如何搭建个人的GPT网页服务

写在前面

在创建个人的 GPT网页之前，我登录了 Git 并尝试了一些开源项目，但是没有找到满足我个性化需求的设计。虽然许多收费的 GPT网页提供了一些免费额度，足够我使用，但是公司的安全策略会屏蔽这些网页。因此，我决定自己创建一个既可以从公司访问又能满足个性化需求的 聊天机器人网页服务，以提高我的工作效率。

经过一段时间的摸索，我成功搭建了自己的 GPT网页服务，并且这个服务整体来说非常稳定。在使用了几个月的时间里，只出现了一次网页崩溃的情况，而且只需重启服务就可以继续使用。

接下来，我将介绍我是如何搭建我的 GPT网页服务的。

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需求分析

我的GPT网页服务主要是为个人使用，目的是为了提高工作效率，所以整体设计比较简单，主要包含

  1. 登录页面，防止其他人访问网页，网页被攻击。
  2. 聊天机器人页面，类似于聊天机器人官网的页面，向聊天机器人提交问题。
    在这里插入图片描述
  3. English Helper个性化页面，因为工作中每天都要接触到英语，所以创建该页面加强自己对英文词汇的理解。
    在这里插入图片描述

技术实现

整体使用的是最基础的页面架构，前端用的是HTML+CSS+JS,以及Bootstrap，后端用的是Flask。这样的好处是代码编写快捷，简单，只需要一个Pycharm编辑器就可以了。网页服务是搭建在Gunicorn上的，整体配置简单，方便。

就代码而言，整体结构也比较简单。主要分为一个Template包，里面包含的是一些前端的页面。后端服务的代码都写在了app.py里面。另外因为这里的所有需求都需要和聊天机器人进行交互，所以将和聊天机器人进行交互的逻辑单独写在了gpt_untils里面，用户配额和用户权限管理也是相对独立的一部分，将用户的相关逻辑写在了userconfig.py里面，因为这个网页只提供给少数人使用，用户的信息保存在userconfig.json文件里（而不是数据库里面）。
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服务器选择的是阿里云服务器，因为阿里云服务器价格较为优惠，而且遇到问题有较多的参考文档。因为服务器是国内的，所以调用ChatGpt接口的时候需要使用代理，我使用过的代理有https://api.openai-proxy.com/v1和https://api2d.com，使用openai-proxy还需要自己去open-ai官网申请gpt账号，申请账号所花的成本大概为15块钱，使用https://api2d.com可以自己在上面充值，价格如下，充值一次有6个月的有效期，根据自己的需要选择即可。
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代码详细解释

登录页面和首页面

登录页面代码如下，采用常用的登录页面的结构，失败后会给消息提示，页面的结构设计继承自base.html.

{% extends "base.html" %}

{% block content %}

<h3>用户登录</h3>
<form action="/login" method="post">
    <div class="row">
        <div class="col-8">
            请输入用户名：<input type="text" class="form-control" name="username">
            <br />
            请输入密码：<input type="password" class="form-control" name="password">
            <br />
            <div id="result">{{message}}</div>
            <br />
            <button type="submit" id="submitbtn" class="btn btn-primary">登录</button>
        </div>
    </div>
</form>
{% endblock %}

以下为base.html的页面，主要定义了整个网页的框架结构。需要注意页面中的JS部分show_quota_info和gpt_show_stream_info方法，一个是显示用户配额信息，一个是显示GPT返回的结果。

show_quota_info函数使用jQuery库中的ajax方法发送GET请求到"/show_quotas"路径。请求成功后，将返回的数据使用$(“#quota_info”).html(data)方法插入到id为quota_info的HTML元素中。

gpt_show_stream_info函数首先禁用id为submitbtn的HTML元素（按钮），然后将id为result的HTML元素的内容设置为"ChatGPT正在请求中，加载中…"。接下来，创建一个EventSource实例，其中的参数是传入的url。通过该实例，可以与服务器建立一个持久化的连接，以接收来自服务器的事件。

在EventSource的onmessage事件处理程序中，首先检查变量begin_output，如果为false，表示第一次收到消息，则将begin_output设置为true，并清空id为result的HTML元素的内容。

然后通过检查接收到的消息的内容，如果内容为"[DONE]"，表示流式输出结束，关闭EventSource连接，启用id为submitbtn的HTML元素（按钮），并调用show_quota_info函数刷新配额信息。

如果接收到的消息不是"[DONE]"，则将该消息追加到id为result的HTML元素的内容中。

<!doctype html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <!-- 必须的 meta 标签 -->
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no">

    <!-- Bootstrap 的 CSS 文件 -->
    <link href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/5.2.3/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
    <link href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/5.2.3/css/bootstrap.css.map" rel="stylesheet">


    <title>DaPengGPT</title>

    <style>
        #topnav {
            background-color:#000;
            color: #fff;
            padding-top: 10px;
            padding-bottom: 10px;
            margin-bottom: 20px;
        }

