用django做服务器端微信小程序如何实现Chatgpt 的流式传输

用django做服务器端微信小程序如何实现Chatgpt 的流式传输，前后端代码怎么写

引用gpt作答，

1. 在Django后端中创建一个API端点，用于接收来自小程序的请求并处理ChatGPT的输出。

2. 在Django视图函数或类视图中，使用ChatGPT模型来生成响应。您可以使用OpenAI的ChatGPT API，或者将ChatGPT模型集成到您的Django应用程序中。

3. 将ChatGPT的输出切分为适当的大小单元，以便逐步发送给小程序前端。您可以将输出切分为句子或段落，以确保流畅的显示。

4. 在Django视图函数或类视图中，将切分后的输出逐步发送给小程序前端。可以使用Django的HttpResponse或StreamingHttpResponse来实现流式输出。

5. 在小程序前端中，通过接收和处理逐步发送的响应，逐步显示ChatGPT的输出。可以使用小程序的网络请求API（如wx.request）来接收响应，并使用适当的界面元素（如聊天气泡）来逐步显示输出。

请注意，实现流式输出需要适当的分块和处理机制，以确保数据的连续性和流畅性。您可能需要在Django后端和小程序前端之间进行协调和调整，以确保正确的数据传输和显示。

这是一个基本的实现指南，具体的实现细节可能因您使用的ChatGPT模型和小程序框架而有所不同。根据您的具体需求和环境，您可能需要对上述步骤进行适当的调整和扩展。

【相关推荐】

• 这篇博客: ChatGPT写python代码实录中的 ChatGPT写python代码实录 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  print('hello world')

  

  众所周知，咱们程序员学习编程是为了世界好。

  所以，咱们就从hello world开始。

  然后是一个杨辉三角

  

  def generate_triangle(n):
      triangle = []
  ​
      for i in range(n):
          row = [1] * (i + 1)
          for j in range(1, i):
              row[j] = triangle[i - 1][j - 1] + triangle[i - 1][j]
          triangle.append(row)
  ​
      return triangle
  ​
  ​
  def print_triangle(triangle):
      for row in triangle:
          print(" ".join(str(x) for x in row).center(80))
  ​
  ​
  n = 10
  triangle = generate_triangle(n)
  print_triangle(triangle)

  测试结果是正确的：

  

  然后我让他打印一直玫瑰，

  代码是这样子的,看起来很完美，有花瓣，有花蕾，调了背景色，perfect，但是实际就不好了。

  import turtle
  ​
  # 设置窗口大小和背景颜色
  turtle.setup(800, 600)
  turtle.bgcolor("black")
  ​
  # 定义画笔
  pen = turtle.Turtle()
  pen.speed(0)
  pen.color("red")
  pen.hideturtle()
  ​
  # 绘制花瓣
  def draw_petal():
      for i in range(20):
          pen.forward(30)
          pen.right(20)
      pen.right(140)
      for i in range(20):
          pen.forward(30)
          pen.right(20)
  ​
  # 绘制玫瑰花
  def draw_rose():
      for i in range(10):
          draw_petal()
          pen.right(36)
  ​
  # 绘制花蕾
  def draw_bud():
      pen.color("green")
      pen.penup()
      pen.goto(0, -150)
      pen.pendown()
      pen.begin_fill()
      pen.circle(20)
      pen.end_fill()
  ​
  # 调用函数绘制玫瑰花
  draw_rose()
  draw_bud()
  ​
  # 显示绘图窗口
  turtle.done()

  但实际的结果：

  和想象中的那个“略微”有些差异，的但并不影响继续。

  python吗爬虫必不可少，也勉强可以写出来。

  

   字典测试

  

  还有什么想测试的可以留言

  文章质量改进

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

  ChatGPT写python代码实录

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

// pages/chat/chat.js
Page({
  data: {
    inputMessage: "",
    messages: []
  },

  onLoad: function () {
    // 连接WebSocket
    this.socket = wx.connectSocket({
      url: 'wss://your-domain/ws/chat/',
    });

    // 监听WebSocket消息
    this.socket.onMessage((res) => {
      const message = JSON.parse(res.data);
      this.setData({
        messages: this.data.messages.concat(message.message)
      });
    });
  },

  // 发送消息
  sendMessage: function () {
    this.socket.send({
      data: JSON.stringify({ message: this.data.inputMessage })
    });
    this.setData({
      inputMessage: ""
    });
  }
});

