chattool 4.3.1

Toolkit for Chat API

English | 简体中文

基于 OpenAI API 的 Chat 对象，支持多轮对话以及异步处理数据等。

安装方法

pip install chattool --upgrade

使用方法

设置密钥和代理链接

通过环境变量设置密钥和代理，比如在 ~/.bashrc 或者 ~/.zshrc 中追加

export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export OPENAI_API_BASE="https://api.example.com/v1"
export OPENAI_API_BASE_URL="https://api.example.com" # 可选

注：环境变量 OPENAI_API_BASE 优先于 OPENAI_API_BASE_URL，二者选其一即可。

示例

示例1，多轮对话：

# 初次对话
chat = Chat("Hello!")
resp = chat.get_response()

# 继续对话
chat.user("How are you?")
next_resp = chat.get_response()

# 人为添加返回内容
chat.user("What's your name?")
chat.assistant("My name is GPT-3.5.")

# 保存对话内容
chat.save("chat.json", mode="w") # 默认为 "a"

# 打印对话历史
chat.print_log()

示例2，批量处理数据（串行），并使用缓存文件 chat.jsonl：

# 串行处理（按需保存）
msgs = ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
results = []
for m in msgs:
    chat = Chat()
    chat.system("你是一个熟练的数字翻译家。")
    resp = chat.user(f"请将该数字翻译为罗马数字：{m}").get_response()
    results.append(resp.content)
    chat.save("chat.jsonl", mode="a")

示例3，异步并发与流式输出：

import asyncio
from chattool import Chat

async def run():
    # 并发问答
    base = Chat().system("你是一个有用的助手")
    tasks = [base.copy().user(f"请解释：主题 {i}").async_get_response() for i in range(2)]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)
    for r in responses:
        print(r.content)

    # 流式输出
    print("流式: ", end="")
    async for chunk in Chat().user("写一首关于春天的短诗").async_get_response_stream():
        if chunk.delta_content:
            print(chunk.delta_content, end="", flush=True)
    print()

asyncio.run(run())

开源协议

使用 MIT 协议开源。

更新日志

• 当前版本 4.1.0，统一 Chat API（同步/异步/流式），默认环境变量配置，改进重试与调试工具
• 历史：2.x-3.x 阶段逐步完善异步处理与批量用法
• 更早版本沿革请参考仓库提交记录