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Python: 使用 Flask 與 OpenAI API 建立智能問答系統

by · 2025-02-06

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Python: 使用 Flask 與 OpenAI API 建立智能問答系統 - 儲蓄保險王

 code:

import os
import json
from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from openai import OpenAI
from typing import List, Dict
import sys
import io

# 將默認編碼設置為 UTF-8
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding="utf-8")

# 設置目錄路徑和文件名
dirname = r"D:\user\Python\GPT\json"
basename_api_key = "api_key.json"
basename_database = "database.json"

path_api_key = os.path.join(dirname, basename_api_key)
path_database = os.path.join(dirname, basename_database)

# 獲取 API Key
def get_api_key(path_api_key=path_api_key):
    with open(path_api_key, "r", encoding="UTF-8") as f:
        data = json.load(f)
        api_key = data["api_key"]
        return api_key

api_key = get_api_key(path_api_key=path_api_key)

# 配置 OpenAI 客戶端
client = OpenAI(api_key=api_key)

# 加載 JSON 資料庫
def load_jsonDB(file_path=path_database):
    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        database = json.load(f)
    return database

# 初始化資料庫
database: List[Dict[str, str]] = load_jsonDB(file_path=path_database)

# 查詢 JSON 資料庫
def query_database(question: str) -> List[Dict[str, str]]:
    # 將問題拆分為關鍵詞，並匹配資料庫內容中是否包含關鍵詞
    results = [dic for dic in database if any(word in dic["content"].lower() for word in question.lower().split())]
    return results

# 初始化 Flask 應用
app = Flask(__name__)

# GPT 問答接口
@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask_gpt():
    try:
        # 獲取用戶問題
        data = request.json  # 從用戶的 POST 請求中提取 JSON 數據
        user_question = data.get("question", "")

        # 查詢 JSON 資料庫
        db_results = query_database(user_question)

        # 構造 GPT 提示
        if db_results:
            # 如果資料庫有匹配結果
            gpt_prompt = f"資料庫查詢結果：{db_results}\n\n用戶問題：{user_question}\n\n請根據資料庫內容回答："
        else:
            # 如果資料庫沒有匹配結果，讓 GPT 自行回答
            gpt_prompt = f"用戶問題：{user_question}\n\n資料庫中沒有相關內容，請根據一般知識回答："

        # 向 GPT 發送請求
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4-32k",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是專業的問題回答助手，請根據用戶的問題給出準確的回答。"},
                {"role": "user", "content": gpt_prompt},
            ],
        )
        print("response:\n",response)
        # 提取 GPT 的回答
        answer = response.choices[0].message.content
        print("GPT 回答：", answer)

        # 返回 JSON 格式的回答
        return jsonify({"answer": answer})

    except Exception as e:
        # 返回錯誤信息
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

# 網頁接口
@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html")  # 加載 templates/index.html 文件

# 啟動 Flask 服務器
if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)

執行程式後:

Python: 使用 Flask 與 OpenAI API 建立智能問答系統 - 儲蓄保險王

http://127.0.0.1:5000/

Python: 使用 Flask 與 OpenAI API 建立智能問答系統 - 儲蓄保險王

在這篇文章中，我們將詳細介紹如何使用 Python 的 Flask 框架和 OpenAI API 建立一個智能問答系統。這個系統能夠根據用戶的問題查詢本地 JSON 資料庫，並結合 OpenAI 的 GPT 模型生成答案。我們會一步步引導您設置環境、編寫代碼，以及如何購買 OpenAI API Key，讓您快速上手開發這樣一個功能強大的應用。

目錄

  1. 系統功能概述
  2. 準備工作
    • 購買 OpenAI API Key
    • 安裝必要的工具與庫
  3. 程式碼詳細解說與註解
  4. 啟動與測試
  5. 結語