# consumers.py
import json
from asgiref.sync import async_to_sync
from channels.generic.websocket import WebsocketConsumer
from chatgpt import ChatGPT  # 导入ChatGPT相关代码

class ChatConsumer(WebsocketConsumer):
    def connect(self):
        self.accept()

    def disconnect(self, close_code):
        pass

    def receive(self, text_data):
        text_data_json = json.loads(text_data)
        message = text_data_json['message']

        # 使用ChatGPT生成回复
        response = generate_response(message)

        self.send(text_data=json.dumps({
            'message': response
        }))

在routing.py中配置WebSocket路由：

# routing.py
from channels.routing import ProtocolTypeRouter, URLRouter
from django.urls import path
from yourapp.consumers import ChatConsumer

application = ProtocolTypeRouter({
    'websocket': URLRouter([
        path('ws/chat/', ChatConsumer.as_asgi()),
    ]),
})

前端代码

import requests

def get_chatgpt_response(user_input):
  """
  使用ChatGPT生成回复。

  Args:
    user_input: 用户输入

  Returns:
    ChatGPT生成的回复
  """
  # 创建一个请求对象
  request = requests.Request('POST', 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions')

  # 设置请求头部
  request.headers['Authorization'] = 'Bearer YOUR_API_KEY'
  request.headers['Content-Type'] = 'application/json'

  # 设置请求体
  request_body = {
    'prompt': user_input,
    'temperature': 0.7,
    'max_tokens': 100,
    'no_repeat_ngram_size': 3,
    'presence_penalty': 0.2,
    'stop_token': '<|endoftext|>'
  }

  # 发送请求
  response = requests.post(request, json=request_body)

  # 获取响应体
  response_body = response.json()

  # 返回ChatGPT生成的回复
  return response_body['choices'][0]['text']

后端代码

rom django.http import HttpResponse

def chatgpt(request):
  """
  处理微信小程序的请求，并返回ChatGPT生成的回复。

  Args:
    request: 微信小程序的请求

  Returns:
    HttpResponse对象
  """
  # 获取用户输入
  user_input = request.GET.get('user_input')

  # 使用ChatGPT生成回复
  response = get_chatgpt_response(user_input)

  # 返回HttpResponse对象
  return HttpResponse(response)

要使用上述代码，需要在Django项目中创建一个名为chatgpt的视图函数，并在urls.py文件中注册视图函数。然后，可以通过微信小程序的接口/chatgpt来调用视图函数，并获取ChatGPT生成的回复。

参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
首先，您需要了解什么是ChatGPT和流式传输。ChatGPT是一个基于OpenAI的GPT-3.5模型的聊天机器人API，它可以根据用户的输入生成自然和有趣的回复。流式传输是一种实时处理数据的方式，它可以让您在数据生成的同时就能获取和显示数据，而不需要等待数据全部生成完毕。
其次，您需要安装和配置django和OpenAI两个库，以及获取OpenAI的API密钥。django是一个用Python编写的开源web框架，它可以让您快速地开发高性能的web应用。OpenAI是一个提供人工智能服务的平台，它可以让您通过API调用各种强大的模型，如GPT-3.54。您可以通过以下步骤来安装和配置这两个库：
在命令行中运行pip install django来安装django
在命令行中运行pip install openai来安装OpenAI
在OpenAI的网站上注册一个账号，并创建一个API密钥
将API密钥保存在环境变量中，如OPENAI_API_KEY=sk-...
然后，您需要编写前后端代码来实现流式传输功能。前端代码主要负责显示用户界面和发送用户输入到后端，后端代码主要负责调用OpenAI的API并将生成的回复发送到前端。您可以参考以下的代码示例：
前端代码（微信小程序）：

//index.js
//获取应用实例
const app = getApp()

