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构建个人大模型问答助手（基于Streamlit +gpt-4o/o1-mini）：全面解析与实现

news 来源：原创 2025/5/14 11:49:01

在当今人工智能迅猛发展的时代，构建一个个人化的大模型问答助手不仅能够提高工作效率，还能为日常生活带来便利。本篇博客将详细解析如何使用Python和Streamlit框架，结合OpenAI的API，搭建一个类似于ChatGPT的问答系统。我们将分步骤介绍代码实现，同时确保敏感信息的安全性。

基于ManyiAPI聚合接口站：https://api.manyi88.top， ManyiAPI注册链接（注册优惠）可以直接调用国内外语言大模型，实现自己的问答助手，效果如图：

在这里插入图片描述项目代码地址：
https://gitcode.com/sequoia00/appChat_streamlit/overview

项目概述

本项目旨在通过Python和Streamlit框架，结合OpenAI的API，构建一个个人化的问答助手。该助手允许用户选择不同的语言模型，与之进行对话，同时管理聊天历史记录，实现保存、加载、备份和删除功能。通过这一项目，用户可以体验到类似于ChatGPT的对话体验，并根据需求进行定制。

环境准备

在开始编码之前，确保你的开发环境中已经安装了以下软件和库：

Python 3.7+
Streamlit：用于构建Web应用的框架。
OpenAI Python SDK：用于与OpenAI的API进行交互。
其他辅助库：如json, os, glob, re, shutil等。

可以使用以下命令安装必要的库：

pip install streamlit openai

代码实现详解

下面，我们将对整个代码进行逐段详细解析，帮助读者深入理解每一部分的功能与实现。

导入必要的库

from openai import OpenAI
import streamlit as st
import json
import os
import glob
import re
import shutil  # 用于文件移动

解析：

这些库为项目提供了必要的功能支持：

openai：与OpenAI API交互。
streamlit：构建用户界面。
json：处理JSON数据格式。
os, glob, re, shutil：文件和目录管理。

API密钥与模型配置

# 示例：模型和相应的 API 密钥
default_key = "sk-***"  # 默认令牌
sale_key = "sk-***"  # 自定义默认1.0
guan_key = "sk-***"  # 管转令牌3倍
az_key = "sk-***"  # 纯AZ，1.5倍
claude_key = "sk-***"  # claude 8倍
guan5_key = "sk-***"  # 管转令牌5倍model_keys = {"gpt-4o-mini-2024-07-18": az_key,  #1.5"o1-mini": guan5_key,    #3"gpt-4o-2024-08-06": az_key,"claude-3-5-sonnet-20240620": claude_key
}

解析：

API密钥管理：为不同的模型配置不同的API密钥，以实现对不同服务的调用和控制。
模型选择：通过model_keys字典，将模型名称与对应的API密钥关联，方便用户在界面上选择。

安全建议：

将API密钥硬编码在代码中存在安全风险。建议使用环境变量或配置文件来存储这些密钥，并在代码中通过读取环境变量的方式获取，以避免泄露风险。

界面构建

为了方便调用模型，可以访问ManyiAPI聚合接口站：https://api.manyi88.top， ManyiAPI注册链接（注册优惠）

st.title("ChatGPT-like Clone")
selected_model = st.sidebar.selectbox("选择模型", list(model_keys.keys()))
api_key = model_keys[selected_model]
api_url = "https://api.manyi88.top/v1" #ManyiAPI聚合接口站：https://api.manyi88.topclient = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_url)

解析：

标题设置：通过st.title函数设置应用的标题。
模型选择：在侧边栏提供一个下拉菜单，用户可以选择不同的模型。
API客户端初始化：根据用户选择的模型，获取对应的API密钥和API URL，初始化OpenAI客户端。

数据管理

data_dir = "data"
backup_dir = "data_bak"
if not os.path.exists(data_dir):os.makedirs(data_dir)
if not os.path.exists(backup_dir):os.makedirs(backup_dir)

解析：

数据目录：data_dir用于存储聊天记录。
备份目录：backup_dir用于备份历史聊天记录。
目录检查与创建：如果目录不存在，自动创建，确保文件操作的顺利进行。

