基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互

2025-03-28 15:50

本文主要是介绍基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互》:本文主要介绍如何基于Flask框架开发AI模型API管理系统,允许用户添加、删除不同AI模型的API密钥,感兴趣的可以了解下...

1. 概述

该应用是一个基于 Flask 框架的 AI 模型 API 管理系统,允许用户添加、删除不同 AI 模型(如 DeepSeek、阿里云、智谱、百度、科大讯飞等)的 API 密钥,并通过这些配置好的 API 与相应的 AI 模型进行交互,获取回复。应用包含后端的 Flask 服务和前端的 HTML 页面及 javascript 脚本。

2. 后端代码说明

2.1 依赖库导入

from flask import Flask, request, render_template, jsonify
import requests

Flask:用于构建 Web 应用的轻量级框架。

request:用于处理 HTTP 请求,获取请求中的数据。

render_template:用于渲染 HTML 模板。

jsonify:用于将 python 对象转换为 JSON 格式并作为 HTTP 响应返回。

requests:用于发送 HTTP 请求,与外部 API 进行交互。

2.2 应用初始化

app = Flask(__name__)

创建一个 Flask 应用实例,__name__参数用于指定应用的名称。

2.3 API 存储字典

# 存储用户配置的API
apis = {
    "deepseek": None,
    "aliyun": None,
    "zhipu": None,
    "baidu": None,
    "iflytek": None
}

定义一个字典apis,用于存储不同 AI 模型的 API 密钥,初始值均为None。

2.4 路由函数

1.首页路由:

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', apis=apis)

当用户访问根路径时,渲染index.html模板,并将apis字典传递给模板,以便在页面上显示和操作。

2.添加 API 路由:

@app.route('/add_api', methods=['POST'])
def add_api():
    try:
        data = request.get_json()
        if not data:
            return jsonify({"status": "error", "message": "No data provided"}), 400
            
        model = data.get('model')
        api_key = data.get('api_key')
        
        if not model or not api_key:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Missing required parameters"}), 400
            
        if model in apis:
            apis[model] = api_key
            return jsonify({"status": "success", "message": f"{model} API added successfully!"})
        else:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Invalid model specified."}), 400
    except Exception as e:
        return jsonify({"status": "error", "message": str(e)}), 500

处理POST请求,从请求中获取 JSON 数据,提取model和api_key。

检查数据的完整性,若缺少必要参数或模型不合法,则返回相应的错误信息。

若模型存在于apis字典中,则将对应的 API 密钥存入字典,并返回成功消息;否则返回错误消息。

若发生异常,返回异常信息和 500 状态码。

3.删除 API 路由:

@app.route('/remove_api', methods=['POST'])
def remove_api():
    try:
        data = request.get_json()
        if not data:
            return jsonify({"status": "error", "message": "No data provided"}), 400
            
        model = data.get('model')
        
        if not model:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Missing model parameter"}), 400
            
        if model in apis:
            apis[model] = None
            return jsonify({"status": "success", "message": f"{model} API removed successfully!"})
        else:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Invalid model specified."}), 400
    except Exception as e:
        return jsonify({"status": "error", "message": str(e)}), 500

处理POST请求,从请求中获取 JSON 数据,提取model。

检查数据的完整性,若缺少模型参数或模型不合法,则返回相应的错误信息。

若模型存在于apis字典中,则将其 API 密钥设置为None,并返回成功消息;否则返回错误消息。

若发生异常,返回异常信息和 500 状态码。

4.获取响应路由:

