19、用 Python + OpenAI 构建一个命令行 AI 问答助手

🎯 教你用最少的代码，快速打造一个能在命令行对话的“ChatGPT 助手”，支持多轮问答、聊天记录、持久化保存，既是工具也是项目展示。

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✅ 本文目标

• 通过 openai API 与 GPT 模型对话
• 支持命令行输入 & 结构化输出
• 加入历史上下文（记忆）
• 可扩展成 CLI 工具或本地知识助手

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🧰 环境准备

1. 安装依赖

pip install openai rich

2. 获取 OpenAI API Key

• 注册：platform.openai.com/
• 进入 API Keys 创建密钥

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🧠 基本结构（chat.py）

import openai
from rich import print
from rich.console import Console

# ✅ 替换成你的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = "sk-xxxxx"

console = Console()
messages = [{"role": "system", "content": "你是一个有趣又专业的编程助手"}]

def chat():
    while True:
        try:
            user_input = console.input("[bold green]你：[/] ")
            if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
                break

            messages.append({"role": "user", "content": user_input})

            res = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-3.5-turbo",  # 或 gpt-4
                messages=messages
            )

            reply = res.choices[0].message["content"]
            messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
            console.print(f"[bold blue]助手：[/] {reply}\n")

        except Exception as e:
            print(f"[red]❌ 错误：{e}[/]")

if __name__ == "__main__":
    chat()

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✨ 效果演示

$ python chat.py
你：帮我写个快速排序
助手：
当然可以！这是 Python 版本的快速排序代码：
...

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🧠 加分功能建议

功能	说明
保存对话记录	写入 chat_log.txt
使用 argparse	支持 --model gpt-4、--prompt 等参数
本地嵌入文档	实现 Retrieval-Augmented Generation（进阶）
响应多行 markdown	使用 rich.markdown.Markdown 美化输出

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📁 示例目录结构

chat-assistant/
├── chat.py
├── .env               # 可存放 API_KEY
└── README.md

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✅ 项目实用价值

• CLI 工具原型，能快速回答技术问题
• 可扩展成“Chat with PDF”、Chatbot 网站
• 可部署到终端、桌面、网页任意形态

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📦 扩展挑战

• ✅ 用 langchain + Chroma 本地知识库
• ✅ 封装为 todoai CLI 工具（支持 chat / code / explain）
• ✅ 用 Textual 打造 TUI UI（超好看）