会话ID管理

session_id_file = os.path.join(data_dir, "session_id.txt")def load_session_id():if os.path.exists(session_id_file):with open(session_id_file, "r") as f:return int(f.read().strip())return 0def save_session_id(session_id):with open(session_id_file, "w") as f:f.write(str(session_id))

解析：

会话ID文件：用于存储当前会话的ID。
加载会话ID：如果文件存在，读取当前的会话ID；否则，初始化为0。
保存会话ID：在新会话开始时，将会话ID保存到文件中，确保会话的持续性和唯一性。

历史记录管理

加载历史记录

def load_history(file_path):match = re.search(r'chat_history_(\\d+)\\.json', os.path.basename(file_path))if match:st.session_state.session_id = int(match.group(1))with open(file_path, "r") as f:st.session_state.messages = json.load(f)

解析：

文件名匹配：通过正则表达式提取会话ID。
加载消息：从JSON文件中读取聊天记录，更新会话状态。

加载最新历史

def load_latest_history():history_files = sorted(glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.json")), key=os.path.getmtime)if history_files:latest_file = history_files[-1]load_history(latest_file)

解析：

获取所有历史文件：使用glob获取data_dir目录下所有JSON文件。
排序与加载：按修改时间排序，加载最新的聊天记录。

聊天记录展示

def get_chat_title(messages):if messages:first_message = messages[0]["content"]title = first_message if first_message else "空的聊天"return title[:12]return "空的聊天"[:12]

解析：

标题生成：根据聊天记录的第一条消息生成聊天标题，截取前12个字符。

历史文件展示与管理

def show_history_files(page=0, page_size=10):history_files = [(f, os.path.getmtime(f)) for f in glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.json"))]history_files.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)total_files = len(history_files)total_pages = (total_files // page_size) + (1 if total_files % page_size > 0 else 0)start = page * page_sizeend = start + page_sizedisplay_files = history_files[start:end]with st.sidebar.expander("历史聊天记录"):for index, (file_path, _) in enumerate(display_files):with open(file_path, "r") as f:chat_history = json.load(f)file_name = get_chat_title(chat_history)col1, col2, col3 = st.sidebar.columns([4, 1, 1])  # 创建三列with col1:if st.button(file_name, key=f"load_{index}"):load_history(file_path)st.rerun()with col2:if st.button("📦", key=f"move_{index}", help="移动到备份文件夹"):move_history(file_path)st.success(f"{file_name} 已移动到备份。")st.rerun()with col3:if st.button("❌", key=f"delete_{index}", help="删除"):delete_history(file_path)st.success(f"{file_name} 已删除。")st.rerun()# 分页if page > 0:if st.button("上一页"):st.session_state.current_page -= 1st.rerun()if page < total_pages - 1:if st.button("下一页"):st.session_state.current_page += 1st.rerun()

解析：

文件排序：按修改时间降序排列聊天记录文件。
分页展示：每页显示10个文件，提供“上一页”和“下一页”按钮进行导航。
文件操作：
- 加载：点击文件名按钮加载对应的聊天记录。
- 移动：将文件移动到备份文件夹。
- 删除：删除指定的聊天记录文件。

聊天界面与输入

for message in st.session_state.messages:with st.chat_message(message["role"]):st.markdown(message["content"])output_mode = st.sidebar.selectbox("选择输出模式", ["流式输出 (Stream)", "非流式输出 (Non-stream)"])

解析：

消息展示：遍历st.session_state.messages，根据消息角色（用户或助手）展示对应内容。
输出模式选择：用户可选择使用流式输出（即时显示）或非流式输出（一次性显示）的模式。

历史数量选择

# 初始化 session_state 中的历史数量
if "history_count" not in st.session_state:st.session_state.history_count = 0# 在侧边栏添加滑动条
if len(st.session_state.messages) == 0:max_history_count = 10
else:max_history_count = len(st.session_state.messages)st.sidebar.slider("选择使用的历史消息数量(共" + str(len(st.session_state.messages)) + "条)",min_value=0,max_value=max_history_count,value=st.session_state.history_count,  # 默认值key="history_count"  # 使用一个唯一的键来存储选择值
)# 显示当前选择的历史消息数量
st.sidebar.write(f"您选择的历史消息数量是: {st.session_state.history_count}")

