如何构建聊天问答系统 - OpenAI函数调用指南

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如何构建聊天问答系统 - OpenAI函数调用指南

目录

简介

本文将介绍如何建设一个聊天问答系统,该系统可以回答普通问题和特定于大学数据库的问题。我们将使用OpenAI的GPT模型和MySQL数据库进行开发。通过该系统,用户可以提出关于学生费用、成绩等方面的问题,并获得准确的回答。该系统将提供一个简单易用的界面,用户可以在其中输入问题并获取快速的答案。

建设聊天问答系统

在这一部分,我们将详细介绍如何建设一个聊天问答系统。首先,我们需要构建一个数据库,其中包含学生的费用和成绩等信息。然后,我们将使用Python和MySQL连接来调用数据库并获取所需的信息。接下来,我们将使用OpenAI的函数调用模型来处理用户的输入并生成相应的回答。最后,我们将使用Streamlit框架来创建一个用户界面,用户可以在其中提出问题并查看回答。

构建数据库和存储过程

在这一部分,我们将介绍如何构建数据库和存储过程,以存储学生的费用和成绩等信息。我们将使用MySQL数据库进行演示。

首先,我们需要在MySQL中创建一个新的数据库。然后,我们可以使用以下SQL脚本来创建所需的表和存储过程。这些脚本将创建学生费用和成绩表,并编写了两个存储过程来查询这些信息。

-- 创建学生费用表
CREATE TABLE fees (
  student_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  semester INT NOT NULL,
  total_fees DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  paid_fees DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  pending_fees DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (student_name, semester)
);

-- 创建学生成绩表
CREATE TABLE marks (
  student_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  semester INT NOT NULL,
  gpa DECIMAL(3,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (student_name, semester)
);

-- 创建存储过程:获取学生费用
CREATE PROCEDURE get_fees(
  IN student_name VARCHAR(255),
  IN semester INT,
  OUT total DECIMAL(10,2),
  OUT paid DECIMAL(10,2),
  OUT pending DECIMAL(10,2)
)
BEGIN
  SELECT total_fees, paid_fees, pending_fees INTO total, paid, pending
  FROM fees
  WHERE student_name = student_name AND semester = semester;
END;

-- 创建存储过程:获取学生成绩
CREATE PROCEDURE get_marks(
  IN student_name VARCHAR(255),
  IN semester INT,
  IN operation VARCHAR(10),
  OUT result DECIMAL(3,2)
)
BEGIN
  IF student_name = '' THEN
    IF operation = 'average' THEN
      SELECT AVG(gpa) INTO result
      FROM marks
      WHERE semester = semester;
    ELSEIF operation = 'min' THEN
      SELECT MIN(gpa) INTO result
      FROM marks
      WHERE semester = semester;
    ELSEIF operation = 'max' THEN
      SELECT MAX(gpa) INTO result
      FROM marks
      WHERE semester = semester;
    END IF;
  ELSE
    SELECT gpa INTO result
    FROM marks
    WHERE student_name = student_name AND semester = semester;
  END IF;
END;

在这些存储过程中,我们接受输入参数(如学生姓名、学期、操作类型等),并使用相应的SQL查询语句来检索所需的信息。

创建数据库连接和函数

在这一部分,我们将使用Python和MySQL连接来调用数据库,并编写需要的函数来获取学生费用和成绩等信息。

我们将使用mysql-connector-python库来连接MySQL数据库。首先,我们需要安装这个库:

pip install mysql-connector-python

然后,我们可以使用以下代码来创建数据库连接和函数:

import mysql.connector

# 创建数据库连接
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="root",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

# 创建函数:获取学生费用
def get_fees(student_name, semester):
  cursor = mydb.cursor()
  args = (student_name, semester, 0, 0, 0)
  cursor.callproc('get_fees', args)
  for result in cursor.stored_results():
    for row in result:
      total, paid, pending = row
  cursor.close()
  return total, paid, pending

