Интеграция AI-базированных конверсационных моделей, таких как GPT (Generative Pre-trained Transformer), с веб-фреймворками, например Flask, открывает широкие возможности для создания интерактивных и интеллектуальных веб-приложений. В этой статье мы подробно рассмотрим процесс развертывания GPT в приложении Flask для организации чат-интерфейса, что позволит сделать взаимодействие с пользователем динамичным и захватывающим. Мы проведем вас через необходимые шаги, предоставим краткий пример и оформим все в виде мини-проекта.

Подготовка среды

Прежде всего, убедитесь, что на вашей системе установлен Python. Flask — это микро веб-фреймворк на базе Python, который служит основой нашего проекта. Следуйте этим шагам для настройки вашей разработочной среды:

  1. Установка Flask: выполните команду pip install Flask, чтобы установить Flask, если вы еще этого не сделали.
  2. Установка Transformers: библиотека transformers от Hugging Face будет использоваться для работы с GPT. Установите ее через pip install transformers.

Создание приложения Flask

Организуйте файлы вашего проекта для удобства и обслуживания:

  • app.py: приложение Flask.
  • templates/: директория для HTML-шаблонов.
  • static/: директория для CSS, JS и других статических файлов.

Настройка приложения Flask

Создайте файл с именем app.py и инициализируйте ваше приложение Flask:

from flask import Flask, render_template, request

from transformers import pipeline

app = Flask(__name__)

chat = pipeline("text-generation", model="gpt2")

@app.route("/", methods=["GET", "POST"])

def index():

if request.method == "POST":

user_input = request.form["user_input"]

chat_response = chat(user_input, max_length=50)[0]['generated_text']

return render_template("index.html", user_input=user_input, chat_response=chat_response)

return render_template("index.html", user_input="", chat_response="")

if __name__ == "__main__":

app.run(debug=True)

Создание пользовательского интерфейса

В директории templates/ создайте файл index.html. Этот файл будет содержать HTML-структуру вашего чат-интерфейса:

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

<meta charset="UTF-8">

<title>Чат с GPT</title>

</head>

<body>

<form action="/" method="post">

<input type="text" name="user_input" placeholder="Скажите что-нибудь..." required>

<button type="submit">Отправить</button>

</form>

<p>Пользователь: {{ user_input }}</p>

<p>GPT: {{ chat_response }}</p>

</body>

</html>

Интеграция ChatGPT

Для интеграции ChatGPT в ваше веб-приложение на Flask, вы можете использовать предварительно обученную модель GPT от Hugging Face, которая специально настроена для создания диалогов, подобных человеческим. Воспользуйтесь следующими шагами, чтобы расширить функционал вашего приложения до полноценного чат-бота с использованием ChatGPT.

Расширение функционала чат-бота

После настройки базовой структуры вашего Flask-приложения, как описано выше, вы можете улучшить взаимодействие с пользователем, внедрив более сложные сценарии диалога с помощью ChatGPT.

Использование модели ChatGPT

  1. Выбор модели ChatGPT: вместо базовой модели «gpt2» используйте специфическую модель, предназначенную для ведения диалога, например, «gpt-3.5-turbo» от Hugging Face. Эта модель обучена генерировать более качественные и контекстуально релевантные ответы в формате чата.
    Измените строку инициализации пайплайна в вашем app.py:
    chat = pipeline(«text-generation», model=»gpt-3.5-turbo»)
  2. Контекстуализация диалога: для более глубокого понимания контекста и поддержания непрерывности разговора, сохраняйте историю общения. Это позволит модели отвечать с учетом предыдущего контекста диалога.

Пример кода с учетом контекста

Расширьте логику вашего приложения для сохранения истории сообщений в сессии:

from flask import Flask, render_template, request, session

from transformers import pipeline

from flask_session import Session

app = Flask(__name__)

app.config["SESSION_PERMANENT"] = False

app.config["SESSION_TYPE"] = "filesystem"

Session(app)

chat = pipeline("text-generation", model="gpt-3.5-turbo")

@app.route("/", methods=["GET", "POST"])

def index():

if 'chat_history' not in session:

session['chat_history'] = []

if request.method == "POST":

user_input = request.form["user_input"]

session['chat_history'].append(f"User: {user_input}")

chat_response = chat(user_input, max_length=50)[0]['generated_text']

session['chat_history'].append(f"GPT: {chat_response}")

return render_template("index.html", chat_history=session['chat_history'])

return render_template("index.html", chat_history=[])

if __name__ == "__main__":

app.run(debug=True)

Этот код демонстрирует базовый метод добавления контекстуального общения в ваш чат-бот. Пользовательский ввод и ответы модели сохраняются в сессии, что позволяет модели учитывать предыдущие взаимодействия для формирования ответов.

Тестирование вашего приложения

Запустите ваше приложение Flask, выполнив в терминале команду python app.py. Откройте веб-браузер и перейдите по адресу http://127.0.0.1:5000/, чтобы взаимодействовать с вашим чат-интерфейсом. Введите сообщение и посмотрите, как GPT отвечает на ваши запросы.

Заключение

Интеграция GPT с Flask для реализации чат-интерфейса предлагает простой, но мощный способ внедрения AI в веб-приложения. В этом руководстве были представлены основы для создания такой среды, создания простого пользовательского интерфейса и развертывания чат-бота на базе GPT. Экспериментируйте с различными моделями, настраивайте UI и исследуйте дополнительные функции для улучшения вашего приложения.