant named ZapBot."},{"role": "user", "content": question}],temperature=0.3,max_tokens=200)return response['choices'][0]['message']['content']except Exception as e:return f"Error: {str(e)}"custom_css = """
body { background-color: #121212; color: #f0f0f0; }
h1, p { color: #00FFB3 !important; }
.gr-textbox textarea { height: 100px !important; font-size: 16px; }
"""with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:gr.HTML("""<h1>ZapBot: The Chat With a Spark!</h1><p>Always ready to zap some answers your way</p>""")chatbot = gr.Chatbot(height=450)message = gr.Textbox(placeholder="Type your question here...", lines=4)send_btn = gr.Button("Send", size="lg")def respond(user_message, chat_history):if user_message.strip() == "":return "", chat_historybot_response = ask_openai(user_message)timestamp = datetime.now().strftime("%H:%M")chat_history.append((f"({timestamp})\n{user_message}", f"({timestamp})\n{bot_response}"))return "", chat_historysend_btn.click(respond, inputs=[message, chatbot], outputs=[message, chatbot])message.submit(respond, inputs=[message, chatbot], outputs=[message, chatbot])demo.launch(share=True)