怎么用 Python 调用 OpenAI API？(openai python流式)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-05-24 浏览量：0

I. 简介

A. 甚么是OpenAI API

OpenAI API是一个提供自然语言处理和人工智能模型的接口。它能用于生成文本、回答问题、聊天等多种任务。开发人员可使用OpenAI API来访问OpenAI的强大模型，从而实现各种有趣和实用的功能。

示例：

比如可以调用OpenAI API来实现一个智能聊天机器人，给用户提供实时的对话服务，或用于生成文章、代码片断等文本内容。

B. 甚么是流式传输

在流式API调用中，响应通过事件流以分块的方式递增送回。相比于一次性返回完全响应，流式传输可以实现实时获得AI模型的生成响应，适用于需要分块处理大量数据或长时间处理的场景。

示例：

比如通过流式传输，可以实现逐字打印聊天机器人的回答，让用户感觉到机器人在实时进行文本生成，并且可以大大缩短用户等待时间。

II. 准备工作

A. 安装Python库和OpenAI SDK

在使用Python实现OpenAI API的流式传输之前，需要安装相关的Python库和OpenAI SDK。可使用pip命令来安装需要的库和sdk。另外，还需要确保已获得了OpenAI API的访问密钥。

示例：

使用pip安装OpenAI SDK：

pip install openai

安装其他必要的库：

pip install requests

设置OpenAI API的访问密钥：

import openai
openai.api_key = 'Your_OpenAI_API_Key'

III. 实现流式传输

A. 设置流式传输参数

在调用ChatCompletion API时，需要设置stream=True参数来启用流式传输。设置stream=True后，API将返回一个包括服务端事件的对象，其中只包括数据。

示例：

response = openai.Completion.create(
    engine="davinci-codex",
    prompt="What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
    stream=True,
    ...
)

B. 通过for循环接收响应事件

使用for循环迭代事件对象，可以逐渐获得响应的事件数据。每次迭代获得一个事件，并对其中的数据进行处理。

示例：

for event in response:
    # 处理事件数据
    process_event(event)

IV. 示例代码

A. 导入必要的库和设置访问密钥

在使用Python调用OpenAI API实现流式传输之前，需要导入所需的库，如OpenAI SDK和其他必要的库，并设置OpenAI API的访问密钥。

示例：

import openai
import requests

openai.api_key = 'Your_OpenAI_API_Key'

B. 调用API并处理事件流

调用OpenAI的ChatCompletion API，并设置stream=True来开启流式传输。然后使用for循环遍历事件对象，处理其中的数据。

示例：

response = openai.Completion.create(
    engine="davinci-codex",
    prompt="What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
    stream=True,
    ...
)

for event in response:
    # 处理事件数据
    process_event(event)

C. 处理响应数据

根据事件的类型进行区别的处理，如判断会不会结束、提取文本等。根据需要对响应数据进行进一步处理或展现。

示例：

def process_event(event):
    if event['type'] == 'message':
        message = event['message']['content']
        # 处理消息文本
        process_message(message)
    elif event['type'] == 'completion':
        completion = event['completion']['text']
        # 处理补完文本
        process_completion(completion)
    ...

V. 注意事项

A. 流式传输的优势与适用处景

流式传输可以实现实时获得AI模型的生成响应，适用于需要分块处理大量数据或长时间处理的场景。它可以提升用户体验，减少等待时间，并且更高效地处理大范围数据。

示例：

比如在聊天机器人利用中，用户可以实时看到机器人逐字逐句生成的回答，与机器人进行更自然的对话。而对一次性生成大量文本的情况，流式传输可以提供更好的性能和用户体验。

B. 使用流式传输需要注意的问题

在使用流式传输时，需要注意网络连接的稳定性和可靠性，确保可以连续接收到响应事件。另外，还需斟酌处理和存储响应数据的相关问题，如内存占用和持久化存储。

示例：

比如在长时间处理的场景下，可能需要将响应数据存储到文件或数据库中，以避免内存溢出。另外，如果网络连接不稳定，可能需要添加重试逻辑来处理丢失的事件或重新建立连接。

openai python流式 Tips

使用OpenAI官方python SDK来使用ChatGPT

OpenAI提供了一个官方的python SDK，可以用来使用ChatGPT进行对话。下面介绍两种使用方式。

方式一：通过环境变量

首先，在终端或命令行中设置OpenAI的API密钥为一个环境变量：

export OPENAI_API_KEY='your-api-key'

然后，可以在python代码中导入OpenAI并使用ChatGPT进行对话：

import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt⑶.5-turbo", messages=[ {"role": "user", "content": "tell me a joke"} ] ) print(response["choices"][0]["message"]["content"])

方式二：在python代码中

可以在python代码中直接设置OpenAI的API密钥，并使用ChatGPT进行对话：

import openai openai.api_key = 'your-api-key' response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt⑶.5-turbo", messages=[ {"role": "user", "content": "tell me a joke"} ] ) print(response["choices"][0]["message"]["content"])

Tips

使用OpenAI官方提供的python SDK可以方便地使用ChatGPT进行对话。

可以通过设置环境变量或在python代码中直接设置API密钥来进行认证。

使用ChatGPT进行对话时，需要指定对话的角色（role）和内容（content）。

可以通过设置stream参数来控制对话会不会以流式接收数据的方式进行，可以下降延迟时间。

openai python流式的常见问答Q&A

Q&A

Q1: 甚么是ChatGPT流式传输(stream=True)的实现？

A1: ChatGPT流式传输(stream=True)是通过OpenAI API来实现的一种处理响应的方式。流式传输可以实现逐渐获得并处理API返回的结果，以便更好地控制和展现响应的输出。

Q2: 怎样使用Python实现OpenAI API的流式传输？

A2: 下面是使用Python实现OpenAI API流式传输的步骤：

调用OpenAI API时，将参数stream设置为True。
通过for循环迭代API的响应事件。
逐渐处理每一个事件，以实现流式响应的输出。

Q3: 有甚么教程介绍使用Python调用OpenAI API进行流式处理吗？

A3: 是的，有很多教程可以帮助你使用Python调用OpenAI API进行流式处理，以下是一些教程：

【OpenAI中文文档】API#3：如何流式处理补完的结果 – 知乎专栏
怎么用Python 调用OpenAI API？ – 知乎
怎样实现流式输出？ – Steemit