解析：

历史消息数量选择：通过滑动条让用户选择使用的历史消息数量，以影响生成新回复时的上下文范围。
默认值与限制：如果当前无消息，最大历史数量设为10；否则，最大值为现有消息数量。

聊天输入与响应

prompt = st.chat_input("What is up?")
if prompt:st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})with st.chat_message("user"):st.markdown(prompt)with st.chat_message("assistant"):client.api_key = model_keys[selected_model]stream = output_mode == "流式输出 (Stream)"try:if st.session_state.history_count > 0:messages_to_send = ([{"role": m["role"], "content": m["content"]}for m in st.session_state.messages[-st.session_state.history_count:]])else:messages_to_send = [{"role": "user", "content": prompt}]res = client.chat.completions.create(model=selected_model,messages=messages_to_send,stream=stream,)if stream:assistant_message = st.write_stream(res)if assistant_message:st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})else:st.warning("收到空响应。")else:       if len(res.choices) > 0:assistant_message = res.choices[0].message.contentif assistant_message:st.markdown(assistant_message)st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})else:st.warning("收到空响应。")else:st.warning("响应格式不正确，未找到有效消息。")save_history()except Exception as e:st.error(f"发生错误：{e}")

解析：

用户输入：
- 获取用户通过st.chat_input输入的文本。
- 将用户消息添加到st.session_state.messages中，并在界面上展示。
助手响应：
- 根据用户选择的输出模式，设置是否采用流式输出。
- 构建发送给API的消息列表：
  - 如果选择使用历史消息，则提取最新的history_count条消息。
  - 否则，仅发送当前的用户输入。
- 调用OpenAI API生成回应：
  - 流式输出：逐步显示助手的回复。
  - 非流式输出：一次性显示完整的回复。
- 将助手的回复添加到st.session_state.messages中，并保存聊天记录。
错误处理：
- 捕获并显示在请求过程中发生的任何异常，确保用户能够及时了解问题。

辅助功能实现

新建聊天会话

st.sidebar.header("操作")
if st.sidebar.button("New Chat"):st.session_state.messages = []  # 清空当前会话st.session_state.session_id = load_session_id()st.session_state.session_id += 1save_session_id(st.session_state.session_id)st.success("当前会话已清空。")

解析：

按钮功能：点击“New Chat”按钮，清空当前的聊天记录，并生成一个新的会话ID。
状态更新：更新st.session_state.messages和st.session_state.session_id，并提示用户会话已重置。

历史对话展示

st.sidebar.header("历史对话")
show_history_files(st.session_state.current_page)

解析：

展示历史对话：调用之前定义的show_history_files函数，在侧边栏展示历史聊天记录，并提供相应的管理操作（加载、移动、删除）。

安全性与隐私保护

在构建和部署个人问答助手时，安全性和隐私保护至关重要。以下是一些关键点：

API密钥管理：
- 避免硬编码：API密钥不应直接写在代码中，尤其是在版本控制系统中。
- 使用环境变量：推荐将密钥存储在环境变量中，通过代码读取，增强安全性。
```
import os
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
```
- 配置文件：另一个选择是使用配置文件，将敏感信息存储在外部配置文件中，并在.gitignore中排除该文件。
数据存储：
- 加密：敏感的聊天记录应进行加密存储，防止未经授权的访问。
- 访问控制：确保只有授权用户能够访问和操作聊天记录。
错误处理：
- 详细信息：在生产环境中，不应向用户展示过于详细的错误信息，以防泄露系统内部信息。
- 日志记录：将错误信息记录在安全的日志系统中，便于后续分析。
用户隐私：
- 数据最小化：仅收集和存储必要的用户数据，避免冗余信息的存储。
- 用户同意：在收集和使用用户数据前，需获得用户明确的同意，并提供隐私政策说明。

总结

本文详细介绍了如何使用Python和Streamlit框架，结合OpenAI的API，构建一个个人化的大模型问答助手。从环境准备、代码结构解析到具体实现步骤，我们逐步解析了每一部分的功能与实现细节。同时，强调了在开发过程中需注意的安全性与隐私保护措施，确保项目的稳健和可靠性。

