上述代码在后台怎么写
时间: 2024-02-28 20:52:41 浏览: 24
要在后台实现这个功能,需要进行以下步骤:
1. 创建一个后端 API,用于接收前端传来的请求和参数。
2. 在后端代码中调用ChitGPT模型,将前端传来的问题作为输入,得到模型的回答。
3. 将模型的回答返回给前端。
下面是一个简单的Python Flask框架的示例代码,用于创建一个API,接收前端传来的问题并返回模型的回答:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
from ChitGPT import ChitGPT
app = Flask(__name__)
# 初始化模型
chit_gpt = ChitGPT()
# 定义API接口
@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat():
# 获取前端传来的问题
question = request.json.get('question')
# 调用模型获取答案
answer = chit_gpt.generate_response(question)
# 返回回答给前端
return jsonify({'answer': answer})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
在这个例子中,我们使用了Python Flask框架来创建一个API,监听POST请求的`/api/chat`接口。当收到问题后,我们将问题传递给ChitGPT模型并获取模型的回答,最后将回答返回给前端。
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