@app.route('/get_response', methods=['POST'])
def get_response():
    try:
        data = request.get_json()
        if not data:
            return jsonify({"status": "error", "message": "No data provided"}), 400
            
        model = data.get('model')
        prompt = data.get('prompt')
        
        if not model or not prompt:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Missing required parameters"}), 400
            
        if model in apis and apis[model]:
            try:
                # 这里根据不同的模型调用相应的API
                if model == "deepseek":
                    headers = {
                        "Authorization": f"Bearer {apis[model]}",
                        "Content-Type": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "model": "deepseek-chat",
                        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                        "temperature": 0.7
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                elif model == "aliyun":
                    headers = {
                        "Authorization": f"Bearer {apis[model]}",
                        "Content-Type": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "model": "bailian",
                        "input": {
                            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
                        }
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://bailian.aliyuncs.com/v2/app/completions",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                elif model == "zhipu":
                    headers = {
                        "Authorization": f"Bearer {apis[model]}",
                        "Content-Type": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "model": "chatglm_turbo",
                        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_turbo/invoke",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
    China编程            elif model == "baidu":
                    headers = {
                        "Content-Type": "application/json",
                        "Accept": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
                    }
                    response = requests.post(
                        f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?Access_token={apis[model]}",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                elif model == "iflytek":
                    headers = {
                        "Content-Type": "application/json",
                        "X-Appid": "your_app_id",  # 需要替换为实际AppID
                        "X-CurTime": str(int(time.time())),
                        "X-Param": json.dumps({"scene": "main"}),
                        "X-CheckSum": ""  # 需要计算校验和
                    }
                    payload = {
                        "text": prompt
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://api.xfyun.cn/v1/aiui/v1/text",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                
                if response.status_code == 200:
                    response_data = response.json()
                    # 根据不同API的响应格式提取回复
                    if model == "deepseek":
                        reply = response_data['choices'][0]['message']['content']
                    elif model == "aliyun":
                        reply = response_data['output']['text']
                    elif model == "zhipu":
                        reply = response_data['data']['choices'][0]['content']
                    elif model == "baidu":
                        reply = response_data['result']
                    elif model == "iflytek":
                        reply = response_data['data'][0]['content']
                    
                    return jsonify({
                        "status": "success", 
                        "response": reply,
                        "model": model
                    })
                else:
                    return jsonify({
                        "status": "error", 
                        "message": f"API call failed with status code {response.status_code}",
                        "response_text": response.text,
                        "request_payload": payload  # 添加请求负载用于调试
                    }), response.status_code
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                return jsonify({
                    "status": "error", 
                    "message": f"Network error: {str(e)}"
                }), 500
            except Exception as e:
                return jsonify({
                    "status": "error", 
                    "message": str(e),
                    "error_type": type(e).__name__
                }), 500
        else:
            return jsonify({
                "status": "error", 
                "message": "API not configured or invalid model."
            }), 400
    except Exception as e:
        return jsonify({"status": "error", "message": str(e)}), 500

处理POST请求,从请求中获取 JSON 数据,提取model和prompt。

检查数据的完整性,若缺少必要参数或模型未配置 API 密钥,则返回相应的错误信息。

根据不同的模型,构造相应的请求头和请求负载,发送POST请求到对应的 API 端点。

若 API 调用成功(状态码为 200),根据不同模型的响应格式提取回复内容,并返回成功消息;否则返回错误消息,包括状态码、响应文本和请求负载(用于调试)。

若发生网络错误或其他异常,返回相应的错误信息和状态码。

2.5 应用运行

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

当脚本直接运行时,启动 Flask 应用,并设置debug模式为True,以便在开发过程中查看错误信息和自动重新加载应用。

3. 前端代码说明

3.1 HTML 结构

头部部分:

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>AI Model API Manager</title>
    <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/css/bootstrap.min.css" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="stylesheet">
    <style>
        .chat-window {
            height: 400px;
            overflow-y: auto;
            border: 1px solid #ccc;
            padding: 10px;
            margin-bottom: 20px;
            background-color: #f9f9f9;
        }
        .message {
            margin-bottom: 10px;
            padding: 8px;
            border-radius: 5px;
        }
        .user-message {
            background-color: #e3f2fd;
            margin-left: 20%;
        }
        .bot-message {
            background-color: #f1f1f1;
            margin-right: 20%;
        }
        .model-info {
            font-size: 0.8em;
            color: #666;
            margin-top: 5px;
        }
        .error-message {
            background-color: #ffebee;
            color: #d32f2f;
        }
    </style>
</head>