Page({
  data: {
    input: '', //用户输入
    messages: [], //消息列表
    loading: false, //加载状态
  },
  //事件处理函数
  onLoad: function () {
    //初始化页面
    this.setData({
      messages: [{
        role: 'bot', //角色
        content: '你好，我是ChatGPT机器人，很高兴认识你！' //内容
      }]
    })
  },
  //输入框改变事件
  onInput: function (e) {
    //更新输入值
    this.setData({
      input: e.detail.value
    })
  },
  //发送按钮点击事件
  onSend: function () {
    //获取输入值
    let input = this.data.input.trim()
    //判断输入是否为空
    if (input) {
      //添加用户消息到消息列表
      this.setData({
        messages: [...this.data.messages, {
          role: 'user',
          content: input
        }],
        input: '', //清空输入框
        loading: true, //显示加载状态
      })
      //滚动到底部
      this.scrollToBottom()
      //发送请求到后端
      wx.request({
        url: 'http://localhost:8000/chat/', //后端地址
        method: 'POST', //请求方法
        data: {
          input: input //请求数据
        },
        success: (res) => {
          //判断是否成功返回数据
          if (res.data) {
            //添加机器人消息到消息列表
            this.setData({
              messages: [...this.data.messages, {
                role: 'bot',
                content: res.data.output //响应数据
              }],
              loading: false, //隐藏加载状态
            })
            //滚动到底部
            this.scrollToBottom()
          }
        },
        fail: (err) => {
          //打印错误信息
          console.error(err)
        }
      })
    }
  },
  //滚动到底部函数
  scrollToBottom: function () {
    wx.createSelectorQuery().select('#chat').boundingClientRect(function (rect) {
      wx.pageScrollTo({
        scrollTop: rect.bottom,
      })
    }).exec()
  }
})
<!--index.wxml-->
<view class="container">
  <view id="chat" class="chat">
    <!--遍历消息列表-->
    <block wx:for="{{messages}}" wx:key="index">
      <!--判断角色-->
      <view wx:if="{{item.role == 'user'}}" class="message user">
        <text>{{item.content}}</text>
      </view>
      <view wx:elif="{{item.role == 'bot'}}" class="message bot">
        <text>{{item.content}}</text>
      </view>
    </block>
    <!--判断加载状态-->
    <view wx:if="{{loading}}" class="loading">
      <text>...</text>
    </view>
  </view>
  <view class="input">
    <input value="{{input}}" bindinput="onInput" placeholder="请输入内容"/>
    <button bindtap="onSend">发送</button>
  </view>
</view>
/*index.wxss*/
.container {
  display: flex;
  flex-direction: column;
  height: 100%;
}

.chat {
  flex: 1;
  overflow-y: scroll;
  padding: 10px;
}

.message {
  max-width: 60%;
  margin: 5px;
  padding: 10px;
  border-radius: 10px;
}

.user {
  align-self: flex-end;
  background-color: #87CEFA;
}

.bot {
  align-self: flex-start;
  background-color: #F0F8FF;
}

.loading {
  align-self: center;
}

.input {
  display: flex;
  align-items: center;
  height: 50px;
}

input {
  flex: 1;
  height: 80%;
  margin-left: 10px;
}

button {
  width: 80px;
  height: 80%;
  margin-right: 10px;
}

后端代码（django）：

#views.py
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import openai
import time

#设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = "sk-..."

#定义一个流式传输的函数
def stream_chatgpt(input):
    #设置延迟时间和最大回复长度
    delay_time = 0.01
    max_response_length = 200
    #初始化回复为空字符串
    answer = ''
    #调用OpenAI的ChatCompletion接口，传入输入、模型、最大令牌数、温度和流式传输参数
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model='gpt-3.5-turbo',
        messages=[
            {'role': 'user', 'content': input}
        ],
        max_tokens=max_response_length,
        temperature=0,
        stream=True,
    )
    #遍历响应中的事件
    for event in response:
        #打印回复（可选）
        print(answer, end='', flush=True)
        #获取事件中的文本内容
        event_text = event['choices'][0]['delta']
        answer = event_text.get('content', '')
        #等待一定时间
        time.sleep(delay_time)
    #返回回复
    return answer

#定义一个视图函数，处理POST请求
@csrf_exempt
def chat(request):
    #判断请求方法是否为POST
    if request.method == 'POST':
        #获取请求中的输入数据
        input = request.POST.get('input')
        #调用流式传输函数，传入输入数据，得到输出数据
        output = stream_chatgpt(input)
        #返回一个JSON格式的响应，包含输出数据
        return JsonResponse({'output': output})

#urls.py
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('chat/', views.chat, name='chat'), #定义一个路由，指向视图函数
]

最后，您需要运行django服务器，并在微信开发者工具中预览您的小程序。您可以通过以下步骤来运行和预览您的小程序：
在命令行中运行python manage.py runserver来启动django服务器，监听8000端口
在微信开发者工具中创建一个新的小程序项目，选择空目录，并填写您的小程序信息
在微信开发者工具中将前端代码（index.js, index.wxml, index.wxss）复制到相应的文件中，并保存
在微信开发者工具中点击预览按钮