( engine = text - davinci -003' prompt = user _ input , max _ tokens =50, temperature = U n =1, stop = None , timeout =5是什么意思

这些参数是用于调用AI语言模型的API时的一些参数设置，具体含义如下：

- engine = text-davinci-003：指定要使用的AI模型引擎为"Davinci"，这是OpenAI公司提供的一个高级AI语言模型。
- prompt = user_input：指定AI模型的输入为用户输入的内容，即用户提出的问题或者对话内容。
- max_tokens = 50：指定AI模型最多生成的文本长度为50个tokens，一个token可以理解为一个单词或标点符号。
- temperature = 1：指定AI模型生成文本的随机度，temperature越大，生成的文本越随机，越小则越接近原始数据的分布。这里temperature为1，即默认情况。
- stop = None：指定AI模型生成文本的终止条件，这里为None，即不设置终止条件，直到生成指定长度的文本或达到设定的timeout时间后才停止。
- timeout = 5：指定AI模型生成文本的最大时间限制，这里为5秒，即AI模型最多只能运行5秒钟。

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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

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。