flask blueprint 中使用ChatGLM-6B

作为一个 AI 模型，ChatGLM-6B 可以被集成到 Flask 应用中，以实现智能对话。下面是一个使用 Flask blueprint 和 ChatGLM-6B 的示例：

from flask import Blueprint, jsonify, request
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 创建 blueprint
chat_bp = Blueprint('chat', __name__)

# 加载 ChatGLM-6B 模型
model_engine = "text-davinci-002" # 或者 "text-curie-001" 或 "text-babbage-001"
model = openai.Completion.create(engine=model_engine)

# 定义路由
@chat_bp.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat():
    # 获取请求中的用户输入
    user_input = request.json['user_input']

    # 使用 ChatGLM-6B 模型生成回复
    prompt = f"Dialogue with AI:\nUser: {user_input}\nAI:"
    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )

    # 提取模型生成的回复
    ai_response = response.choices[0].text.strip()

    # 返回回复给用户
    return jsonify({'response': ai_response})

在上面的示例中，我们首先导入 `Blueprint` 类和 `jsonify` 函数，然后创建了一个名为 `chat_bp` 的 blueprint 对象。我们还导入了 OpenAI 的 Python 包，并使用 API 密钥进行身份验证。

接下来，我们通过调用 `openai.Completion.create()` 方法来加载 ChatGLM-6B 模型。我们将模型引擎指定为 `text-davinci-002`，但你也可以选择 `text-curie-001` 或 `text-babbage-001`。

最后，我们定义了一个名为 `chat()` 的路由，并在其中使用 ChatGLM-6B 模型生成回复。我们将用户输入作为 prompt，然后将生成的回复作为 JSON 对象返回给客户端。

要使用上述示例，请将其保存为 Python 文件，并将其作为 Flask 应用的一部分运行。你可以使用 Postman 或类似的工具向 `/api/chat` 路由发送 POST 请求，并将用户输入作为 JSON 数据传递。Flask 应用将使用 ChatGLM-6B 模型生成回复，并将其作为 JSON 对象返回给客户端。