使用Python和OpenAI API实现真正的流式传输(python真流式openai)

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使用Python和OpenAI API实现真正的流式传输

流式传输的定义：流式传输是一种通过逐步获取服务器响应的数据来提高接口调用效率和用户体验的传输方式。

流式传输的优势：

• 提高接口调用的效率
• 改善用户体验
• 逐步获取数据，降低内存消耗

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Python和OpenAI API的结合

为了实现流式传输，我们需要使用Python和OpenAI API结合。

导入所需的Python库，包括openai和json：

import openai
import json

设置OpenAI API密钥：

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

基本调用流程：

1. 创建OpenAI ChatCompletion对象
2. 设置请求参数，包括模型ID和消息历史
3. 调用ChatCompletion对象的create方法，并设置stream参数为True
4. 逐步获取响应数据，直到流式传输结束

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开启流式传输

流式传输的基本原理是逐步获取服务器响应的数据。

openai的ChatCompletion的create接口的stream参数可以实现流式传输。

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实现步骤

• 检索OpenAI API密钥
• 导入Python库
• 调用OpenAI API并开启流式传输

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流式传输的优化

为了进一步提高效率，我们可以使用多线程或异步请求来进行流式传输。

另外，我们还可以控制流式传输的速度和流程，以满足不同的需求。

问题1：OpenAI API 提供了什么功能？

答案：OpenAI API 提供了大量可用于执行各种自然语言处理（NLP）任务的先进 AI 模型。它可以帮助开发者构建语言生成、文本分类、文本摘要、问答系统等应用。同时，OpenAI API 还具备流式传输数据的功能，允许逐步获取服务器响应的数据，从而提高接口调用的效率和用户体验。

相关信息：

• OpenAI API 可以帮助开发者通过一些简单的代码实现复杂的自然语言处理功能。
• OpenAI API 提供了多种模型，如 ChatGPT、Davinci、Ada 等，可以根据不同的需求选择合适的模型进行应用开发。
• 流式传输功能使得开发者可以按需获取响应数据，而不需要等待整个响应返回。

问题2：如何使用 Python 调用 OpenAI API？

答案：要使用 Python 调用 OpenAI API，可以通过以下步骤：

1. 导入所需的 Python 库，包括 openai 和 json。
2. 设置 OpenAI API 密钥，可以通过访问 OpenAI 网站来获取。
3. 构建请求参数，并调用 OpenAI API 的相应方法，如 chat.Completion.create() 方法。
4. 处理 API 的响应，获取到返回的数据，进行后续的处理和展示。

示例代码：

import openai
import json

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 构建请求参数
request_params = {
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "prompt": "Once upon a time",
  "max_tokens": 50
}

# 调用 OpenAI API
response = openai.Completion.create(**request_params)

# 处理响应数据
response_data = response.get("choices", [])[0].get("text", "")

print(response_data)

问题3：如何实现流式传输？

答案：要实现流式传输，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块，如 import openai、import requests。
2. 设置 OpenAI API 密钥。
3. 构建请求参数，并将 stream 参数设置为 True，以实现流式传输。
4. 使用 requests 模块发送 HTTP 请求，并将 stream 参数设置为 True。
5. 通过遍历响应的迭代器来逐步获取服务器响应的数据。
6. 按需处理和展示数据，直至获取到完整的响应数据。

示例代码：

import openai
import requests

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 构建请求参数
request_params = {
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "prompt": "Once upon a time",
  "max_tokens": 50,
  "stream": True
}

# 发送 HTTP 请求
response = requests.post(
  url="https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions",
  json=request_params,
  headers={
    "Authorization": f"Bearer {openai.api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  stream=True
)

# 获取服务器响应的数据
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
  # 按需处理和展示数据
  print(chunk)