搜索
首页后端开发Python教程使用 CopilotKit 创建 AI 聊天机器人:使用 Flask 和 React 的分步指南

使用与 Flask 后端集成的 CopilotKit 创建人工智能聊天机器人可能是一个令人兴奋的项目。以下是有关如何设置项目的分步指南,包括前端(使用 React 和 CopilotKit)和后端(使用 Flask)的必要组件。

Creating an AI Chatbot with CopilotKit: A Step-by-Step Guide Using Flask and React

项目概况

成分

  1. Flask 后端:处理 API 请求并为前端提供服务。
  2. React Frontend:使用 CopilotKit 创建交互式 AI 聊天机器人界面。
  3. AI 集成:连接到 AI 模型(如 Google 的 Gemini)以生成响应。

第 1 步:设置 Flask 后端

1.安装烧瓶

首先创建虚拟环境并安装Flask:

mkdir chatbot-backend
cd chatbot-backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`
pip install Flask flask-cors

2. 创建 Flask 应用程序

创建一个名为app.py的文件:

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import openai  # Make sure to install OpenAI SDK if you're using it

app = Flask(__name__)
CORS(app)  # Allow CORS for all domains

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_message = request.json.get('message')

    # Call the AI model (e.g., OpenAI GPT)
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": user_message}]
    )

    bot_message = response.choices[0].message['content']
    return jsonify({'response': bot_message})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

3. 运行 Flask 应用程序

运行你的 Flask 应用:

python app.py

您的后端现在应该在 http://127.0.0.1:5000 上运行。

第 2 步:使用 CopilotKit 设置 React 前端

1. 创建一个 React 应用程序

在新目录中,创建您的 React 应用程序:

npx create-react-app chatbot-frontend
cd chatbot-frontend

2.安装CopilotKit

安装 CopilotKit 和 Axios 以进行 API 调用:

npm install @copilotkit/react axios

3. 创建聊天机器人组件

在src目录下创建一个名为Chatbot.js的文件:

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';
import { CopilotSidebar, useCopilotChat } from '@copilotkit/react';
import './Chatbot.css'; // Importing CSS file for styling

const Chatbot = () => {
    const [message, setMessage] = useState('');
    const [chatHistory, setChatHistory] = useState([]);
    const [selectedPrompt, setSelectedPrompt] = useState('');
    const [conversations, setConversations] = useState([]);
    const [prompts, setPrompts] = useState([]);
    const [newPrompt, setNewPrompt] = useState('');
    const [searchTerm, setSearchTerm] = useState('');
    const [showPromptInput, setShowPromptInput] = useState(false); // State to toggle prompt input visibility
    const { addMessage } = useCopilotChat();

    useEffect(() => {
        // Load conversations and prompts from local storage on component mount
        const storedChats = JSON.parse(localStorage.getItem('chatHistory')) || [];
        const storedPrompts = JSON.parse(localStorage.getItem('prompts')) || [];
        setConversations(storedChats);
        setPrompts(storedPrompts);

        // Load the most recent conversation into chat history if available
        if (storedChats.length > 0) {
            setChatHistory(storedChats[storedChats.length - 1].history);
        }
    }, []);

    const handleSendMessage = async () => {
        const userMessage = { sender: 'User', text: message };
        const updatedChatHistory = [...chatHistory, userMessage];
        setChatHistory(updatedChatHistory);
        setMessage('');

        try {
            const response = await axios.post('http://127.0.0.1:5000/api/chat', { message });
            const botMessage = { sender: 'Bot', text: response.data.response };
            updatedChatHistory.push(botMessage);
            setChatHistory(updatedChatHistory);

            // Add messages to Copilot
            addMessage(userMessage);
            addMessage(botMessage);

            // Save updated chat history to local storage
            localStorage.setItem('chatHistory', JSON.stringify(updatedChatHistory));
        } catch (error) {
            console.error('Error sending message:', error);
        }
    };

    const handlePromptSelect = (prompt) => {
        setSelectedPrompt(prompt);
        setMessage(prompt);
    };

    const handleConversationClick = (conversation) => {
        setChatHistory(conversation.history);
    };

    const handleSaveConversation = () => {
        const title = prompt("Enter a title for this conversation:");
        if (title) {
            const newConversation = { title, history: chatHistory };
            const updatedConversations = [...conversations, newConversation];
            setConversations(updatedConversations);
            localStorage.setItem('chatHistory', JSON.stringify(updatedConversations));
        }
    };

    const handleAddPrompt = () => {
        if (newPrompt.trim()) {
            const updatedPrompts = [...prompts, newPrompt.trim()];
            setPrompts(updatedPrompts);
            localStorage.setItem('prompts', JSON.stringify(updatedPrompts));
            setNewPrompt('');
            setShowPromptInput(false); // Hide the input after adding
        }
    };

