如何构建聊天问答系统 - OpenAI函数调用指南
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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。