【狂飙全模态】狂飙AGI-智能答疑助手

LeeZhao@2025-12-03 18:10

狂飙AGI-智能答疑助手

      • 一、项目展示
      • 二、环境准备
        • [1 智谱API Key获取](#1 智谱API Key获取)
          • [1.1 登录官网](#1.1 登录官网)
          • [1.2 添加新的API Key](#1.2 添加新的API Key)
          • [1.3 点击复制API Key（备用）](#1.3 点击复制API Key（备用）)
        • [2 虚拟环境配置](#2 虚拟环境配置)
          • [2.1 创建虚拟环境](#2.1 创建虚拟环境)
          • [2.2 安装依赖包](#2.2 安装依赖包)
      • 三、代码实现
          • [3.1 导入依赖包](#3.1 导入依赖包)
          • [3.2 设置API Key](#3.2 设置API Key)
          • [3.3 设置Chatbot类](#3.3 设置Chatbot类)
          • [3.4 定义记忆返回函数及记忆清除函数](#3.4 定义记忆返回函数及记忆清除函数)
          • [3.5 Gradio界面构建](#3.5 Gradio界面构建)
          • [3.6 项目完整代码](#3.6 项目完整代码)
      • 四、效果演示

一、项目展示

二、环境准备

1 智谱API Key获取
1.1 登录官网

官网网址 ：https://bigmodel.cn/

1.2 添加新的API Key
1.3 点击复制API Key（备用）
2 虚拟环境配置
2.1 创建虚拟环境
shell 复制代码 
conda create -n KBAGI python=3.10
2.2 安装依赖包
bash 复制代码 
pip install openai gradio

三、代码实现

3.1 导入依赖包
python 复制代码 
import gradio as gr
from openai import OpenAI
3.2 设置API Key
python 复制代码 
Zhipu_API_KEY="XXXXXXXXXX【替换为1.3复制的API Key】XXXXXXXXXXXXXX"
Zhipu_base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"
3.3 设置Chatbot类
python 复制代码 
class ChatBot:
    def __init__(self):
        self.client = OpenAI(
            api_key=Zhipu_API_KEY,
            base_url=Zhipu_base_url
        )
        self.conversation = [
            {"role": "system", "content": "你是一个有用的AI助手"}
        ]

    def chat(self, user_input: str) -> str:
        # 添加用户消息
        self.conversation.append({"role": "user", "content": user_input})

        # 调用API
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="glm-4-air-250414",
            messages=self.conversation,
            temperature=0.7
        )

        # 获取AI回复
        ai_response = response.choices[0].message.content

        # 添加到对话历史
        self.conversation.append({"role": "assistant", "content": ai_response})

        return ai_response

    def clear_history(self):
        """清除对话历史，保留系统提示"""
        self.conversation = self.conversation[:1]

# 创建全局聊天机器人实例
bot = ChatBot()
3.4 定义记忆返回函数及记忆清除函数
python 复制代码 
def respond(message, history):
    """
    处理用户输入并返回AI回复
    """
    try:
        response = bot.chat(message)
        # 将新消息添加到历史记录中
        history.append({"role": "user", "content": message})
        history.append({"role": "assistant", "content": response})
        return history
    except Exception as e:
        error_msg = f"抱歉，我遇到了一个错误: {str(e)}"
        history.append({"role": "user", "content": message})
        history.append({"role": "assistant", "content": error_msg})
        return history

def clear_chat_history():
    """
    清除聊天历史
    """
    bot.clear_history()
    return []
3.5 Gradio界面构建
python 复制代码 
with gr.Blocks(title="狂飙AGI-智能答疑助手") as demo:
    gr.Markdown("# 🤖狂飙AGI-智能答疑助手")
    gr.Markdown("您的专属AI学习助手，可以回答各种问题")
    
    # 聊天界面
    chatbot = gr.Chatbot(
        label="聊天室",
        height=500,
        type="messages"
    )
    
    # 输入组件
    with gr.Row():
        msg = gr.Textbox(
            label="输入您的问题",
            placeholder="例如：什么是人工智能？",
            container=False,
            scale=9
        )
        clear_btn = gr.Button("清除历史", scale=1)
    
    # 提交按钮
    submit_btn = gr.Button("发送", variant="primary")
    
    # 绑定事件
    # 当用户按下回车或点击发送按钮时提交
    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [chatbot]).then(
        lambda: "", None, msg, queue=False
    )
    submit_btn.click(respond, [msg, chatbot], [chatbot]).then(
        lambda: "", None, msg, queue=False
    )
    
    # 清除历史按钮
    clear_btn.click(clear_chat_history, None, chatbot, queue=False)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()
3.6 项目完整代码
python 复制代码 
import gradio as gr
from openai import OpenAI

