如何将上面的代码封装成组件

将上面的代码封装成组件可以让其更加方便地被其他程序调用，下面是一个简单的封装示例：

import openai
import streamlit as st

class ChatGPT:
    def __init__(self, api_key, model_engine, prompt):
        openai.api_key = api_key
        self.model_engine = model_engine
        self.prompt = prompt

    def generate_response(self, message):
        response = openai.Completion.create(
            engine=self.model_engine,
            prompt=f"{self.prompt}{message}",
            temperature=0.5,
            max_tokens=2048,
            top_p=1,
            frequency_penalty=0,
            presence_penalty=0
        )
        return response.choices[0].text.strip()

# 使用 Streamlit 框架展示 ChatGPT 组件
def main():
    st.title("ChatGPT Demo")
    api_key = st.secrets["openai_api_key"]
    model_engine = "davinci"
    prompt = "The following is a conversation with an AI assistant. The assistant is helpful, creative, clever, and very friendly.\n\nUser: Hello, how are you?\nAI: I'm doing great, thanks for asking. How can I help you today?\n"

    chatbot = ChatGPT(api_key, model_engine, prompt)

    st.text("AI: " + chatbot.generate_response("Hello"))

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个示例中，我们将 ChatGPT 封装成了一个类，其中包含了初始化函数 `__init__` 和生成回复函数 `generate_response`。在 `__init__` 函数中，我们传入了 OpenAI API Key、模型引擎和对话起始语句。在 `generate_response` 函数中，我们传入用户输入的消息，然后调用 OpenAI API 生成回复。

最后，我们使用 Streamlit 框架展示 ChatGPT 组件，调用 `generate_response` 函数生成 AI 的回复，并将其展示在页面上。通过这种方式，我们可以将 ChatGPT 封装成一个可复用的组件，让其他程序可以很方便地调用它。