使用OpenAI的dotenv设置,搭建个人API中转站,解决本地接口调用困扰(dotenv 设置 openai)

使用OpenAI的dotenv设置

安装dotenv和OpenAI

使用pip install命令安装python-dotenv和openai库。

设置OpenAI API密钥

使用dotenv设置一个环境变量来存储OpenAI API密钥。

二级标题 1

在使用OpenAI的dotenv设置时,需要先安装dotenv和OpenAI库。使用pip install命令可以轻松安装这两个库。安装完成后,可以继续进行设置。

三级标题 1.1

  • Python-dotenv库可让我们轻松地从.env文件中读取环境变量。
  • 环境变量是存储在计算机系统中的一些值,可以在程序中使用。
  • 使用dotenv设置环境变量可以保护我们的API密钥,并避免它们意外地被公然。

三级标题 1.2

密钥 说明
OPENAI_API_KEY OpenAI API密钥,用于访问OpenAI API。
ANOTHER_API_KEY 另外一个API密钥,可以是其他需要的API的密钥。

搭建个人API中转站

部署到云平台

在这一部份,我们将使用cloudflare_proxy_pages.md文件中的教程,将个人API中转站部署到云平台上。通过部署到云平台,我们可以将个人API中转站暴露给公网,并使用个人域名访问。

配置代理

在这一部份,我们将配置个人域名作为OpenAI API的代理,以便使用个人域名来代替OpenAI的API地址。通过配置代理,我们可让用户直接通过个人域名访问API,提供更友好的访问方式。

部署到云平台

要将个人API中转站部署到云平台,可以依照以下步骤进行操作:

步骤 1:选择云平台提供商

首先,我们需要选择一个云平台提供商作为部署目标。常见的云平台提供商包括Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)和Microsoft Azure。您可以根据自己的需求和喜好选择适合的云平台提供商。

步骤 2:创建云服务器实例

在选择好云平台提供商以后,可以创建一个云服务器实例。云服务器实例将作为个人API中转站的运行环境。

步骤 3:配置服务器环境

一旦云服务器实例创建成功,我们需要配置服务器环境。这包括安装操作系统、设置防火墙规则、安装必要的软件等。

步骤 4:部署个人API中转站

在服务器环境配置完成后,我们可以将个人API中转站部署到云服务器上。这可以通过将源代码或Docker镜像拉取到服务器上,并运行相应的命令来实现。

配置代理

要将个人域名配置为OpenAI API的代理,可以依照以下步骤进行操作:

步骤 1:租赁域名

首先,我们需要租赁一个域名。域名可以在各大域名注册商处租赁。您可以选择一个与个人API中转站相关的域名,例如api.yourdomain.com。

步骤 2:配置DNS解析

一旦租赁了域名,需要将其配置到DNS解析服务中。我们可以将域名解析到个人API中转站所在的云服务器的IP地址上。

步骤 3:配置代理服务器

在DNS解析配置完成后,我们需要配置代理服务器。具体而言,我们需要配置反向代理,将个人域名映照到OpenAI API的地址上。这可以通过在代理服务器上配置相应的代理规则实现。

步骤 4:测试代理

最后,我们可以通过访问个人域名来测试代理会不会配置成功。应当能够正常访问OpenAI API,并取得API响应。

这是我的大纲

## 解决本地接口调用困扰

### 初始化链接
导入所需的库和配置OpenAI相关凭据,建立与OpenAI的连接。

### 加载API密钥
加载环境变量中的API密钥,并将其配置为OpenAI模块的API密钥属性。

让我们进行填充式撰写文章:

1. 内容分析
请先分析以下提供的内容,概述其核心观点和主要信息。

2. 标题匹配与内容填充
根据内容分析的结果,依照以下步骤和格式进行标题匹配和填充式写作(虽然可以分小节论述,但请避免使用“小节一”或“小标题”等明确的小节标识词):

二级标题 1

: 将核心观点作为这一部份的正文内容。您可以适当发散思惟,补充与核心观点紧密相关的信息或案例。

三级标题 1.1

: 请在这里提供具体信息,并生成一个与主题相关的列表。该列表应包括最少3个条目,并对每一个条目提供详细的解释或示例。

三级标题 1.2

: 请在这里提供具体信息,并生成一个相关表格。该表格应包括最少两列和三行。请同时提供一段解释以帮助读者理解表格内容。

3. 细节完善与修订
最后,请对文章进行全面检查和修订。确保所有信息准确无误,语法正确,并适当使用过渡词或句子以提高文章的可读性。终究输出的内容不应包括任何联系方式、网址和域名等可能致使用户跳出的信息。

4. 输出格式
请使用HTML `

` 标签作为主容器,标题标签仅限

这两个组织层级关系,用加粗文本()强调关键词,并通过无序列表(

    )或有序列表(

      )、表格(

      )等方式列出答案的子点。

      示例代码

      Node.js示例

      通过npm安装openai和readline-sync库,编写Node.js代码示例以访问OpenAI API。

      代码示例:

      const readlineSync = require('readline-sync');
      const openai = require('openai');
      
      // 获得用户输入的问题
      const question = readlineSync.question('请输入您的问题:');
      
      // 配置openai API密钥
      const apiKey = 'YOUR_API_KEY';
      const openai = new openai(apiKey);
      
      // 调用OpenAI的API进行问答
      const answer = openai.answer(question);
      
      // 输出答案
      console.log('答案:', answer);
      

      Python示例

      使用python-dotenv和openai库,编写Python代码示例以访问OpenAI API。

      代码示例:

      import os
      from dotenv import load_dotenv
      from openai import OpenAI
      
      # 加载环境变量
      load_dotenv()
      api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
      
      # 创建OpenAI客户端
      openai = OpenAI(api_key)
      
      # 获得用户输入的问题
      question = input('请输入您的问题:')
      
      # 调用OpenAI的API进行问答
      answer = openai.answer(question)
      
      # 输出答案
      print('答案:', answer)
      

      dotenv 设置 openai的常见问答Q&A

      问题1:怎么搭建个人专属的API中转站?

