6. fromfastapi.responses import StreamingResponse 7. from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware 8. from decouple import config 9. import openai 10. 11. 12. # 自定义函数导入 13. from functions.text_to_speech import convert_text_to_speech 14. from functions.openai_requests import convert_...
AsyncOpenAI()@app.post("/ask")asyncdefask(req:dict):stream=awaitclient.chat.completions.create(messages=req["messages"],model="gpt-3.5-turbo",stream=True, )asyncdefgenerator():asyncforchunkinstream:yieldchunk.choices[0].delta.contentor""response_messages=generator()returnStreamingResponse(response...
您也可以通过运行来运行此示例(您需要一个 OPENAI_API_KEY 环境变量)pip install “burr[start]” && burr,然后导航到 localhost:7241/demos/streaming-chatbot(浏览器将自动打开,只需单击左侧的 demos/streaming-chatbot 即可。 注意,此示例需要burr>=0.23.0。 为何要进行流式传输? 虽然通过网络进行流媒体传输是...
fromfastapiimportFastAPI,HTTPExceptionfrompydanticimportBaseModel,FieldfromtypingimportList,DictfromopenaiimportOpenAIfromfastapi.responsesimportStreamingResponseimportasynciofromstarlette.middleware.corsimportCORSMiddleware fastapi: 用于构建 Web API 的框架。 HTTPException: 用于抛出 HTTP 错误异常。 pydantic: 用于数据验证...
代码基于了fastapi,对于stream 的玩法使用了sse_starlette.sse 扩展以及StreamingResponse 模式,对于openai api 的集成直接使用了标准openai fromfastapiimportFastAPI fromfastapi.responsesimportStreamingResponse importopenai fromsse_starlette.sseimportEventSourceResponse ...
from fastapi import FastAPI, Depends, Request, Response from typing import Any, Dict, List, Generator import asyncio from langchain.llms import OpenAI from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler from langchain.schema import LLMResult, HumanMessage, SystemMessage from ...
1def generate_stream_response是接收流式数据的方法。 2def chat是接口,前端可访问。先利用 langchain 框架调用 openai 接口进行对话,最后使用StreamingResponse流式响应类返回,里面传入流式处理的过程,也就是上面的generate_stream_response类。 三、前端不用部署 ...
代码基于了fastapi,对于stream 的玩法使用了sse_starlette.sse 扩展以及StreamingResponse 模式,对于openai api 的集成直接使用了标准openai from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import StreamingResponse import openai from sse_starlette.sse import EventSourceResponse ...
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] ="xxx"# 创建一个FastAPI应用实例app = FastAPI()# 定义一个工具函数@tooldeftest():""" Test tool"""return"test"# 定义一个Master类classMaster:def__init__(self):# 初始化ChatOpenAI模型self.chatmodel = ChatOpenAI( api...
[test]# 创建OpenAI工具代理agent=create_openai_tools_agent(self.chatmodel,tools=tools,prompt=self.prompt,)# 创建代理执行器self.agent_executor=AgentExecutor(agent=agent,tools=tools,verbose=True,)# 定义运行方法defrun(self,query):# 调用代理执行器并获取结果result=self.agent_executor.invoke({"input":...