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chatstack

AI 소스 코드

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chatstack

메시지 기반 GPT에 대한 미니멀리스트 컨텍스트 관리

이 Python 코드는 OpenAI의 GPT-3.5-Turbo 또는 GPT-4 채팅 모델을 사용하여 컨텍스트 관리와 함께 챗봇 구현을 제공합니다. 챗봇은 대화 기록을 유지하고 컨텍스트 상태와 크기를 토큰으로 관리하는 데 도움이됩니다.

의존성

로 루루
Pydantic
Openai
티크 턴

Open_api_key

ChatStack은 OpenAI_API_KEY 환경 변수를 통해 OpenAI API 키를 찾습니다.

수업

ChatRoleMessage : 역할, 텍스트 및 토큰이있는 메시지의 기본 데이터 클래스.
SystemMessage : '시스템'역할을 가진 메시지를 나타내는 데이터 클래스.
ContextMessage : 모델에 대한 추가 정보 컨텍스트를 나타내는 데이터 클래스.
AssistantMessage : 'Assistant'역할을 가진 메시지를 나타내는 데이터 클래스.
UserMessage : '사용자'역할을 가진 메시지를 나타내는 데이터 클래스.
ChatContext : 대화 컨텍스트를 관리하고 OpenAI 메시지 인터페이스 모델을 사용하여 응답을 생성하는 클래스.
ChatReponse : 모델로 전송 된 입력 컨텍스트 레코드와 함께 사용자 메시지에 대한 모델 응답을 포함하는 데이터 클래스 및 사용 된 모델, 사용 된 토큰 수 및 요청의 예상 비용과 같은 기타 중요한 세부 사항.

용법

ChatContext 클래스를 가져옵니다.
원하는 구성으로 ChatContext 클래스의 인스턴스를 만듭니다.
chatbot에서 응답을 얻으려면 사용자의 메시지 텍스트와 함께 user_message 또는 user_message_stream 메소드를 호출하십시오.

예:

 from chatstack import ChatContext

BASE_SYSTEM_PROMPT  = "You are a clever bot.  Do not apologize, or make excuses.  "
BASE_SYSTEM_PROMPT += "Do not mention that you are an AI language model since that is annoying to users."

def main ():
    chat_context = ChatContext ( base_system_msg_text = BASE_SYSTEM_PROMPT )

    print ( "Welcome to the Chatbot!" )
    
    while True :
        user_input = input ( "You: " )      
        print ( "Chatbot:" )
        response = chat_context . user_message ( user_input , stream = True )
        print ( response . text )


if __name__ == "__main__" :
    main ()