        #topnav2{
            background-color:#000;
            color: #fff;
            padding-top: 10px;
            padding-bottom: 10px;
            margin-bottom: 20px;
        }
        #topnav2 a{
            color: #fff;
            font-size: 18px;
        }
    </style>
</head>
<body>

<div id="topnav" class="container-fluid">
    <div class="row">
        <div class="col-7">
            <h2>DaPengChatGPT</h2>
        </div>
        <div class="col-5 d-flex justify-content-end align-items-center">
            <div class="ml-auto pr-3">
                <h4>
                    <span>{{session["username"]}}</span>
                    {% if session["username"] is defined %}
                    &nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;
                    <a href="/logout">logout</a>
                    {% endif %}
                </h4>
            </div>
        </div>
    </div>
    </br>
    <h5><a href="/">MyChatGPT</a>
        &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
        <a href="/english_helper">English Helper</a>
    </h5>


</div>


<div class="container-fluid">
    <div id="content">{% block content %}{% endblock %}</div>
</div>

<!-- JavaScript 文件是可选的。从以下两种建议中选择一个即可！ -->

<!-- 选项 1：jQuery 和 Bootstrap 集成包（集成了 Popper） -->
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.4/jquery.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/bootstrap/5.5.0/js/bootstrap.bundle.min.js"></script>

<script>
  // 展示最新的配额信息
  function show_quota_info(){
    $.ajax({
      url:"/show_quotas",
      type:"GET",
      success:function(data){
          $("#quota_info").html(data)
      }
    })
  }

  // 使用流式的方法，展示gpt的结果
  function gpt_show_stream_info(url){
    $("#submitbtn").prop('disabled', true)
    $("#result").html("ChatGPT正在请求中，加载中...")
    var source = new EventSource(url)
    var begin_output = false
    source.onmessage = function(event){
        if (begin_output === false){
            begin_output = true
            $("#result").html("")
        }
        if(event.data == "[DONE]"){
            source.close()
            $("#submitbtn").prop('disabled', false)
            show_quota_info()
        } else {
            $("#result").html($("#result").html() + event.data)
        }
    }
  }
</script>

{% block myjavascript %}{% endblock %}

<!-- 选项 2：Popper 和 Bootstrap 的 JS 插件各自独立 -->
<!--
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.5.1/dist/jquery.slim.min.js" integrity="sha384-DfXdz2htPH0lsSSs5nCTpuj/zy4C+OGpamoFVy38MVBnE+IbbVYUew+OrCXaRkfj" crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/popper.js@1.16.1/dist/umd/popper.min.js" integrity="sha384-9/reFTGAW83EW2RDu2S0VKaIzap3H66lZH81PoYlFhbGU+6BZp6G7niu735Sk7lN" crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.6.2/dist/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-+sLIOodYLS7CIrQpBjl+C7nPvqq+FbNUBDunl/OZv93DB7Ln/533i8e/mZXLi/P+" crossorigin="anonymous"></script>
-->
</body>
</html>
```html
如上代码中的show_quota_info和gpt_show_stream_info被主页面使用到，主页面的代码如下：

```html
{% extends "base.html" %}

{% block content %}
<style>
    #result{
        padding: 10px;
        background-color: #eee;
        margin-top: 10px;
        margin-bottom: 100px;
        word-wrap: break-word;
    }
    #rendered-content {
  display: none;
}




</style>
<form action="/chatgpt-clone" method="post">
    <div class="alert alert-success" id="quota_info"></div>
    <div>
        <textarea class="form-control" rows="2" cols="20" name="question" id="question"></textarea>
    </div>


    <div style="margin-top: 10px;" class="text-right">
        <button type="button" id="submitbtn" class="btn btn-primary">提交问题</button>
    </div>
    <div id="rendered-content"></div>
    <div id="result">返回的结果</div>
</form>
{% endblock %}

{% block myjavascript %}

<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/marked/3.0.2/marked.min.js"></script>

<script>
  var questionTextarea = document.getElementById('question'); // 获取 textarea 元素
  var renderedContent = document.getElementById('rendered-content'); // 获取渲染后内容的目标元素

  questionTextarea.addEventListener('input', function() {
    var inputValue = questionTextarea.value; // 获取 textarea 的输入值
    var renderedHTML = marked(inputValue);  // 使用 marked 库解析输入的 HTML 代码
    renderedContent.innerHTML = renderedHTML; // 将解析后的 HTML 渲染到目标元素中
  });

</script>


<script type="text/javascript">


    $(function(){
        show_quota_info()

        $("#submitbtn").click(function(){
           var questionText = $("#question").val(); // 获取 textarea 的值
           var formattedQuestion = questionText.replace(/\n/g, '<br>'); // 将换行符转换为 <br> 标签
           var url = "/chatgpt-clone?question=" + encodeURIComponent(formattedQuestion);
          gpt_show_stream_info(url)
        })
    })

</script>

{% endblock %}

代码中有两个JS，其中第一个JS处理提交问题的表单数据，防止前端页面的代码不被识别，第二个JS用于处理表单传过来的值，传给chatgpt-clone函数。

如上前端页面代码中对应的登录代码的逻辑如下，获取前端提交过来的用户名和密码，使用userconfig.check_user(）方法，和配置文件中存取的用户名和密码进行对比。