设置页面的字符编码、视口等基本信息。

引入 Bootstrap 的 CSS 样式表,用于页面布局和样式。

自定义一些 CSS 样式,用于聊天窗口、消息显示、错误消息显示等。

主体部分:

<body>
    <div class="container mt-5">
        <h1 class="text-center mb-4">AI Model API Manager</h1>
        <div class="row">
            <div class="col-md-6">
                <div class="card mb-3">
                    <div class="card-header">API Management</div>
                    <div class="card-body">
                        <form id="addApiForm" class="mb-3">
                            <div class="mb-3">
                                <label for="addModel" class="form-label">Model:</label>
                                <select id="addModel" name="model" class="form-select">
                                    <option value="deepseek">DeepSeek</option>
                                    <option value="aliyun">Aliyun</option>
                                    <option value="zhipu">Zhipu</option>
                                    <option value="baidu">Baidu</option>
                                    <option value="iflytek">Iflytek</option>
                                </select>
                            </div>
                            <div class="mb-3">
                                <label for="api_key" class="form-label">API Key:</label>
                                <input type="text" id="api_key" name="api_key" class="form-control" required>
                            </div>
                            <button type="submit" class="btn btn-primary">Add API</button>
                        </form>
                        <form id="removeApiForm">
                            <div class="mb-3">
                                <label for="removeModel" class="form-label">Model:</label>
                                <select id="removeModel" name="model" class="form-select">
                                    <option value="deepseek">DeepSeek</option>
                                    <option value="aliyun">Aliyun</option>
                                    <option value="zhipu">Zhipu</option>
                                    <option value="baidu">Baidu</option>
                                    <option value="iflytek">Iflytek</option>
                                </select>
                            </div>
                            <button type="submit" class="btn btn-danger">Remove API</button>
                        </form>
                    </div>
                </div>
            </div>
            <div class="col-md-6">
                <div class="card">
                    <div class="card-header">Chat with AI</div>
                    <div class="card-body">
                        <div class="chat-window" id="chatWindow"></div>
                        <form id="getResponseForm">
                            <div class="mb-3">
                                <label for="chatModel" class="form-label">Model:</label>
                                <select id="chatModel" name="model" class="form-select">
                                    <option value="deepseek">DeepSeek</option>
                                    <option value="aliyun">Aliyun</option>
                                    <option value="zhipu">Zhipu</option>
                                    <option value="baidu">Baidu</option>
                                    <option value="iflytek">Iflytek</option>
                                </select>
                            </div>
                            <div class="mb-3">
                                <label for="prompt" class="form-label">Prompt:</label>
                                <input type="text" id="prompt" name="prompt" class="form-control" required>
                            </div>
                            <button type="submit" class="btn btn-success">Get Response</button>
                        </form>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>

页面主体部分使用 Bootstrap 的栅格系统布局。

左侧部分用于 API 管理,包含添加 API 和移除 API 的表单,表单中包含模型选择和 API 密钥输入框。

右侧部分用于与 AI 聊天,包含聊天窗口和发送请求的表单,表单中包含模型选择和提示输入框。

3.2 JavaScript 脚本

添加 API 功能:

document.getElementById('addApiForm').addEventListener('submit', function(e) {
    e.preventDefault();
    const model = document.getElementById('addModel').value;
    const apiKey = document.getElementById('api_key').value;
    
    fetch('/add_api', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
        },
        body: JSON.stringify({
            model: model,
            api_key: apiKey
        })
    })
    .then(response => {
        if (!response.ok) {
            return response.json().then(err => { throw err; });
        }
        return response.json();
    })
    .then(data => {
        alert(data.message);
        document.getElementById('api_key').value = '';
    })
    .catch(error => {
        alert(`Error: ${error.message || 'Failed to add API'}`);
    });
});