# 创建函数:获取学生成绩
def get_marks(student_name, semester, operation):
  cursor = mydb.cursor()
  args = (student_name, semester, operation, 0)
  cursor.callproc('get_marks', args)
  for result in cursor.stored_results():
    for row in result:
      result = row[0]
  cursor.close()
  return result

在这些函数中,我们使用mysql.connector库来连接到MySQL数据库,并使用Cursor.callproc方法调用存储过程。然后,我们使用cursor.stored_results方法和遍历结果集来提取所需的信息。

使用OpenAI函数调用模型

在这一部分,我们将使用OpenAI的函数调用模型来处理用户的输入,并生成相应的回答。我们将使用OpenAI的Python包进行开发。

首先,我们需要安装openai库:

pip install openai

然后,我们可以使用以下代码来定义我们的get_answer函数:

import openai

# 初始化OpenAI模型和密钥
openai.api_key = 'yourapikey'
model = 'gpt-3.5-turbo'

# 创建函数:获取答案
def get_answer(question):
  # 定义消息和函数
  messages = [
    {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
    {'role': 'user', 'content': question}
  ]
  functions = [
    {
      'name': 'get_fees',
      'description': 'Get the fees for a college student.',
      'parameters': {
        'student_name': 'Peter Pandey',
        'semester': 1,
        'fees_type': 'paid'
      }
    },
    {
      'name': 'get_marks',
      'description': 'Get the marks for a college student.',
      'parameters': {
        'student_name': 'Peter Pandey',
        'semester': 1,
        'operation': 'average'
      }
    }
  ]

  # 调用OpenAI函数
  response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages,
    functions=functions
  )

  # 提取函数调用和结果
  function_call = response['choices'][0]['message']['content']
  function_response = response['choices'][0]['message']['content']

  return function_call, function_response

在这个函数中,我们使用OpenAI的Python包来处理用户的输入并生成相应的回答。我们定义了一个messages数组,其中包含系统角色和用户角色的消息。我们还定义了一个functions数组,其中包含我们的函数映射和描述。

然后,我们使用openai.ChatCompletion.create方法来调用OpenAI的函数,并将消息和函数作为参数传递。最后,我们提取出函数调用和函数回复,并将其作为结果返回。

设计Streamlit前端界面

在这一部分,我们将使用Streamlit框架来创建一个用户界面,用户可以在其中提出问题并查看回答。我们将定义一个main.py文件,用于创建Streamlit应用。

首先,我们需要安装Streamlit:

pip install streamlit

然后,我们可以使用以下代码来创建我们的Streamlit应用:

import streamlit as st
from openai_helper import get_answer

# 标题
st.title('Athlick College Q&A System')

# 输入问题
question = st.text_input('Enter your question:', '')

# 获取答案
if question:
  function_call, function_response = get_answer(question)
  st.subheader('Answer:')
  st.write(function_response)

在这个应用中,我们使用streamlit库来创建一个标题和一个文本输入框。用户可以在文本输入框中输入问题,并点击'Enter'按钮。然后,我们使用get_answer函数来获取问题的答案,并将其显示在界面上。

使用聊天问答系统

现在,我们的聊天问答系统已经准备就绪,用户可以在界面上输入问题并查看回答。

为了运行我们的应用,请打开终端,并导航至包含main.py文件的目录。然后,运行以下命令:

streamlit run main.py

应用程序将在浏览器中打开,并显示一个文本输入框。用户可以在文本输入框中输入问题,并按下'Enter'键以获取答案。

总结

通过本文的指导,您学会了如何构建一个聊天问答系统,该系统使用OpenAI的GPT模型和MySQL数据库来处理用户的问题并生成适当的回答。通过使用Streamlit框架,我们还创建了一个用户界面,使用户可以轻松地与系统交互。

此系统可应用于各种情境,例如大学咨询、在线帮助和客户服务等。通过将GPT模型与数据库和用户界面结合起来,我们可以构建出一个强大且功能丰富的聊天问答系统。

请记得更新您代码中的“yourapikey”、“yourpassword”和“yourdatabase”等部分,以匹配您自己的配置。

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