使用Python将OpenAI的数据按流式转发到H5页面的简易教程

一、连接OpenAI API

在Python中使用OpenAI API之前，首先需要连接到OpenAI API。您需要获得API密钥并在代码中设置，才能访问OpenAI API。具体步骤以下：

1. 在https://openai.com/上创建一个用户帐户
2. 登录并访问您的帐户
3. 在帐户设置中找到您的OpenAI API密钥
4. 将API密钥设置为Python脚本的api_key变量

二、实现流式输出并分段加载

使用OpenAI API的stream参数可以实现流式输出，即逐渐获得数据，并且使用max_tokens参数可以控制每次返回数据的长度。以下是一个示例代码，演示了怎样使用OpenAI API来实现流式输出并分段加载：

import openai

# 连接 OpenAI API
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 设置 OpenAI API 参数
model_engine = "davinci"

# 准备输入文本
input_text = "..."
    
# 流式输出并分段加载
while True:
    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=input_text,
        max_tokens=50,
        stream=True
    )
    
    # 处理返回的数据
    ...

python stream 转发 openai的常见问答Q&A

问题1：怎么配置openai的返回Stream数据并转发到h5页面按markdown格式流式？

答案：要实现将OpenAI的返回Stream数据转发到h5页面并依照markdown格式流式展现，您可以依照以下步骤进行配置：

• 第一步：连接OpenAI API

在Python中，您可使用以下代码连接OpenAI API：

import openai
# 设置 OpenAI API 参数
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

• 第二步：配置OpenAI API参数

在连接OpenAI API后，您需要使用相应的参数来配置API的要求。对流式输出和控制每次返回数据长度，您可使用以下示例代码：

model_engine = "davinci"   # 设置OpenAI模型引擎
stream_enabled = True       # 启用流式输出
max_tokens = 100            # 每次返回数据的最大长度
parameters = {
  "model": model_engine,
  "stream": stream_enabled,
  "max_tokens": max_tokens
}

• 第三步：转发Stream数据到h5页面

您可以将每次返回的Stream数据依照markdown格式发送到h5页面。以下是一个简单的示例代码，展现了怎么将Stream数据转发到h5页面：

// 创建WebSocket连接
const socket = new WebSocket("wss://your-h5-page-url");
// 接收并处理从OpenAI API返回的Stream数据
socket.onmessage = function(event) {
  const data = JSON.parse(event.data);
  const tokens = data["choices"][0]["text"];  // 从数据中提取tokens
  // 将tokens按markdown格式显示在h5页面
  const markdownText = tokens.join(" ");
  displayMarkdown(markdownText);
}

问题2：使用Python 流式传输来自 OpenAI API 的响应的分步指南？

答案：您可以依照以下分步指南来使用Python进行流式传输，以获得来自 OpenAI API 的响应：

• 步骤 1：连接 OpenAI API

首先，您需要使用API密钥连接到 OpenAI API。您可以在https://openai.com/创建用户账户并获得 API 密钥。

• 步骤 2：设置参数和引擎

在连接到 OpenAI API 后，您需要设置参数和模型引擎。以下是一个示例代码：

import openai
# 连接 OpenAI API
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 设置 OpenAI API 参数
model_engine = "davinci"  # 设置模型引擎

• 步骤 3：实现流式传输

要实现流式传输，您可使用以下代码示例：

// 创建 OpenAI API 要求
response = openai.Completion.create(
  engine=model_engine,
  prompt="your-prompt-text",
  stream=True,   // 启用流式传输
  max_tokens=50  // 控制每次返回数据的最大长度
)
// 处理并输出每次返回的数据
for chunk in response:
  // 在这里可以按需处理数据并输出
  print(chunk["text"])

问题3：如何检索 OpenAI API 密钥？

答案：为了从您的 Python 脚本中访问 OpenAI API，您需要检索您的 OpenAI API 密钥。以下是检索密钥的步骤：

• 步骤 1：访问 OpenAI 网站

在https://openai.com/上创建一个用户账户，并登录到您的账户。

• 步骤 2：访问 API 密钥页面

在登录后，找到页面顶部的导航栏，点击 “APIs”，然后选择 “API Keys”。

• 步骤 3：复制 API 密钥

在 API 密钥页面，您将看到您的 API 密钥列表。选择您想要使用的密钥并复制下来。

请确保保管好您的 API 密钥，不要泄漏给他人。