基于 OpenAI ChatGPT 接口和 feffery components 构建在线问答机器人，并基于 render 实现自动化持续部署。
它支持：
- 开启多轮对话模式，它将记住你之前的问题。
- 导出当前对话记录为 Markdown 文件，你可以将其保存到本地。
- 一键清空当前对话记录。
OpenAI 在 3 月 2 日发布了 gpt-3.5-turbo，这是 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）模型的最新版本，它拥有更快的处理速度和更低的成本（100 万词的对话大约只需要 10 多元人民币）。
公众号玩转 Dash的费老师分享了基于 ChatGPT 官方接口快速开发对话机器人和支持多轮对话、记录导出，纯 Python 开发 ChatGPT 对话机器人应用，我根据这些教程搭建了基于 ChatGPT 的在线问答机器人，并在 render 上实现了自动化持续部署。
参考基于 ChatGPT 官方接口快速开发对话机器人和支持多轮对话、记录导出，纯 Python 开发 ChatGPT 对话机器人应用，按照如下几步即可在本地构建 Dash 应用：
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将代码下载到本地，进入代码所在目录，创建虚拟环境并激活。
conda create -n chatgpt-bot python=3.8 -y conda activate chatgpt-bot
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通过
pip install -r requirements.txt安装依赖 -
在
config.py中填入自己的openai_api_key。 -
通过
python app.py在本地构建 Dash 应用。
到此我们应该能够在 http://127.0.0.1:8050 看到已经成功构建的 Dash 应用了，但可能会遇到一些问题：
设定命令行运行的参数，如果带有参数local，则开启PROXY，其中10809是PROXY网络的端口号，我们需要找到自己的PROXY网络的端口号填进去。
import sys
if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "local":
import os
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:10809"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:10809"在本地构建时，用python app.py local即可。
如果你只在本地运行，也可以不用加入命令行参数，也就是把 #!py if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "local": 删去，默认使用 PROXY。
我这里加入了命令行参数，是因为我最终需要部署到 render 上，render 是不用开启 PROXY 就能使用 OpenAI 的。
当我在本地运行时，就用命令行参数指定网络端口。而在 render 上持续部署时，默认是不会开启指定的网络端口的。
openai_api_key是私人的密钥，不应该暴露在公共环境中。如果需要将代码上传到 GitHub 等平台，可以设置环境变量，这样可以将openai_api_key隐藏，但不影响应用的运行。
注意命令行是否以管理员身份打开：
- 若不是管理员身份，则应该将
openai_api_key添加到用户变量。 - 若是管理员身份，则应该将
openai_api_key添加到系统变量。
在config.py读入环境变量：
import os
class Config:
# 请填入你的 openai API key
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")将代码上传到 GitHub 后，在 render 上配置：
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服务器区域，建议选新加坡，离中国最近，访问速度可能比较好。
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Build Command
pip install -r requirements.txt注意：
requirements.txt中需要包含gunicorn，否则无法运行gunicorn。 -
Start Command
gunicorn chat_app:server注意我们需要把
app.py先重命名为chat_app.py（你也可以命名为其他名字，只要不是app.py即可），否则gunicorn app:server会出现命名冲突导致部署失败。参考：https://community.render.com/t/what-is-the-correct-start-command-for-a-python-dash-app/5740 -
如果
OPENAI_API_KEY是环境变量的形式存放，则还需要设置 Environment。
这样就能够实现自动化持续部署了，当 GitHub 代码仓库有更新时，Dash 应用也会自动部署更新。
我在自建服务器上尝试部署 Dash 应用，但遇到了许多麻烦的事，例如：
参考：Windows 10 nginx 安裝及问题解决 设置 80 端口代理
配置 host 后默认请求到 80 端口，而 80 端口一般被各种系统服务占用。Dash 的默认服务端口为 8050，需要通过 Nginx 做端口转发，方法如下。
删除 nginx.conf 中 server 部分配置，替换成下面配置：
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:8050; # 应用服务器HTTP地址
proxy_set_header Host $http_host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
}
从域名服务商下载 SSL 证书后需要在 Nginx 进行配置，我最终没能达到加密访问的效果，遂放弃。
自建服务器还有很多缺点，例如：
- 不易维护。证书、网络、性能都是需要自己管理并维护的，不是很让人省心。
- 有一定的成本。每年需要花几百元购买服务器。
- 需要很多进阶的配置。要想实现 HTTPS、自动化持续部署等实用功能，需要学习更多的技术。如果我们不是专业的运维人员，需要在这些方面花费大量时间。
所以我还是推荐使用专业的部署平台（如 render、vercel、heroku 等），免费版本的功能和额度已经足够用了，它们实在是让人省心不少。或者使用 GitHub Actions 实现持续集成、持续部署，不过访问速度可能稍慢。
真心感恩这些为所有人提供优质服务的开发者们。