使用Chainlit接入通义千问快速实现一个多模态的对话应用

标签：模态千问 settings image cl Chainlit content chainlit file

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 Path

import chainlit as cl
from chainlit.element import ElementBased
from chainlit.input_widget import Select, Slider, Switch
from openai import AsyncOpenAI

client = 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_content
    if images and model in ["qwen-plus", "qwen-max"]:
        # Only process the first 3 images
        images = 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