监听添加 API 表单的提交事件,阻止表单的默认提交行为。

获取用户选择的模型和输入的 API 密钥。

使用fetch发送POST请求到/add_api端点,传递模型和 API 密钥的 JSON 数据。

处理响应,若响应失败,抛出错误;若成功,显示提示信息并清空 API 密钥输入框;若发生异常,显示错误提示。

app.py代码

from flask import Flask, request, render_template, jsonify
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
# 存储用户配置的API
apis = {
    "deepseek": None,
    "aliyun": None,
    "zhipu": None,
    "baidu": None,
    "iflytek": None
}
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', apis=apis)
 
@app.route('/add_api', methods=['POST'])
def add_api():
    try:
        data = request.get_json()
        if not data:
            return jsonify({"status": "error", "message": "No data provided"}), 400
            
        model = data.get('model')
        api_key = data.get('api_key')
        
        if not model or not api_key:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Missing required parameters"}), 400
            
        if model in apis:
            apis[model] = api_key
            return jsonify({"status": "success", "message": f"{model} API added successfully!"})
        else:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Invalid model specified."}), 400
    except Exception as e:
        return jsonify({"status": "error", "message": str(e)}), 500
 
@app.route('/remove_api', methods=['POST'])
def remove_api():
    try:
        data = request.get_json()
        if not data:
            return jsonify({"status": "error", "message": "No data provided"}), 400
            
        model = data.get('model')
        
        if not model:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Missing model parameter"}), 400
            
        if model in apis:
            apis[model] = None
            return jsonify({"status": "success", "message": f"{model} API removed successfully!"})
        else:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Invalid model specified."}), 400
    except Exception as e:
        return jsonify({"status": "error", "message": str(e)}), 500
 
@app.route('/get_response', methods=['POST'])
def get_response():
    try:
        data = request.get_json()
        if not data:
            return jsonify({"status": "error", "message": "No data provided"}), 400
            
        model = data.get('model')
        prompt = data.get('prompt')
        
        if not model or not prompt:
            return jsonify({"status": "error", "message": "Missing required parameters"}), 400
            
        if model in apis and apis[model]:
            try:
                # 这里根据不同的模型调用相应的API
                if model == "deepseek":
                    headers = {
                        "Authorization": f"Bearer {apis[model]}",
                        "Content-Type": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "model": "deepseek-chat",
                        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                        "temperature": 0.7
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                elif model == "aliyun":
                    headers = {
                        "Authorization": f"Bearer {apis[model]}",
                        "Content-Type": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "model": "bailian",
                        "input": {
                            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
                        }
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://bailian.aliyuncs.com/v2/app/completions",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                elif model == "zhipu":
                    headers = {
                        "Authorization": f"Bearer {apis[model]}",
                        "Content-Type": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "model": "chatglm_turbo",
                        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_turbo/invoke",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                elif model == "baidu":
                    headers = {
                        "Content-Type": "application/json",
                        "Accept": "application/json"
                    }
                    payload = {
                        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
                    }
                    response = requests.post(
                        f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={apis[model]}",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                elif model == "iflytek":
                    headers = {
                        "Content-Type": "application/json",
                        "X-Appid": "your_app_id",  # 需要替换为实际AppID
                        "X-CurTime": str(int(time.time())),
                        "X-Param": json.dumps({"scene": "main"}),
                        "X-CheckSum": ""  # 需要计算校验和
                    }
                    payload = {
                        "text": prompt
                    }
                    response = requests.post(
                        "https://api.xfyun.cn/v1/aiui/v1/text",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    )
                