Zhipu_API_KEY="XXXXXXXXXX【替换为1.3复制的API Key】XXXXXXXXXXXXXX"
Zhipu_base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"

class ChatBot:
    def __init__(self):
        self.client = OpenAI(
            api_key=Zhipu_API_KEY,
            base_url=Zhipu_base_url
        )
        self.conversation = [
            {"role": "system", "content": "你是一个有用的AI助手"}
        ]

    def chat(self, user_input: str) -> str:
        # 添加用户消息
        self.conversation.append({"role": "user", "content": user_input})

        # 调用API
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="glm-4-air-250414",
            messages=self.conversation,
            temperature=0.7
        )

        # 获取AI回复
        ai_response = response.choices[0].message.content

        # 添加到对话历史
        self.conversation.append({"role": "assistant", "content": ai_response})

        return ai_response

    def clear_history(self):
        """清除对话历史，保留系统提示"""
        self.conversation = self.conversation[:1]

# 创建全局聊天机器人实例
bot = ChatBot()

def respond(message, history):
    """
    处理用户输入并返回AI回复
    """
    try:
        response = bot.chat(message)
        # 将新消息添加到历史记录中
        history.append({"role": "user", "content": message})
        history.append({"role": "assistant", "content": response})
        return history
    except Exception as e:
        error_msg = f"抱歉，我遇到了一个错误: {str(e)}"
        history.append({"role": "user", "content": message})
        history.append({"role": "assistant", "content": error_msg})
        return history

def clear_chat_history():
    """
    清除聊天历史
    """
    bot.clear_history()
    return []

with gr.Blocks(title="狂飙AGI-智能答疑助手") as demo:
    gr.Markdown("# 🤖狂飙AGI-智能答疑助手")
    gr.Markdown("您的专属AI学习助手，可以回答各种问题")
    
    # 聊天界面
    chatbot = gr.Chatbot(
        label="聊天室",
        height=500,
        type="messages"
    )
    
    # 输入组件
    with gr.Row():
        msg = gr.Textbox(
            label="输入您的问题",
            placeholder="例如：什么是人工智能？",
            container=False,
            scale=9
        )
        clear_btn = gr.Button("清除历史", scale=1)
    
    # 提交按钮
    submit_btn = gr.Button("发送", variant="primary")
    
    # 绑定事件
    # 当用户按下回车或点击发送按钮时提交
    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [chatbot]).then(
        lambda: "", None, msg, queue=False
    )
    submit_btn.click(respond, [msg, chatbot], [chatbot]).then(
        lambda: "", None, msg, queue=False
    )
    
    # 清除历史按钮
    clear_btn.click(clear_chat_history, None, chatbot, queue=False)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(server_name="127.0.0.1", server_port=7860)

四、效果演示

相关推荐
AI科技4 分钟前
原创音乐人搭配AI编曲软件，编曲音源下载哪个软件
人工智能
JQLvopkk4 分钟前
C# 实践AI ：Visual Studio + VSCode 组合方案
人工智能·c#·visual studio
饭饭大王6666 分钟前
CANN 生态深度整合：使用 `pipeline-runner` 构建高吞吐视频分析流水线
人工智能·音视频
初恋叫萱萱7 分钟前
CANN 生态中的异构调度中枢：深入 `runtime` 项目实现高效任务编排
人工智能
简佐义的博客8 分钟前
生信入门进阶指南：学习顶级实验室多组学整合方案，构建肾脏细胞空间分子图谱
人工智能·学习
无名修道院9 分钟前
自学AI制作小游戏
人工智能·lora·ai大模型应用开发·小游戏制作
那个村的李富贵15 分钟前
解锁CANN仓库核心能力：50行代码搭建国产化AIGC图片风格迁移神器
mysql·信息可视化·aigc·cann
小Tomkk15 分钟前
数据库 变更和版本控制管理工具 --Bytebase 安装部署（linux 安装篇）
linux·运维·数据库·ci/cd·bytebase
晚霞的不甘17 分钟前
CANN × ROS 2：为智能机器人打造实时 AI 推理底座
人工智能·神经网络·架构·机器人·开源
互联网Ai好者21 分钟前
MiyoAI数参首发体验——不止于监控，更是你的智能决策参谋
人工智能
热门推荐
01GitHub 镜像站点02Claude Code + GLM4.7 避坑指南：解决 Unable to connect to Anthropic services03使用 1panel面板 部署 php网站04OpenClaw Chrome扩展使用教程 - 浏览器中继控制05Vue-skills的中文文档06Linux下V2Ray安装配置指南07让 Trae IDE 智能体 “读懂”文档 Excel+PDF+DOCX ：mcp-documents-reader 工具使用指南08从零搭建一个 PHP 登录注册系统（含完整源码）09UV安装并设置国内源10一文了解国产算子编程语言 TileLang，TileLang 对国产开源生态的影响与启示