chat gpt lib rs

Библиотека ржавчины Catgpt

Библиотека ржавчины для взаимодействия с API Openai's CHATGPT. Эта библиотека упрощает процесс выполнения запросов на API CHATGPT и реакции.

Функции

• Простой в использовании интерфейс для взаимодействия с API CATGPT
• Сильно напечатанные структуры для параметров запроса и данных ответа
• Поддержка сериализации и десериализации с использованием Serde
• Пример приложения CLI Chat, который демонстрирует использование библиотеки
• Функциональность оценки токена

Использует Rustls для слоя TLS, устраняя необходимость в OpenSSL и обеспечивая бесшовную собственную исполнение на Linux с Musl.

Установка

Добавьте следующую строку в свой файл «cargo.toml» в разделе «[зависимости]»:

 chat-gpt-lib-rs = " <put here the latest and greatest version number> "

Затем запустите сборку груза, чтобы загрузить и компилировать зависимости.

Использование

Во -первых, импортируйте необходимые компоненты:

 use chat_gpt_lib_rs :: { ChatGPTClient , ChatInput , Message , Model , Role } ;

Далее, создайте нового клиента с вашим ключом API:

 let api_key = "your_api_key_here" ;
let base_url = "https://api.openai.com" ;
let client = ChatGPTClient :: new ( api_key , base_url ) ;

Чтобы отправить сообщение в чате, создайте структуру чата и вызовите метод чата:

 let chat_input = ChatInput {
    model : Model :: Gpt_4o ,
    messages : vec ! [
        Message {
            role: Role :: System ,
            content: "You are a helpful assistant." .to_string ( ) ,
        } ,
        Message {
            role: Role :: User ,
            content: "Who won the world series in 2020?" .to_string ( ) ,
        } ,
    ] ,
    .. Default :: default ( )
} ;

let response = client . chat ( chat_input ) . await . unwrap ( ) ;

Ответ будет структурой «ChatResponse», содержащей данные ответа API.

Пример приложения CLI Chat

В папке примеров представлены два примера CLI Chat -приложения:

Простое приложение чата

CLI-Simple-Chat-Example.RS демонстрирует, как использовать библиотеку чата-GPT-LIB-RS для взаимодействия с моделью ИИ на основе архитектуры GPT-3 через интерфейс командной строки. Чтобы запустить пример, сначала установите свой openai_api_key в файле .env или в качестве переменной среды, а затем выполните следующую команду:

cargo run --example cli-simple-chat-example

Пример будет предложить пользователю ввести вопрос, а AI Chatbot ответит ответом. Разговор будет продолжаться до тех пор, пока пользователь не покинет программу.

При желании вы можете предоставить начальный ввод пользователя в качестве аргумента командной строки:

cargo run --example cli-simple-chat-example " Hello, computer! "

Причудливое приложение чата

CLI-Chat-Example.RS демонстрирует, как использовать библиотеку Chat-GPT-LIB-RS для создания интерактивного AI Chatbot с интерфейсом командной строки. Чтобы запустить пример, сначала установите свой openai_api_key в файле .env или в качестве переменной среды, а затем выполните следующую команду:

cargo run --example cli-chat-example

Пример будет предложить пользователю ввести сообщение, а AI Chatbot ответит ответом. Разговор будет продолжаться до тех пор, пока пользователь не покинет программу.

При желании вы можете предоставить начальный ввод пользователя в качестве аргумента командной строки:

cargo run --example cli-chat-example " Hello, computer! "

Для улучшенного опыта с иконками используйте терминал, который поддерживает шрифты с ботаниками. Чтобы включить этот набор функций, вы use_icons = true в файле .ENV или как переменная среды, которая.

Документация

Для получения более подробной информации о параметрах запроса и структуре ответа см. В документации OpenAI API.

Внося

Мы приветствуем вклад в проект chat-gpt-lib-rs ! Будь то сообщение о том, что он предлагает новые функции, улучшение документации или содействие коду, ваша помощь очень ценится. Вот как вы можете внести свой вклад:

1. Форк репозиторий : начните с разбивания репозитория chat-gpt-lib-rs в свою собственную учетную запись GitHub. Это создаст копию репозитория, который вы можете изменить, не влияя на исходный проект.
2. Создайте ветвь : в вашем раздвоенном хранилище создайте новую филиал для изменений, которые вы хотите внести. Это помогает сохранить ваши изменения отдельно от других изменений и облегчает объединение ваших изменений позже.
3. Внесите свои изменения : внесите свои изменения в новой ветви. Это может быть исправление ошибки, добавление новой функции, улучшение документации или любые другие изменения, которые, по вашему мнению, улучшат проект.
4. Проверьте свои изменения : убедитесь, что ваши изменения работают, как и ожидалось, и не вводите никаких новых ошибок. Если в проекте есть тестовый набор, убедитесь, что ваши изменения проходят все тесты.
5. Отправьте запрос на привлечение : как только вы будете довольны своими изменениями, отправьте запрос на притяжение, чтобы объединить вашу филиал в главном репозитории chat-gpt-lib-rs . В своем запросе на привлечение опишите изменения, которые вы внесли, и почему вы думаете, что они должны быть включены в проект.
6. Отзыв о просмотре адреса : после того, как вы отправите запрос на привлечение, другие участники проекта могут просмотреть ваши изменения и предоставить обратную связь. Будьте готовы внести дополнительные изменения или ответить на вопросы о ваших изменениях.

Помните, что вклад в проекты с открытым исходным кодом, такие как chat-gpt-lib-rs являются совместными усилиями. Будьте уважительны и терпеливы с другими участниками и помните, что все работают вместе, чтобы улучшить проект.

Спасибо за заинтересованность в участии в chat-gpt-lib-rs !

Пример проекта

В настоящее время есть интересный Project TeachLead, использующий этот проект.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии Apache 2.0. Смотрите файл лицензии для получения подробной информации.