                if response.status_code == 200:
                    response_data = response.json()
                    # 根据不同API的响应格式提取回复
                    if model == "deepseek":
                        reply = response_data['choices'][0]['message']['content']
                    elif model == "aliyun":
                        reply = response_data['output']['text']
                    elif model == "zhipu":
                        reply = response_data['data']['choices'][0]['content']
                    elif model == "baidu":
                        reply = response_data['result']
                    elif model == "iflytek":
                        reply = response_data['data'][0]['content']
                    
                    return jsonify({
                        "status": "success", 
                        "response": reply,
                        "model": model
                    })
                else:
                    return jsonify({
                        "status": "error", 
                        "message": f"API call failed with status code {response.status_code}",
                     China编程   "response_text": response.text,
                        "request_payload": payload  # 添加请求负载用于调试
                    }), response.status_code
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                return jsonify({
                    "status": "error", 
                    "message": f"Network error: {str(e)}"
                }), 500
            except Exception as e:
                return jsonify({
                    "status": "error", 
                    "message": str(e),
                    "error_type": type(e).__name__
                }), 500
        else:
            return jsonify({
                "status": "error", 
                "message": "API not configured or invalid model."
            }), 400
    except Exception as e:
        return jsonify({"status": "error", "message": str(e)}), 500
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

index.html代码

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>AI Model API Manager</title>
    <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/css/bootstrap.min.css" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="stylesheet">
    <style>
        .chat-window {
            height: 400px;
            overflow-y: auto;
            border: 1px solid #ccc;
            padding: 10px;
            margin-bottom: 20px;
            background-color: #f9f9f9;
        }
        .message {
            margin-bottom: 10px;
            padding: 8px;
            border-radius: 5px;
        }
        .jsuser-message {
            background-color: #e3f2fd;
            margin-left: 20%;
        }
        .bot-message {
            background-color: #f1f1f1;
            margin-right: 20%;
        }
        .model-info {
            font-size: 0.8em;
            color: #666;
            margin-top: 5px;
        }
        .error-message {
            background-color: #ffebee;
            color: #d32f2f;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container mt-5">
        <h1 class="text-center mb-4">AI Model API Manager</h1>
        <div class="row">
            <div class="col-md-6">
                <div class="card mb-3">
                    <div class="card-header">API Management</div>
                    <div class="card-body">
                        <form id="addApiForm" class="mb-3">
                            <div class="mb-3">
                                <label for="addModel" class="form-label">Model:</label>
                                <select id="addModel" name="model" class="form-select">
                                    <option value="deepseek">DeepSeek</option>
                                    <option value="aliyun">Aliyun</option>
                                    <option value="zhipu">Zhipu</option>
                                    <option value="baidu">Baidu</option>
                                    <option value="iflytek">Iflytek</option>
                                </select>
                            </div>
                            <div class="mb-3">
                                <label for="api_key" class="form-label">API Key:</label>
                                <input type="text" id="api_key" name="api_key" class="form-control" required>
                            </div>
                            <button type="submit" class="btn btn-primary">Add API</button>
                        </form>
                        <form id="removeApiForm">
                            <div class="mb-3">
                                <label for="removeModel" class="form-label">Model:</label>
                                <select id="removeModel" name="model" class="form-select">
                                    <option value="deepseek">DeepSeek</option>
                                    <option value="aliyun">Aliyun</option>
                                    <option value="zhipu">Zhipu</option>
                                    <option value="baidu">Baidu</option>
                                    <option value="iflytek">Iflytek</option>
                                </select>
                            </div>
                            <button type="submit" class="btn btn-danger">Remove API</button>
                        </form>
                    </div>
                </div>
            </div>
            <div class="col-md-6">
                <div class="card">
                    <div class="card-header">Chat with AI</div>
                    <div class="card-body">
                        <div class="chat-window" id="chatWindow"></div>
                        <form id="getResponseForm">
                            <div class="mb-3">
                                <label for="chatModel" class="form-label">Model:</label>
                                <select id="chatModel" name="model" class="form-select">
                                    <option value="deepseek">DeepSeek</option>
                                    <option value="aliyun">Aliyun</option>
                                    <option value="zhipu">Zhipu</option>
                                    <option value="baidu">Baidu</option>
                                    <option value="iflytek">Iflytek</option>
                                </select>
                            </div>
                            <div class="mb-3">
                                <label for="prompt" class="form-label">Prompt:</label>
                                <input type="text" id="prompt" name="prompt" class="form-control" required>
                            </div>
                            <button type="submit" class="btn btn-success">Get Response</button>
                        </form>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
 
