写在前面
在创建个人的 GPT网页之前，我登录了 Git 并尝试了一些开源项目，但是没有找到满足我个性化需求的设计。虽然许多收费的 GPT网页提供了一些免费额度，足够我使用，但是公司的安全策略会屏蔽这些网页。因此，我决定自己创建一个既可以从公司访问又能满足个性化需求的 聊天机器人网页服务，以提高我的工作效率。
经过一段时间的摸索，我成功搭建了自己的 GPT网页服务，并且这个服务整体来说非常稳定。在使用了几个月的时间里，只出现了一次网页崩溃的情况，而且只需重启服务就可以继续使用。
接下来，我将介绍我是如何搭建我的 GPT网页服务的。
需求分析
我的GPT网页服务主要是为个人使用，目的是为了提高工作效率，所以整体设计比较简单，主要包含
- 登录页面，防止其他人访问网页，网页被攻击。
- 聊天机器人页面，类似于聊天机器人官网的页面，向聊天机器人提交问题。
- English Helper个性化页面，因为工作中每天都要接触到英语，所以创建该页面加强自己对英文词汇的理解。
技术实现
整体使用的是最基础的页面架构，前端用的是HTML+CSS+JS,以及Bootstrap，后端用的是Flask。这样的好处是代码编写快捷，简单，只需要一个Pycharm编辑器就可以了。网页服务是搭建在Gunicorn上的，整体配置简单，方便。
就代码而言，整体结构也比较简单。主要分为一个Template包，里面包含的是一些前端的页面。后端服务的代码都写在了app.py里面。另外因为这里的所有需求都需要和聊天机器人进行交互，所以将和聊天机器人进行交互的逻辑单独写在了gpt_untils里面，用户配额和用户权限管理也是相对独立的一部分，将用户的相关逻辑写在了userconfig.py里面，因为这个网页只提供给少数人使用，用户的信息保存在userconfig.json文件里（而不是数据库里面）。
服务器选择的是阿里云服务器，因为阿里云服务器价格较为优惠，而且遇到问题有较多的参考文档。因为服务器是国内的，所以调用ChatGpt接口的时候需要使用代理，我使用过的代理有https://api.openai-proxy.com/v1和https://api2d.com，使用openai-proxy还需要自己去open-ai官网申请gpt账号，申请账号所花的成本大概为15块钱，使用https://api2d.com可以自己在上面充值，价格如下，充值一次有6个月的有效期，根据自己的需要选择即可。
代码详细解释
登录页面和首页面
登录页面代码如下，采用常用的登录页面的结构，失败后会给消息提示，页面的结构设计继承自base.html.
html
{% extends "base.html" %}
{% block content %}
<h3>用户登录</h3>
<form action="/login" method="post">
<div class="row">
<div class="col-8">
请输入用户名：<input type="text" class="form-control" name="username">
<br />
请输入密码：<input type="password" class="form-control" name="password">
<br />
<div id="result">{{message}}</div>
<br />
<button type="submit" id="submitbtn" class="btn btn-primary">登录</button>
</div>
</div>
</form>
{% endblock %}以下为base.html的页面，主要定义了整个网页的框架结构。需要注意页面中的JS部分show_quota_info和gpt_show_stream_info方法，一个是显示用户配额信息，一个是显示GPT返回的结果。
show_quota_info函数使用jQuery库中的ajax方法发送GET请求到"/show_quotas"路径。请求成功后，将返回的数据使用$("#quota_info").html(data)方法插入到id为quota_info的HTML元素中。
gpt_show_stream_info函数首先禁用id为submitbtn的HTML元素（按钮），然后将id为result的HTML元素的内容设置为"ChatGPT正在请求中，加载中..."。接下来，创建一个EventSource实例，其中的参数是传入的url。通过该实例，可以与服务器建立一个持久化的连接，以接收来自服务器的事件。
在EventSource的onmessage事件处理程序中，首先检查变量begin_output，如果为false，表示第一次收到消息，则将begin_output设置为true，并清空id为result的HTML元素的内容。
然后通过检查接收到的消息的内容，如果内容为"[DONE]"，表示流式输出结束，关闭EventSource连接，启用id为submitbtn的HTML元素（按钮），并调用show_quota_info函数刷新配额信息。
如果接收到的消息不是"[DONE]"，则将该消息追加到id为result的HTML元素的内容中。
html
<!doctype html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<!-- 必须的 meta 标签 -->
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no">
<!-- Bootstrap 的 CSS 文件 -->
<link href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/5.2.3/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<link href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/5.2.3/css/bootstrap.css.map" rel="stylesheet">
<title>DaPengGPT</title>
<style>
#topnav {
background-color:#000;
color: #fff;
padding-top: 10px;
padding-bottom: 10px;
margin-bottom: 20px;
}
#topnav2{
background-color:#000;
color: #fff;
padding-top: 10px;
padding-bottom: 10px;
margin-bottom: 20px;
}
#topnav2 a{
color: #fff;
font-size: 18px;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="topnav" class="container-fluid">
<div class="row">
<div class="col-7">
<h2>DaPengChatGPT</h2>
</div>
<div class="col-5 d-flex justify-content-end align-items-center">
<div class="ml-auto pr-3">
<h4>
<span>{{session["username"]}}</span>
{% if session["username"] is defined %}
|
<a href="/logout">logout</a>
{% endif %}
</h4>
</div>
</div>
</div>
</br>
<h5><a href="/">MyChatGPT</a>
<a href="/english_helper">English Helper</a>
