1 多轮对话
多轮对话能力至关重要，它不仅能深化交流，精准捕捉对方意图，还能促进有效沟通，增强理解。在智能客服、教育辅导等领域，多轮对话更是提升服务质量、增强用户体验的关键。
注意：大模型没有多轮对话的能力，但基于大模型开发的对话产品是具有对话能力的。换句话说，就是GPT系列模型没有多轮对话能力，但是ChatGPT是能完成多轮对话能力的。 举例如下(ChaGpt结合上一次的对话识别出"好冷啊"这句话的意思是笑话不好笑，而GPT做不到)：
ChatGPT结果
GPT结果
2 使用OpenAI API简单搭建聊天机器人
利用OpenAI API实现多轮对话的原理很简单，即：将之前对话的内容传递给GPT模型，以帮助模型生成更准确的回复。具体代码文件目录如下：
各个文件的具体代码如下：
driver.py(python实现）
python
from flask import Flask,request,jsonify
from flask import render_template
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
client=OpenAI()
#先加入一些对GPT聊天的基本要求，这两个要一直上传给大模型
history=[{"role":"system","content":"你是一个聊天机器人,你叫Bot."},{"role":"user","content":"每次输出的内容限定在50字以内。"}]
# 生成对话内容
def chat(message):
#将过去5轮对话的内容传递给大模型
if len(history)>10:
messages=history[:2]+history[-8:]
else:
messages=history[-10:]
#正常结束
if message.lower()=="stop":
return "对话结束"
messages.append({"role":"user","content":message})
response=client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=messages,
temperature=0.7,
)
#处理GPT没有输出的情况(比如token用完)
if response.choices is None:
return "对话结束"
reply=response.choices[0].message.content
history.append({"role":"user","content":message})
history.append({"role":"assistant","content":reply})
return reply
app=Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('chat.html')
@app.route('/submit_message',methods=['POST','GET'])
def submit():
if request.method == 'POST':
message = request.form['input-message']
elif request.method == 'GET':
message = request.args.get('input-message')
if len(message)>0:
reply=chat(message)
return jsonify({"reply_message":reply})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=False,host="127.0.0.1",port=5000)前端页面代码：chat.html
html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Chat Window</title>
<style>
.chat-container {
display: flex;
flex-direction: column;
width: 600px;
height: 500px;
border: 1px solid #ccc;
overflow-y: scroll;
padding: 10px;
margin-left:400px;
}
.chat-message {
padding: 5px;
margin-bottom: 10px;
border-radius: 5px;
}
.user-message {
align-self: flex-end;
background-color: chartreuse;
}
.bot-message {
align-self: flex-start;
background-color:bisque;
}
.input-message {
width: 600px;
padding: 5px;
margin-top: 10px;
margin-left: 400px;
}
button {
padding: 5px 10px;
background: orange;
border: 1px solid #ccc;
border-radius: 5px;
cursor: pointer;
margin-left: 400px;
margin-top: 10px;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="chat-container" id="chat-container">
<div class="chat-message bot-message">我是一个聊天机器人,我叫Bot,现在我们可以开始聊天了！</div>
</div>
<form action='/submit_message' method="GET">
<input type="text" class="input-message" id="input-message" name="input-message" placeholder="Type your message here">
</form>
<button onclick="sendMessage()">Send</button>
<script>
async function sendMessage() {
const input_message = document.getElementById('input-message').value;
const chatContainer = document.getElementById('chat-container');
const userMessage = document.createElement('div');
userMessage.className = 'chat-message user-message';
userMessage.textContent = input_message;
chatContainer.appendChild(userMessage);
const response=await fetch('http://127.0.0.1:5000/submit_message?input-message='+input_message,{
method:'GET',
mode:"cors",
headers:{
'Content-Type':'application/json'
},
});
let result=await response.json();
const reply_message=result.reply_message;
const botMessage = document.createElement('div');
botMessage.className = 'chat-message bot-message';
botMessage.textContent = reply_message;
chatContainer.appendChild(botMessage);
document.getElementById('input-message').value = '';
}
</script>
</body>
</html>最后聊天界面如下(PS: token用光了，后续会替换掉这张图)：
最后，关于多轮对话注意一下几点：
- **多轮对话费token！多轮对话费token！多轮对话费token！**所以传递多少过去的对话内容给大模型需要仔细衡量。
- 目前代码只是实现了多轮对话的能力，距离解决特定问题的智能客服等产品还很遥远。