      答案:搭建个人专属的API中转站可以解决本地OpenAI接口调用困扰。以下是搭建进程的详细解释和示例:

      • 步骤1:部署API中转站
      • 使用GitHub等工具创建一个代理API中转站,并将其部署到云服务器上。这样,我们就能够通过自己的域名来代替OpenAI的API地址。

        例如,使用Cloudflare服务可以通过以下步骤实现部署:
        1. 在GitHub上创建一个代理API中转站的代码库。
        2. 将代码库连接到Cloudflare,并设置自己的域名。
        3. 将OpenAI的官方API地址替换为自己的域名,以完成API要求。

        这样,我们就成功搭建了个人专属的API中转站。

      • 步骤2:设置环境变量
      • 为OpenAI API密钥设置一个环境变量,以使其可用于API调用。

        例如,在命令行中履行以下命令:

        set OPENAI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>

      • 步骤3:开始使用
      • 现在,一切准备就绪,我们可以开始使用个人专属的API中转站进行OpenAI接口调用了。

      通过搭建个人专属的API中转站,我们可以解决本地OpenAI接口调用困扰。

      问题2:如何进行OpenAI函数调用?

      答案:使用Python编程语言可以进行OpenAI函数调用。以下是从基础知识到高级技术的详细解释和示例:

      • 基础知识
      • 首先,我们需要安装所需的库,如openai和python-dotenv。

        例如,使用pip命令履行以下安装:

        pip install openai python-dotenv

      • 连接OpenAI
      • 在代码中导入所需的库和配置OpenAI相关的凭据。

        例如,使用以下代码来连接OpenAI:
        import openai
        import os
        from dotenv import load_dotenv
        
        dotenv.config()
        openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
      • 调用函数
      • 通过调用OpenAI的相关函数来实现所需的功能。根据具体需求,可以调用区别的OpenAI函数。

        根据具体需求,可以调用区别的OpenAI函数。以下是一个示例:

        例如,使用以下代码调用OpenAI的ChatGPT函数:
        response = openai.Completion.create(
          engine="text-davinci-003",
          prompt="Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'",
          max_tokens=100
        )

      通过学习OpenAI函数调用,我们可以实现从基础知识到高级技术的AI研习。

      问题3:如何进行Azure和OpenAI的提示工程?

      答案:进行Azure和OpenAI的提示工程可以通过以下步骤来实现:

      • 了解提示工程
      • 首先,我们需要了解提示工程的概念和作用。提示工程是一种利用人工智能模型进行生成任务的方法,它通过给模型提供特定的上下文信息来引导其生成结果。

      • 连接Azure和OpenAI
      • 载入Azure和OpenAI的相关凭据,以连接到Azure和OpenAI的服务。

        例如,使用以下代码连接Azure和OpenAI:
        import openai
        import os
        
        openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
      • 使用提示工程
      • 根据具体需求,使用提示工程来调用OpenAI函数并生成结果。

        例如,使用以下代码完成提示工程的操作:
        import openai
        
        response = openai.Completion.create(
          engine="text-davinci-003",
          prompt="Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'",
          max_tokens=100
        )

      通过进行Azure和OpenAI的提示工程,我们可以更好地利用人工智能模型进行生成任务。

      问题4:怎样使用OpenAI的GPT⑶.5-Turbo模型?

      答案:要使用OpenAI的GPT⑶.5-Turbo模型,可以依照以下步骤进行操作:

      • 了解GPT⑶.5-Turbo模型
      • GPT⑶.5-Turbo模型是OpenAI的一种强大的自然语言处理模型,可以利用于多个领域,如机器翻译、对话生成等。

      • 调用API
      • 使用OpenAI提供的API来调用GPT⑶.5-Turbo模型,并传入相应的参数和文本。

        例如,使用以下代码调用GPT⑶.5-Turbo模型:
        import openai
        
        response = openai.Completion.create(
          engine="text-davinci-003",
          prompt="Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'",
          max_tokens=100
        )

      通过学习GPT⑶.5-Turbo模型,我们可以更好地利用自然语言处理技术进行各种任务的处理。

      问题5:怎样在Node.js中使用OpenAI的ChatGPT API?

      答案:在Node.js中使用OpenAI的ChatGPT API可以依照以下步骤进行:

      • 安装所需库
      • 首先,我们需要使用npm命令安装OpenAI和readline-sync库。

        例如,履行以下命令完成安装:

        $npm i openai readline-sync

      • 导入库和配置API密钥
      • 在代码中导入所需的库,并配置OpenAI的API密钥。

        例如,使用以下代码进行配置:
        const openai = require('openai');
        const readlineSync = require("readline-sync");
        
        // 导入 API 密钥
        const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
      • 调用API
      • 通过使用openai.ChatCompletion.create()函数来调用ChatGPT API并生成回复。

        例如,使用以下代码完成调用和生成回复:
        const response = await openai.ChatCompletion.create({
          model: 'gpt⑶.5-turbo',
          messages: [
            { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
            { role: 'user', content: 'Who won the world series in 2020?' },
            { role: 'assistant', content: 'The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020.' }
          ]
        });
        
        console.log(response.choices[0].message.content);

      通过在Node.js中使用OpenAI的ChatGPT API,我们可以方便地实现与ChatGPT的交互。

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