</h5>
</div>
<div class="container-fluid">
<div id="content">{% block content %}{% endblock %}</div>
</div>
<!-- JavaScript 文件是可选的。从以下两种建议中选择一个即可！ -->
<!-- 选项 1：jQuery 和 Bootstrap 集成包（集成了 Popper） -->
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.4/jquery.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/bootstrap/5.5.0/js/bootstrap.bundle.min.js"></script>
<script>
// 展示最新的配额信息
function show_quota_info(){
$.ajax({
url:"/show_quotas",
type:"GET",
success:function(data){
$("#quota_info").html(data)
}
})
}
// 使用流式的方法，展示gpt的结果
function gpt_show_stream_info(url){
$("#submitbtn").prop('disabled', true)
$("#result").html("ChatGPT正在请求中，加载中...")
var source = new EventSource(url)
var begin_output = false
source.onmessage = function(event){
if (begin_output === false){
begin_output = true
$("#result").html("")
}
if(event.data == "[DONE]"){
source.close()
$("#submitbtn").prop('disabled', false)
show_quota_info()
} else {
$("#result").html($("#result").html() + event.data)
}
}
}
</script>
{% block myjavascript %}{% endblock %}
<!-- 选项 2：Popper 和 Bootstrap 的 JS 插件各自独立 -->
<!--
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.5.1/dist/jquery.slim.min.js" integrity="sha384-DfXdz2htPH0lsSSs5nCTpuj/zy4C+OGpamoFVy38MVBnE+IbbVYUew+OrCXaRkfj" crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/popper.js@1.16.1/dist/umd/popper.min.js" integrity="sha384-9/reFTGAW83EW2RDu2S0VKaIzap3H66lZH81PoYlFhbGU+6BZp6G7niu735Sk7lN" crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.6.2/dist/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-+sLIOodYLS7CIrQpBjl+C7nPvqq+FbNUBDunl/OZv93DB7Ln/533i8e/mZXLi/P+" crossorigin="anonymous"></script>
-->
</body>
</html>
```html
如上代码中的show_quota_info和gpt_show_stream_info被主页面使用到，主页面的代码如下：
```html
{% extends "base.html" %}
{% block content %}
<style>
#result{
padding: 10px;
background-color: #eee;
margin-top: 10px;
margin-bottom: 100px;
word-wrap: break-word;
}
#rendered-content {
display: none;
}
</style>
<form action="/chatgpt-clone" method="post">
<div class="alert alert-success" id="quota_info"></div>
<div>
<textarea class="form-control" rows="2" cols="20" name="question" id="question"></textarea>
</div>
<div style="margin-top: 10px;" class="text-right">
<button type="button" id="submitbtn" class="btn btn-primary">提交问题</button>
</div>
<div id="rendered-content"></div>
<div id="result">返回的结果</div>
</form>
{% endblock %}
{% block myjavascript %}
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/marked/3.0.2/marked.min.js"></script>
<script>
var questionTextarea = document.getElementById('question'); // 获取 textarea 元素
var renderedContent = document.getElementById('rendered-content'); // 获取渲染后内容的目标元素
questionTextarea.addEventListener('input', function() {
var inputValue = questionTextarea.value; // 获取 textarea 的输入值
var renderedHTML = marked(inputValue); // 使用 marked 库解析输入的 HTML 代码
renderedContent.innerHTML = renderedHTML; // 将解析后的 HTML 渲染到目标元素中
});
</script>
<script type="text/javascript">
$(function(){
show_quota_info()
$("#submitbtn").click(function(){
var questionText = $("#question").val(); // 获取 textarea 的值
var formattedQuestion = questionText.replace(/\n/g, '<br>'); // 将换行符转换为 <br> 标签
var url = "/chatgpt-clone?question=" + encodeURIComponent(formattedQuestion);
gpt_show_stream_info(url)
})
})
</script>
{% endblock %}代码中有两个JS，其中第一个JS处理提交问题的表单数据，防止前端页面的代码不被识别，第二个JS用于处理表单传过来的值，传给chatgpt-clone函数。