    // Function to delete a conversation
    const handleDeleteConversation = (index) => {
        const updatedConversations = conversations.filter((_, i) => i !== index);
        setConversations(updatedConversations);
        localStorage.setItem('chatHistory', JSON.stringify(updatedConversations));

        // Optionally reset chat history if the deleted conversation was currently loaded
        if (chatHistory === conversations[index].history) {
            setChatHistory([]);
        }
    };

    // Filtered prompts based on search term
    const filteredPrompts = prompts.filter(prompt => 
        prompt.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase())
    );

    // Filtered conversations based on search term
    const filteredConversations = conversations.filter(conversation =>
        conversation.title.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase())
    );

    return (
        <div classname="chatbot-container">
            <copilotsidebar title="Recent Conversations">
                <input type="text" placeholder="Search Conversations..." value="{searchTerm}" onchange="{(e)"> setSearchTerm(e.target.value)} 
                    className="search-input"
                />
                {filteredConversations.map((conversation, index) => (
                    <div key="{index}" classname="conversation-title">
                        <span onclick="{()"> handleConversationClick(conversation)}>
                            {conversation.title}
                        </span>
                        <button classname="delete-button" onclick="{()"> handleDeleteConversation(index)}>
                            ?️ {/* Delete icon */}
                        </button>
                    </div>
                ))}
                <button onclick="{handleSaveConversation}" classname="save-button">Save Conversation</button>
            </copilotsidebar>
            <div classname="chat-area">
                <h2 id="AI-Chatbot">AI Chatbot</h2>
                <div classname="chat-history">
                    {chatHistory.map((chat, index) => (
                        <div key="{index}" classname="{`message" :>
                            <strong>{chat.sender}:</strong> {chat.text}
                        </div>
                    ))}
                </div>
                <div classname="input-area">
                    <select value="{selectedPrompt}" onchange="{(e)"> handlePromptSelect(e.target.value)} 
                        className="prompt-select"
                    >
                        <option value="">Select a prompt...</option>
                        {filteredPrompts.map((prompt, index) => (
                            <option key="{index}" value="{prompt}">{prompt}</option>
                        ))}
                    </select>

                    {/* Button to toggle visibility of the new prompt input */}
                    <button onclick="{()"> setShowPromptInput(!showPromptInput)} className="toggle-prompt-button">
                        {showPromptInput ? "Hide Prompt Input" : "Add New Prompt"}
                    </button>

                    {/* New Prompt Input Field */}
                    {showPromptInput && (
                        <input type="text" value="{newPrompt}" onchange="{(e)"> setNewPrompt(e.target.value)} 
                            placeholder="Add a new prompt..." 
                            className="new-prompt-input"
                        />
                    )}

                    {/* Button to add the new prompt */}
                    {showPromptInput && (
                        <button onclick="{handleAddPrompt}" classname="add-prompt-button">Add Prompt</button>
                    )}

                    {/* Message Input Field */}
                    <input type="text" value="{message}" onchange="{(e)"> setMessage(e.target.value)} 
                        placeholder="Type your message..." 
                        className="message-input"
                    />
                    <button onclick="{handleSendMessage}" classname="send-button">Send</button>
                </div>
            </div>
        </div>
    );
};

export default Chatbot;

4.更新App.js

将 src/App.js 的内容替换为:

import React from 'react';
import Chatbot from './Chatbot';

function App() {
    return (
        <div classname="App">
            <chatbot></chatbot>
        </div>
    );
}

export default App;

5. 创建Chatbot.css

.chatbot-container {
    display: flex;
    height: 100vh;
}

.chat-area {
    margin-left: 20px;
    flex-grow: 1;
    padding: 20px;
    background-color: #f9f9f9;
    border-radius: 8px;
    box-shadow: 0 2px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}

.chat-history {
    border: 1px solid #ccc;
    padding: 10px;
    height: calc(100% - 120px); /* Adjust height based on input area */
    overflow-y: scroll;
    border-radius: 8px;
}

