set FLAPPR_DIR=%cd%\..\Davinci\FLDCM\Appl

在Windows系统中，`set FLAPPR_DIR=%cd%\..\Davinci\FLDCM\Appl` 这是一个命令行环境下的变量设置。`set` 是用来定义或修改环境变量的命令，`FLAPPR_DIR` 是要设置的变量名，`%cd%\..\Davinci\FLDCM\Appl` 表示将 `FLAPPR_DIR` 的值设为当前目录（`%cd%`）上一级目录（`\..\`），再进入"Davinci"目录，接着进入"FLDCM"目录，最后到达"Appl"目录。

这个命令的作用是确保系统路径环境变量 `FLAPPR_DIR` 指向的是 `Davinci` 目录下的 `FLDCM\Appl` 子目录，这对于运行某些依赖于该目录下文件的程序或脚本来说是非常重要的。

相关问题

API： import openai API_KEY = "your_api_key_here" openai.api_key = API_KEY def generate_text(prompt, model="text-davinci-002"):

这是一个使用 OpenAI API 生成文本的 Python 代码示例。你需要替换 `API_KEY` 为你自己的 OpenAI API 密钥。

import openai

API_KEY = "your_api_key_here"
openai.api_key = API_KEY

def generate_text(prompt, model="text-davinci-002"):
    response = openai.Completion.create(
        engine=model,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )
    if response.choices:
        return response.choices[0].text.strip()
    else:
        return ""

该函数接受两个参数：`prompt` 和 `model`。`prompt` 是一个字符串，表示你想生成的文本的起始文本，`model` 是一个字符串，表示你想使用的 OpenAI 模型的名称。在本例中，我们使用了 `text-davinci-002` 这个模型，这是 OpenAI 提供的最强大的文本生成模型之一。

该函数使用 `openai.Completion.create` 方法与 OpenAI API 进行通信，以生成文本。在本例中，我们使用了一些默认参数，但你可以根据你的需求调整这些参数，例如 `max_tokens` 表示生成文本的最大长度，`temperature` 表示生成文本的创造性程度。

函数返回一个字符串，表示生成的文本。

如何重写下列代码，实现类似ChatGPT官网式样的问答。另外如果没有收到返回值时，显示等待，并且禁止输入新的提问。from flask import Flask, jsonify #from flask_restful import Resource, Api import openai app = Flask(__name__) openai.api_key = "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" @app.route('/') def generate_text(): prompt = "如何做像肯德基一样的炸鸡？" try: response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5 ) return jsonify(response["choices"][0]["text"]) except openai.exceptions.OpenAiError as e: return jsonify(error=str(e)) except Exception as e: return jsonify(error=str(e)) if __name__ == '__main__': app.config['JSON_AS_ASCII'] = False app.run(debug=True)

为了实现类似ChatGPT官网样式的问答，可以使用JavaScript或jQuery在页面上实现实时输入和输出的功能。可以使用Ajax请求来与服务器进行通信，在服务器没有返回结果之前禁止用户输入新的提问。

下面是一个简单的示例代码：

from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    if request.method == 'POST':
        user_input = request.form['input']
        # 在这里调用模型并处理用户输入
        response = model.generate(user_input)
        return jsonify({'response': response})
    return '''
        <form method="post">
            <input type="text" name="input" id="input" onkeydown="if(event.keyCode==13)event.returnValue=false;">
            <input type="button" value="Submit" onclick="submitForm()">
        </form>
        <script>
            function submitForm(){
                var input = document.getElementById('input').value;
                if(input.trim() === '') return;
                document.getElementById('input').setAttribute('readonly', true);
                document.getElementById('input').value = "等待中...";
                var xhr = new XMLHttpRequest();
                xhr.open('POST', '/');
                xhr.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json');
                xhr.onload = function() {
                    if (xhr.status === 200) {
                        var response = JSON.parse(xhr.responseText);
                        console.log(response);
                        document.getElementById('input').value = response.response;
                        document.getElementById('input').removeAttribute('readonly');
                    }
                };
                xhr.send(JSON.stringify({'input': input}));
            }
        </script>
    '''

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这段代码将会在页面上显示一个简单的文本输入框和一个提交按钮。当用户在输入框中输入内容并按下提交按钮