以下是本教程中所需的基本环境和依赖：

• 操作系统：Windows、macOS或Linux均可
• 编程语言：Python 3.7及以上版本
• 开发工具：推荐使用VS Code、PyCharm等现代化IDE
• 依赖库：
  • Flask
  • Flask-CORS
  • openai

安装必要的库

在激活的虚拟环境中，安装项目所需的库：

要使用OpenAI的GPT模型，首先需要获取API。

目前我了解到的OpenAI API KEY获取有两种方法。这个我们之前写过，有兴趣的可以看看：【OpenAI】获取OpenAI API Key的两种方式全攻略：从入门到精通，再到详解教程-CSDN

• OpenAI官网生成API Key

• CodeMoss生成API Key

下面我们将逐步解析如何在中实现智能对话接口。

导入必要的模块

首先，导入构建应用所需的库：

• Flask：核心框架，用于创建Web应用
• Flask-CORS：处理跨域资源共享，允许前端进行跨域请求
• openai：OpenAI的官方Python库，用于与GPT模型进行交互

创建Flask应用实例

接下来，创建Flask应用实例，并配置跨域请求：

• ：创建一个Flask应用实例，用于资源路径的定位
• ：配置CORS，允许所有路径的跨域请求，确保前端应用能够正常访问API

配置OpenAI API

为了调用OpenAI API，建议使用环境变量来存储API KEY（目前为了演示demo所以我都放在一起了）

如果你是从OpenAI获取的API，那么只需要用下面的方式添加KEY就可以：

如果不是从OpenAI官方获取的，是从其他地方获取的，那么就需要注意的配置。因为不同的框架都是不一样。所以你要确认路径的拼接。

例如：
在python的源码里面，是自动拼接了。

所以我们在拼接的时候，也要注意咱们的是否自带，完整拼接如下：

完整代码如下（demo源码）

代码解析

1. 请求方法判断：根据请求的方法（GET或POST）执行不同的逻辑。
2. 获取请求数据：对于POST请求，从JSON数据中提取字段，作为用户输入的对话内容。
3. 参数校验：确保用户提供了必要的，否则返回400错误。

运行后我们会生成一个接口连接。默认情况下，运行后会是你的本地/局域网接口，你可以通过浏览器或Postman等工具进行测试。

利用Postman调用接口

教程到这里，就完整的结束了。快去试试吧！

【OpenAI】（一）获取OpenAI API Key的多种方式全攻略：从入门到精通，再到详解教程！！

【VScode】（二）VSCode中的智能AI-GPT编程利器，全面揭秘CodeMoss & ChatGPT中文版

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