.message {
    margin-bottom: 10px;
}

.user {
    text-align: right;
}

.bot {
    text-align: left;
}

.input-area {
    display: flex;
    align-items: center;
}

.prompt-select {
    margin-right: 10px;
}

.message-input {
    flex-grow: 1;
    padding: 10px;
    border-radius: 4px;
    border: 1px solid #ccc;
}

.send-button {
    padding: 10px 15px;
    background-color: #007bff;
    color: white;
    border: none;
    border-radius: 4px;
    cursor: pointer;
}

.send-button:hover {
    background-color: #0056b3;
}

.conversation-title {
    padding: 10px;
    cursor: pointer;
}

.conversation-title:hover {
    background-color: #f0f0f0;
}

.save-button {
    margin-top: 10px;
    padding: 5px 10px;
    background-color: #28a745;
    color: white;
    border: none;
    border-radius: 4px;
    cursor: pointer;
}

.save-button:hover {
    background-color: #218838;
}

.prompt-select,
.new-prompt-input,
.message-input {
    margin-right: 10px;
}

.search-input {
    margin-bottom: 10px;
}

.new-prompt-input {
   flex-grow: 1; /* Allow it to take remaining space */
   padding: 10px;
   border-radius: 4px;
   border: 1px solid #ccc;
}

.add-prompt-button,
.send-button,
.save-button {
   padding: 10px 15px;
   background-color: #007bff;
   color: white;
   border: none;
   border-radius: 4px;
   cursor: pointer;
}

.add-prompt-button:hover,
.send-button:hover,
.save-button:hover {
   background-color: #0056b3; /* Darker shade for hover */
}

.conversation-title {
   padding: 10px;
   cursor: pointer;
}

.conversation-title:hover {
   background-color: #f0f0f0; /* Highlight on hover */
}

.toggle-prompt-button {
   margin-right: 10px;
   padding: 10px 15px;
   background-color: #17a2b8; /* Different color for visibility */
   color: white;
   border: none;
   border-radius: 4px;
   cursor: pointer;
}

.toggle-prompt-button:hover {
   background-color: #138496; /* Darker shade for hover */
}

5.运行React应用程序

启动你的 React 应用程序:

npm start

您的前端现在应该在 http://localhost:3000 上运行。

第 3 步:测试您的聊天机器人

  1. 确保您的 Flask 后端和 React 前端都在运行。
  2. 打开浏览器并导航至 http://localhost:3000。
  3. 在输入字段中输入消息并查看 AI 聊天机器人的响应。

要在您的 dev.to 帖子中包含 GitHub 存储库 URL,以发布有关使用 CopilotKit、Flask 和 React 构建聊天机器人的信息,您可以将其格式化如下:


使用 CopilotKit、Flask 和 React 构建 AI 聊天机器人

在这篇文章中,我们将逐步介绍使用 CopilotKit 作为前端、Flask 作为后端、React 作为用户界面来创建交互式 AI 聊天机器人的步骤。

GitHub 存储库

您可以在 GitHub 上找到该项目的完整代码:Chatbot with CopilotKit

结论

您现在已经有了一个使用 CopilotKit 作为前端、使用 Flask 作为后端构建的基本 AI 聊天机器人!您可以通过添加用户身份验证、保存聊天历史记录或改进 UI/UX 设计等功能来增强此项目。

以上是使用 CopilotKit 创建 AI 聊天机器人:使用 Flask 和 React 的分步指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
为什么数组通常比存储数值数据列表更高?为什么数组通常比存储数值数据列表更高?May 05, 2025 am 12:15 AM

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

如何将Python列表转换为Python阵列?如何将Python列表转换为Python阵列?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

您可以将不同的数据类型存储在同一Python列表中吗?举一个例子。您可以将不同的数据类型存储在同一Python列表中吗?举一个例子。May 05, 2025 am 12:10 AM

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。

Python中的数组和列表之间有什么区别?Python中的数组和列表之间有什么区别?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

通常使用哪种模块在Python中创建数组?通常使用哪种模块在Python中创建数组?May 05, 2025 am 12:02 AM

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

您如何将元素附加到Python列表中?您如何将元素附加到Python列表中?May 04, 2025 am 12:17 AM

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

您如何创建Python列表?举一个例子。您如何创建Python列表?举一个例子。May 04, 2025 am 12:16 AM

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

讨论有效存储和数值数据的处理至关重要的实际用例。讨论有效存储和数值数据的处理至关重要的实际用例。May 04, 2025 am 12:11 AM

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

SecLists

SecLists

SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。