<!-- 保持之前的HTML结构不变,只修改JavaScript部分 -->
<script>
    // 添加API
    document.getElementById('addApiForm').addEventListener('submit', function(e) {
        e.preventDefault();
        const model = document.getElementById('addModel').value;
        const apiKey = document.getElementById('api_key').value;
        
        fetch('/add_api', {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json',
            },
            body: JSON.stringify({
                model: model,
                api_key: apiKey
            })
        })
        .then(response => {
            if (!response.ok) {
                return response.json().then(err => { throw err; });
            }
            return response.json();
        })
        .then(data => {
            alert(data.message);
            document.getElementById('api_key').value = '';
        })
        .catch(error =&javascriptgt; {
            alert(`Error: ${error.message || 'Failed to add API'}`);
        });
    });
 
    // 移除API
    document.getElementById('removeApiForm').addEventListener('submit', function(e) {
        e.preventDefault();
        const model = document.getElementById('removeModel').value;
        
        fetch('/remove_api', {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json',
            },
            body: JSON.stringify({
                model: model
            })
        })
        .then(response => {
            if (!response.ok) {
                return response.json().then(err => { throw err; });
            }
            return response.json();
        })
        .then(data => {
            alert(data.message);
        })
        .catch(error => {
            alert(`Error: ${error.message || 'Failed to remove API'}`);
        });
    });
 
    // 获取响应
    document.getElementById('getResponseForm').addEventListener('submit', function(e) {
        e.preventDefault();
        const model = document.getElementById('chatModel').value;
        const prompt = document.getElementById('prompt').value;
        const chatWindow = document.getElementById('chatWindow');
        
        // 添加用户消息
        chatWindow.innerHTML += `
            <div class="message user-message">
                <strong>You:</strong> ${prompt}
            </div>
        `;
        
        const submitBtn = document.querySelector('#getResponseForm button[type="submit"]');
        submitBtn.disabled = true;
        
        fetch('/get_response', {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json',
            },
            body: JSON.stringify({
                model: model,
                prompt: prompt
            })
        })
        .then(response => {
            if (!response.ok) {
                return response.json().then(err => { throw err; });
            }
            return response.json();
        })
        .then(data => {
            if (data.status === "success") {
                chatWindow.innerHTML += `
                    <div class="message bot-message">
                        <strong>Bot (${data.model}):</strong> ${data.response}
                    </div>
                `;
            } else {
                // 显示更详细的错误信息
                let errorMsg = data.message;
                if (data.response_text) {
                    try {
                        const errorData = JSON.parse(data.response_text);
                        errorMsg += ` - ${errorData.error || errorData.message || ''}`;
                    } catch (e) {
                        errorMsg += ` - ${data.response_text}`;
                    }
                }
                
                chatWindow.innerHTML += `
                    <div class="messagewww.chinasem.cn error-message">
                        <strong>Error:</strong> ${errorMsg}
                    </div>
                `;
            }
            chatWindow.scrollTop = chatWindow.scrollHeight;
            document.getElementById('prompt').value = '';
        })
        .catch(error => {
            let errorMsg = error.message || 'Failed to get response';
            if (error.response_text) {
                errorMsg += ` - ${error.response_text}`;
            }
            
            chatWindow.innerHTML += `
                <div class="message error-message">
                    <strong>Error:</strong> ${errorMsg}
                </div>
            `;
            chatWindow.scrollTop = chatWindow.scrollHeight;
        })
        .finally(() => {
            submitBtn.disabled = false;
        });
    });
</script>
 
</body>
</html>

到此这篇关于基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互的文章就介绍到这了,更多相关Flask AI模型API管理内容请搜索编程China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持China编程(www.chinasem.cn)!