@app.route("/login", methods=["GET", "POST"])
def login():
    message = ""
    if request.method == "POST":
        username = request.form.get("username")
        password = request.form.get("password")
        if userconfig.check_user(username, password):
            session["username"] = username
            return redirect("/")
        else:
            message = "用户名或者密码错误"
    return render_template("login.html", message=message)

对应页面MyChatGPT 后端代码处理逻辑如下：

@app.route("/chatgpt-clone", methods=["POST", "GET"])
def chatgpt_clone():
    if "username" not in session:
        return redirect("/login")

    username = session["username"]
    question = request.args.get("question", "")
    question = str(question).strip()
    if question:
        new_question = question
        if 'J:' in question[:2]:
            new_question = f"我们店的名字叫做茶园路-重庆鸡公煲,现在我们店新出了菜品{question[2:]}，请帮我生成不少于100字的广告语，包含我们店的名字，强调菜品好吃，实惠，量大，特别有满足感，吃了还想吃"
        elif 'C:' in question[:2]:
            new_question = f"请帮我指出以下代码的问题，并优化代码{question[2:]}"
        return flask.Response(
            gpt_utils.gpt_stream(username, new_question),
            mimetype="text/event-stream")
    return "没有内容"

代码中除了单纯将前端提交的问题转给聊天机器人，另外当提交的问题有J:,C:前缀的时候，代码中会对前端提交的问题进行二次处理，然后转给聊天机器人。

类似于MyChatGPT 页面的后端代码，english_helper的后端代码如下：

@app.route("/english_helper", methods=["POST", "GET"])
def english_helper():
    if "username" not in session:
        return redirect("/login")
    # 获取用户上传过的文件列表
    username = session["username"]
    if request.args.get("word", ""):
        word = request.args.get("word", "")
        my_understanding = request.args.get("my_understanding", "")
        if 'O:' in word:
            new_word = word.replace('O:', '')
            sentence = f"""I want to use the following expressions in my email and meetings, but I am not sure if they are appropriate. Please help me optimize the expressions using declarative sentences and techniques from the book "Nonviolent Communication”.{new_word}"""
        else:
            sentence = f"""I'm an IT guy works in english environment, i want to know the meaning of '{word}' used in meeting or email,
        and how to pronounce it"""
        if my_understanding != '':
            sentence = sentence + f"""per my understanding it means {my_understanding}, is that correct?"""
        print(sentence)
        return flask.Response(
            gpt_utils.gpt_stream(username, sentence),
            mimetype="text/event-stream")
    return render_template("english_helper.html")

这段代码是将MyChatGPT 的表单分成两个输入框，根据数据框中输入的内容进行不同的处理，然后传给GPT接口。
现在市面上有很多GPT应用其实都是换汤不换药，仅仅是改了前端页面和业务范围，后端处理的逻辑与上方后端代码处理类似。

整体项目中有一段核心代码如下所示：

def gpt_stream(username, question):
    try:
        userconfig.check_quota(username)
    except Exception as e:
        yield "data: %s\n\n" % str(e)
        yield "data: [DONE]\n\n"
        return

    openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    openai.api_base = "https://api.openai-proxy.com/v1"

    result = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "user", "content": question}
        ],
        stream=True,
        user=username
    )
    for chunk in result:
        if chunk["choices"][0]["finish_reason"] is not None:
            data = "[DONE]"
        else:
            data = chunk["choices"][0]["delta"].get("content", "")
        yield "data: %s\n\n" % data.replace("\n", "<br/>").replace(" ", "&nbsp;")

这段代码从open-ai官网获取并调试的，是个人项目和open-ai接口交互的部分，向接口传入提问的问题并按照一定格式返回GPT的答案。

最后在terminal敲入便可以运行项目。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

写在后面

尽管自己搭建的chatgpt相比其他网站还存在一些不足之处，但它能够满足个性化需求，并且可以在公司内网访问，显著提高了工作效率。在开发chatGpt个人网页的过程中，我进一步巩固了自己的前后端知识，并为将来快速开发增强了信心。在开发过程中遇到了一些问题，但通过chatGpt工具，我得到了很多解答，进而提高了开发效率。同时，我还能够推测出市面上其他AI工具背后的逻辑。以下是项目的代码，请自行获取：

链接：https://pan.baidu.com/s/1UREj4rPbZn18lqe1cGaSlg?pwd=8hzg
提取码：8hzg

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【Linux拓展】ncurses库的安装和使用 {ncurses库的安装方法，ncurses库的使用手册，基于终端的贪吃蛇游戏}

一、简介 ncurses库是一个用于创建基于终端的交互式应用程序的库。它提供了一套API&#xff0c;用于处理终端界面的输入和输出&#xff0c;以及控制终端的光标位置、颜色、窗口等。 使用ncurses库&#xff0c;您可以在终端中创建复杂的文本界面&#xff0c;包括窗口、菜单、按…
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