通过这一项目，读者不仅可以学习到如何搭建一个高效的问答系统，还能深入理解如何管理API密钥、处理数据存储以及实现用户界面交互。希望本篇博客能为您的AI项目提供有价值的参考和指导。

参考资料

ManyiAPI注册链接（注册优惠）
Streamlit 官方文档
OpenAI API 文档
Python 官方文档

注意事项

感谢您的阅读和支持。在代码实施过程中，请务必确保API密钥和其他敏感信息的安全，避免意外泄露。如发现密钥泄露，请立即撤销并生成新的密钥，以保障您的账户安全。

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编程日记 2025/5/12 8:57:50

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文章目录 5. 81. 搜索旋转排序数组 II6. 378、有序矩阵中第k个小的元素 5. 81. 搜索旋转排序数组 II 题目描述： 已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ，数组中的值不必互不相同。在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k&#…...

编程日记 2025/5/9 17:52:11

后端返回前端的数据量过大解决方案

后端返回前端的数据量过大解决方案性能面板(Performance) chrome调试指南原因遇到一个页面有好几个表格，部分表格采用虚拟滚动条数据量有点大接近快60s了，看一下是哪里导致的慢后台请求方法执行并不慢 2024-12-04 15:21:52.889 INFO 69948 …...

编程日记 2025/4/29 2:15:36

STL算法之其它算法_下

random_shuffle 这个算法将[first,last)的元素次序随机排列。也就说，在N!中可能的元素排列中随机选出一种，此处N为last-first。 N个元素的序列，其排列方式为N!中，random_shuffle会产生一个均匀分布，因此任何一个排列被…...

编程日记 2025/5/6 12:12:59

MySQL如何区分幻读和不可重复读

在MySQL中，幻读和不可重复读都是并发事务中可能出现的问题，但它们的表现和原因略有不同。不可重复读 (Non-Repeatable Read) 不可重复读是指在同一个事务内，多次读取同一行数据时，可能会得到不同的结果。这种情况发生在一个事务…...

编程日记 2025/5/12 10:18:04

html ul li 首页渲染多条数据但只展示八条，其余的数据全部隐藏，通过icon图标进行展示

<div style"float: left;" id"showMore"> 展开 </div> <div style"float: left;“id"hideLess"> 收起 </div> var data document.querySelectorAll(.allbox .item h3 a); const list document.querySelectorAl…...

编程日记 2025/5/8 0:54:08

Vue3安装运行教程

本文是综合了所有vue安装教程而成更细化更简略希望对各位读者有所帮助！ Vue安装 1. Vue-cli脚手架安装安装vue的方式有很多我们这里选择npm方式安装vue npm方式 npm方式安装vue，详细介绍见下文。 1.node.js安装和配置安装npm 需要安装note.js&…...

编程日记 2025/5/14 6:03:43

Spring事务的一道面试题

每次聊起Spring事务，好像很熟悉，又好像很陌生。本篇通过一道面试题和一些实践，来拆解几个Spring事务的常见坑点。原理 Spring事务的原理是：通过AOP切面的方式实现的，也就是通过代理模式去实现事务增强。具体过程是&a…...

编程日记 2025/5/10 9:48:23

PHP SM4 加密

PHP SM4 加密 sm4基类 class Sm4 {private $ck [0x00070e15, 0x1c232a31, 0x383f464d, 0x545b6269,0x70777e85, 0x8c939aa1, 0xa8afb6bd, 0xc4cbd2d9,0xe0e7eef5, 0xfc030a11, 0x181f262d, 0x343b4249,0x50575e65, 0x6c737a81, 0x888f969d, 0xa4abb2b9,0xc0c7ced5, 0xdce3ea…...

编程日记 2025/5/10 1:51:29

目录

项目概述

环境准备

代码实现详解

导入必要的库

API密钥与模型配置

界面构建

数据管理

会话ID管理

历史记录管理

加载历史记录

加载最新历史

聊天记录展示

历史文件展示与管理

聊天界面与输入

历史数量选择

聊天输入与响应

辅助功能实现

新建聊天会话

历史对话展示

安全性与隐私保护

总结

参考资料

注意事项

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