这篇关于基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1153989

相关文章

Spring 框架之Springfox使用详解

《Spring框架之Springfox使用详解》Springfox是Spring框架的API文档工具,集成Swagger规范,自动生成文档并支持多语言/版本,模块化设计便于扩展,但存在版本兼容性、性... 目录核心功能工作原理模块化设计使用示例注意事项优缺点优点缺点总结适用场景建议总结Springfox 是

Golang如何对cron进行二次封装实现指定时间执行定时任务

《Golang如何对cron进行二次封装实现指定时间执行定时任务》:本文主要介绍Golang如何对cron进行二次封装实现指定时间执行定时任务问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误... 目录背景cron库下载代码示例【1】结构体定义【2】定时任务开启【3】使用示例【4】控制台输出总结背景

使用Python进行GRPC和Dubbo协议的高级测试

《使用Python进行GRPC和Dubbo协议的高级测试》GRPC(GoogleRemoteProcedureCall)是一种高性能、开源的远程过程调用(RPC)框架,Dubbo是一种高性能的分布式服... 目录01 GRPC测试安装gRPC编写.proto文件实现服务02 Dubbo测试1. 安装Dubb

Python的端到端测试框架SeleniumBase使用解读

《Python的端到端测试框架SeleniumBase使用解读》:本文主要介绍Python的端到端测试框架SeleniumBase使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全... 目录SeleniumBase详细介绍及用法指南什么是 SeleniumBase?SeleniumBase

HTML5 getUserMedia API网页录音实现指南示例小结

《HTML5getUserMediaAPI网页录音实现指南示例小结》本教程将指导你如何利用这一API,结合WebAudioAPI,实现网页录音功能,从获取音频流到处理和保存录音,整个过程将逐步... 目录1. html5 getUserMedia API简介1.1 API概念与历史1.2 功能与优势1.3

使用jenv工具管理多个JDK版本的方法步骤

《使用jenv工具管理多个JDK版本的方法步骤》jenv是一个开源的Java环境管理工具,旨在帮助开发者在同一台机器上轻松管理和切换多个Java版本,:本文主要介绍使用jenv工具管理多个JD... 目录一、jenv到底是干啥的?二、jenv的核心功能(一)管理多个Java版本(二)支持插件扩展(三)环境隔

Linux使用scp进行远程目录文件复制的详细步骤和示例

《Linux使用scp进行远程目录文件复制的详细步骤和示例》在Linux系统中,scp(安全复制协议)是一个使用SSH(安全外壳协议)进行文件和目录安全传输的命令,它允许在远程主机之间复制文件和目录,... 目录1. 什么是scp?2. 语法3. 示例示例 1: 复制本地目录到远程主机示例 2: 复制远程主

详解如何使用Python从零开始构建文本统计模型

《详解如何使用Python从零开始构建文本统计模型》在自然语言处理领域,词汇表构建是文本预处理的关键环节,本文通过Python代码实践,演示如何从原始文本中提取多尺度特征,并通过动态调整机制构建更精确... 目录一、项目背景与核心思想二、核心代码解析1. 数据加载与预处理2. 多尺度字符统计3. 统计结果可

windows系统上如何进行maven安装和配置方式

《windows系统上如何进行maven安装和配置方式》:本文主要介绍windows系统上如何进行maven安装和配置方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不... 目录1. Maven 简介2. maven的下载与安装2.1 下载 Maven2.2 Maven安装2.

C/C++的OpenCV 进行图像梯度提取的几种实现

《C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的几种实现》本文主要介绍了C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录预www.chinasem.cn备知识1. 图像加载与预处理2. Sobel 算子计算 X 和 Y