1. 系統功能概述

這個智能問答系統的主要功能包括：

  • 查詢本地 JSON 資料庫：當用戶輸入問題時，系統會先檢索本地 JSON 文件，嘗試找到和問題相關的內容。
  • 結合 GPT 模型生成答案：如果資料庫中有相關內容，系統會將這些內容作為上下文提示 GPT；如果資料庫中沒有匹配的內容，則直接讓 GPT 根據一般知識回答。
  • 簡單的 Web 網頁界面：用戶可以通過 Web 瀏覽器輸入問題並查看答案。

2. 準備工作

購買 OpenAI API Key

要使用 OpenAI 提供的 GPT 模型，我們需要獲取一個 API Key。以下是購買和獲取 API Key 的步驟：

  1. 註冊 OpenAI 帳戶
  2. 購買 API Key
  3. 生成 API Key
    • 點擊「API Keys」選項卡。
    • 點擊「Create new secret key」生成一個新的 API Key。
    • 複製該 Key（注意：這是一次性可見的，請妥善保存）。
  4. 保存 API Key
    將 API Key 保存到一個名為 api_key.json 的文件中，結構如下：
{
    "api_key": "your_openai_api_key_here"
}

安裝必要的工具與庫

在開發這個系統之前，請確保您已安裝以下工具和庫：

  1. 安裝 Python
    • 請確保您已安裝 Python 3.8 或更高版本，並將其添加到環境變量中。
  2. 安裝必要的庫
    • 使用以下命令安裝開發所需的庫：

pip install flask openai
若使用anaconda:
conda install anaconda::flask
conda install conda-forge::openai

設置目錄結構

  • 創建一個目錄結構如下：
GPT/
├── app.py          # 主程式
├── json/           # 資料庫與 API Key 文件存放
│   ├── api_key.json
│   ├── database.json
├── templates/      # 前端 HTML 文件存放
│   └── index.html

index.html內容:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>GPT 問答系統</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 0;
            background-color: #f4f4f9;
            color: #333;
        }
        .container {
            max-width: 600px;
            margin: 50px auto;
            padding: 20px;
            background: #fff;
            border-radius: 8px;
            box-shadow: 0 2px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
        }
        h1 {
            text-align: center;
            color: #444;
        }
        textarea, input {
            width: 100%;
            margin-top: 10px;
            padding: 10px;
            font-size: 16px;
            border: 1px solid #ccc;
            border-radius: 4px;
            box-sizing: border-box;
        }
        button {
            margin-top: 20px;
            width: 100%;
            padding: 10px;
            background-color: #007BFF;
            color: white;
            border: none;
            border-radius: 4px;
            font-size: 16px;
            cursor: pointer;
        }
        button:hover {
            background-color: #0056b3;
        }
        .response {
            margin-top: 20px;
            padding: 15px;
            background-color: #f8f9fa;
            border: 1px solid #ddd;
            border-radius: 4px;
            font-size: 16px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>GPT 問答系統</h1>
        <textarea id="question" rows="4" placeholder="請輸入您的問題..."></textarea>
        <button onclick="askGPT()">發送問題</button>
        <div id="response" class="response" style="display: none;"></div>
    </div>

    <script>
        async function askGPT() {
            const question = document.getElementById("question").value;
            const responseDiv = document.getElementById("response");

            if (!question.trim()) {
                responseDiv.style.display = "block";
                responseDiv.innerText = "請輸入問題！";
                return;
            }

            responseDiv.style.display = "none";
            responseDiv.innerText = "";

            try {
                const response = await fetch("/ask", {
                    method: "POST",
                    headers: {
                        "Content-Type": "application/json"
                    },
                    body: JSON.stringify({ question })
                });

                const data = await response.json();

                if (data.answer) {
                    responseDiv.style.display = "block";
                    responseDiv.innerText = "GPT 的回答：\n" + data.answer;
                } else if (data.error) {
                    responseDiv.style.display = "block";
                    responseDiv.innerText = "錯誤：\n" + data.error;
                }
            } catch (error) {
                responseDiv.style.display = "block";
                responseDiv.innerText = "請求失敗，請檢查伺服器是否正常運行。\n" + error;
            }
        }
    </script>
</body>
</html>