如上前端页面代码中对应的登录代码的逻辑如下，获取前端提交过来的用户名和密码，使用userconfig.check_user(）方法，和配置文件中存取的用户名和密码进行对比。
python
@app.route("/login", methods=["GET", "POST"])
def login():
message = ""
if request.method == "POST":
username = request.form.get("username")
password = request.form.get("password")
if userconfig.check_user(username, password):
session["username"] = username
return redirect("/")
else:
message = "用户名或者密码错误"
return render_template("login.html", message=message)对应页面MyChatGPT 后端代码处理逻辑如下：
python
@app.route("/chatgpt-clone", methods=["POST", "GET"])
def chatgpt_clone():
if "username" not in session:
return redirect("/login")
username = session["username"]
question = request.args.get("question", "")
question = str(question).strip()
if question:
new_question = question
if 'J:' in question[:2]:
new_question = f"我们店的名字叫做茶园路-重庆鸡公煲,现在我们店新出了菜品{question[2:]}，请帮我生成不少于100字的广告语，包含我们店的名字，强调菜品好吃，实惠，量大，特别有满足感，吃了还想吃"
elif 'C:' in question[:2]:
new_question = f"请帮我指出以下代码的问题，并优化代码{question[2:]}"
return flask.Response(
gpt_utils.gpt_stream(username, new_question),
mimetype="text/event-stream")
return "没有内容"代码中除了单纯将前端提交的问题转给聊天机器人，另外当提交的问题有J:,C:前缀的时候，代码中会对前端提交的问题进行二次处理，然后转给聊天机器人。
类似于MyChatGPT 页面的后端代码，english_helper的后端代码如下：
python
@app.route("/english_helper", methods=["POST", "GET"])
def english_helper():
if "username" not in session:
return redirect("/login")
# 获取用户上传过的文件列表
username = session["username"]
if request.args.get("word", ""):
word = request.args.get("word", "")
my_understanding = request.args.get("my_understanding", "")
if 'O:' in word:
new_word = word.replace('O:', '')
sentence = f"""I want to use the following expressions in my email and meetings, but I am not sure if they are appropriate. Please help me optimize the expressions using declarative sentences and techniques from the book "Nonviolent Communication".{new_word}"""
else:
sentence = f"""I'm an IT guy works in english environment, i want to know the meaning of '{word}' used in meeting or email,
and how to pronounce it"""
if my_understanding != '':
sentence = sentence + f"""per my understanding it means {my_understanding}, is that correct?"""
print(sentence)
return flask.Response(
gpt_utils.gpt_stream(username, sentence),
mimetype="text/event-stream")
return render_template("english_helper.html")这段代码是将MyChatGPT 的表单分成两个输入框，根据数据框中输入的内容进行不同的处理，然后传给GPT接口。
现在市面上有很多GPT应用其实都是换汤不换药，仅仅是改了前端页面和业务范围，后端处理的逻辑与上方后端代码处理类似。
整体项目中有一段核心代码如下所示：
python
def gpt_stream(username, question):
try:
userconfig.check_quota(username)
except Exception as e:
yield "data: %s\n\n" % str(e)
yield "data: [DONE]\n\n"
return
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_base = "https://api.openai-proxy.com/v1"
result = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": question}
],
stream=True,
user=username
)
for chunk in result:
if chunk["choices"][0]["finish_reason"] is not None:
data = "[DONE]"
else:
data = chunk["choices"][0]["delta"].get("content", "")
yield "data: %s\n\n" % data.replace("\n", "<br/>").replace(" ", " ")这段代码从open-ai官网获取并调试的，是个人项目和open-ai接口交互的部分，向接口传入提问的问题并按照一定格式返回GPT的答案。
最后在terminal敲入便可以运行项目。
写在后面
尽管自己搭建的chatgpt相比其他网站还存在一些不足之处，但它能够满足个性化需求，并且可以在公司内网访问，显著提高了工作效率。在开发chatGpt个人网页的过程中，我进一步巩固了自己的前后端知识，并为将来快速开发增强了信心。在开发过程中遇到了一些问题，但通过chatGpt工具，我得到了很多解答，进而提高了开发效率。同时，我还能够推测出市面上其他AI工具背后的逻辑。以下是项目的代码，请自行获取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1UREj4rPbZn18lqe1cGaSlg?pwd=8hzg
提取码：8hzg