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使用Chainlit接入通义千问快速实现一个多模态的对话应用

news 来源：原创 2024/9/20 13:42:45

开通灵识服务

首先需要到阿里云-模型服务灵积开通账户，获得apiKey
模型服务灵积 https://dashscope.aliyun.com/
进入控制台，在API-KEY管理里，创建一个新的API-KEY,然后保存起来，后面会用到。

模型服务灵积服务所有API文档地址 https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference

快速开始

创建项目

创建一个文件，例如“chainlit_chat”

mkdir chainlit_chat

进入 chainlit_chat文件夹下，执行命令创建python 虚拟环境空间(需要提前安装好python sdk。 Chainlit 需要python>=3.8。,具体操作，由于文章长度问题就不在叙述，自行百度)，命令如下：

创建虚拟环境

python -m venv .venv

这一步是避免python第三方库冲突，省事版可以跳过
.venv是创建的虚拟空间文件夹可以自定义

接下来激活你创建虚拟空间，命令如下：

#linux or mac
source .venv/bin/activate
#windows
.venv\Scripts\activate

创建requirements.txt文件

在项目根目录下创建requirements.txt，内容如下：

chainlit~=1.1.306
openai~=1.37.0

创建app.py文件

在项目根目录下创建app.py文件，代码如下：

import base64
from io import BytesIO
from pathlib import Pathimport chainlit as cl
from chainlit.element import ElementBased
from chainlit.input_widget import Select, Slider, Switch
from openai import AsyncOpenAIclient = AsyncOpenAI()def encode_image(image_path):with open(image_path, "rb") as image_file:return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")@cl.on_settings_update
async def on_settings_update(settings: cl.chat_settings):cl.user_session.set("settings", settings)@cl.on_chat_start
async def start_chat():settings = await cl.ChatSettings([Select(id="Model",label="Model",values=["qwen-turbo", "qwen-plus", "qwen-max"],initial_index=0,),Slider(id="Temperature",label="Temperature",initial=1,min=0,max=2,step=0.1,),Slider(id="MaxTokens",label="MaxTokens",initial=1000,min=1000,max=3000,step=100,),Switch(id="Streaming", label="Stream Tokens", initial=True),]).send()cl.user_session.set("settings", settings)content = "你好，我是泰山AI智能客服，有什么可以帮助您吗？"msg = cl.Message(content=content)await msg.send()@cl.on_message
async def on_message(message: cl.Message):settings = cl.user_session.get("settings")print('settings', settings)streaming = settings['Streaming']model = settings['Model']print('elements', message.elements)images = [file for file in message.elements if "image" in file.mime]files = [file for file in message.elements if "application" in file.mime]messages = cl.chat_context.to_openai()if files:model = "qwen-long"files = files[:3]pdfs_content = []for file in files:file_object = await client.files.create(file=Path(file.path), purpose="file-extract")print('file_object', file_object)pdfs_content.append({"role": "system","content": f"fileid://{file_object.id}",})pdfs_content.append({"role": "user", "content": message.content})messages = pdfs_contentif images and model in ["qwen-plus", "qwen-max"]:# Only process the first 3 imagesimages = images[:3]images_content = [{"type": "image_url","image_url": {"url": f"data:{image.mime};base64,{encode_image(image.path)}"},}for image in images]model = "qwen-vl" + model[4:]messages = [{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": message.content}, *images_content],}]msg = cl.Message(content="", author="tarzan")await msg.send()print('messages', messages)response = await client.chat.completions.create(model=model,messages=messages,temperature=settings['Temperature'],max_tokens=int(settings['MaxTokens']),stream=streaming)if streaming:async for part in response:if token := part.choices[0].delta.content or "":await msg.stream_token(token)else:if token := response.choices[0].message.content or "":await msg.stream_token(token)await msg.update()

根据qwen的接口文档，文档类的需要用qwen-long模型处理，图片需要用qwen-vl模型处理

创建.env文件

在项目根目录下创建.env环境变量，配置如下：

OPENAI_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
OPENAI_API_KEY=""

由于国内open ai 的限制使用，代码中使用的灵识服务提供兼容open ai的接口
OPENAI_BASE_URL是为固定地址
OPENAI_API_KEY是你创建灵识服务的API-KEY

安装依赖

执行以下命令安装依赖：

pip install -r .\requirements.txt

安装后，项目根目录下会多出.chainlit 和.files文件夹和chainlit.md文件

运行应用程序

要启动 Chainlit 应用程序，请打开终端并导航到包含的目录app.py。然后运行以下命令：

 chainlit run app.py -w

该-w标志告知 Chainlit 启用自动重新加载，因此您无需在每次更改应用程序时重新启动服务器。您的聊天机器人 UI 现在应该可以通过http://localhost:8000访问。

使用体验：

在这里插入图片描述