GPT:多轮对话并搭建简单的聊天机器人

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 复制代码

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 复制代码

<!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。

参考资料

https://blog.csdn.net/qq_38100666/article/details/130948824