3. 程式碼詳細解說與註解

以下是完整程式碼的分段講解。

1. 引入必要的模組

import os
import json
from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from openai import OpenAI
from typing import List, Dict
import sys
import io

os 和 json：用於處理文件操作以及 JSON 格式數據。
flask：用於建立 Web 應用。
openai：用於與 OpenAI API 交互。
typing：用於指定數據類型。
sys 和 io：用於解決 Python 默認編碼問題。

設置 UTF-8 編碼

# 將默認編碼設置為 UTF-8
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding="utf-8")
  • 解決 Python 在輸出中文時可能遇到的編碼問題。

3. 設置文件路徑

dirname = r"D:\user\Python\GPT\json"
basename_api_key = "api_key.json"
basename_database = "database.json"

path_api_key = os.path.join(dirname, basename_api_key)
path_database = os.path.join(dirname, basename_database)

指定存放 API Key 和資料庫文件的路徑。

獲取 API Key

def get_api_key(path_api_key=path_api_key):
    with open(path_api_key, "r", encoding="UTF-8") as f:
        data = json.load(f)
        api_key = data["api_key"]
        return api_key

api_key = get_api_key(path_api_key=path_api_key)
  • 從 api_key.json 文件中讀取 API Key。

5. 配置 OpenAI 客戶端

client = OpenAI(api_key=api_key)

  • 使用獲取的 API Key 配置 OpenAI 客戶端。

6. 加載 JSON 資料庫

def load_jsonDB(file_path=path_database):
    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        database = json.load(f)
    return database

database: List[Dict[str, str]] = load_jsonDB(file_path=path_database)

將本地 JSON 資料庫加載到內存中。 資料庫文件結構示例：

[
{"content": "Flask 是一個 Python 的 Web 框架。"},
{"content": "GPT 是一種基於 Transformer 的大型語言模型。"},
{"content": "JSON Line 是一種每行為一個 JSON 對象的文件格式。"}
]

7. 查詢 JSON 資料庫

def query_database(question: str) -> List[Dict[str, str]]:
    results = [dic for dic in database if any(word in dic["content"].lower() for word in question.lower().split())]
    return results

根據用戶問題中的關鍵詞查詢資料庫，返回匹配的結果。

8. 啟動 Flask 應用

app = Flask(__name__)

  • 初始化 Flask 應用。

9. GPT 問答接口

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask_gpt():
    try:
        data = request.json
        user_question = data.get("question", "")
        db_results = query_database(user_question)

        if db_results:
            gpt_prompt = f"資料庫查詢結果：{db_results}\n\n用戶問題：{user_question}\n\n請根據資料庫內容回答："
        else:
            gpt_prompt = f"用戶問題：{user_question}\n\n資料庫中沒有相關內容，請根據一般知識回答："

        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4-32k",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是專業的問題回答助手，請根據用戶的問題給出準確的回答。"},
                {"role": "user", "content": gpt_prompt},
            ],
        )
        answer = response.choices[0].message.content
        return jsonify({"answer": answer})

    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500
  • 該接口處理用戶問題，與 OpenAI API 交互生成答案。

10. 網頁接口

@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html")
  • 加載前端 HTML 文件，提供簡單的用戶界面。

11. 啟動服務器

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)
  • 啟動 Flask 開發服務器。

4. 啟動與測試

  1. 啟動 Flask 應用：

python app.py

2. 打開瀏覽器訪問

http://localhost:5000

測試問答功能。

5. 結語

恭喜！您已成功搭建了一個基於 Flask 的智能問答系統，
並結合 OpenAI 的 GPT 模型處理用戶的問題。
如果您有更多功能需求
（如增加用戶身份驗證、支持多語言等），
可以基於此系統進一步擴展！

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