{"id":409707,"date":"2024-06-29T20:57:25","date_gmt":"2024-06-29T20:57:25","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=409707"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=409707","title":{"rendered":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0418\u0418-\u0430\u0441\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e ChatGPT \u0438 Streamlit<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! ? \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0414\u0438\u043c\u0430 \u041a\u043e\u0441\u0430\u0440\u0435\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439, \u044f \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (DE), \u0443\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 Data Science \u0438 \u0432\u0441\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. Data Science \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0446\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n

\u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u044d\u0442\u0438 \u0418\u0418, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 ChatGPT, \u0432\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0444\u0435\u0440\u044b. \u0418 \u0432\u043e\u0442 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0443\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e Data Science \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0431\u043e\u0442\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c, \u0434\u0430 \u0435\u0449\u0451 \u0438 \u043f\u043e\u043e\u0431\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b. ChatGPT \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u044f\u0435\u0442. \u041e\u043d \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0431\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b, \u043d\u043e \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u0441\u0442\u0438\u0445\u0438 \u0441\u043e\u0447\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442. \u0417\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u043e, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430? \u0412\u043e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e:<\/p>\n

\n

\u041f\u043e\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u0438\u0440\u0430 — \u0418\u0418,<\/p>\n

ChatGPT \u0441\u0443\u043b\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438.<\/p>\n

\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442 \u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445,<\/p>\n

\u0421\u0442\u0440\u0430\u0445 \u0438\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0433\u043e\u0440\u0435\u0447\u044c \u043f\u043b\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n

\u0412 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0438\u043b\u0430,<\/p>\n

\u0421\u0443\u0434\u044c\u0431\u044b \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u0447\u043a\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430.<\/p>\n

\u0418\u0418 \u0441\u043b\u0430\u0432\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430,<\/p>\n

\u0412 \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043b\u044f\u044f \u043d\u0430\u0441.<\/p>\n<\/blockquote>\n

\"AI<\/p>\n
AI can do my job<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u0421\u0430\u0439\u0442 ChatGPT \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430\u0445, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f VPN. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0434\u0440\u0443\u0437\u0435\u0439 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0418\u0418 \u0431\u0435\u0437 \u0421\u041c\u0421 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e API ChatGPT \u0438 Streamlit. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c?<\/p>\n

\u0418\u0418-\u0430\u0441\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442 \u0432 5 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432<\/h2>\n

\u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ChatGPT API<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u041a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0441 \u0431\u043e\u0442\u043e\u043c \u0432 \u0447\u0430\u0442\u0435<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0447\u044c (TTS)<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    \u041a\u0430\u043a \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    \u041a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 Streamlit<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043a \u0434\u0435\u043b\u0443? \u0412\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a> \u0438 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c<\/a>.<\/p>\n

    \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438-\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n

    \u0418 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043a\u043e\u0434. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439:<\/p>\n

    def clear_chat() -> None:     st.session_state.generated = []     st.session_state.past = []     st.session_state.messages = []     st.session_state.user_text = \"\"  def show_text_input() -> None:     st.text_area(label=st.session_state.locale.chat_placeholder, value=st.session_state.user_text, key=\"user_text\")  def show_chat_buttons() -> None:     b0, b1, b2 = st.columns(3)     with b0, b1, b2:         b0.button(label=st.session_state.locale.chat_run_btn)         b1.button(label=st.session_state.locale.chat_clear_btn, on_click=clear_chat)         b2.download_button(             label=st.session_state.locale.chat_save_btn,             data=\"\\n\".join([str(d) for d in st.session_state.messages[1:]]),             file_name=\"ai-talks-chat.json\",             mime=\"application\/json\",         ) <\/code><\/pre>\n
    \u042d\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 c\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Streamlit \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0438 \u0447\u0430\u0442\u0430.<\/p>\n
    1. \u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ChatGPT API<\/h4>\n
    \u0412\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0441 API:<\/p>\n
    import streamlit as st import openai  from typing import List   def create_gpt_completion(ai_model: str, messages: List[dict]) -> dict:     openai.api_key = st.secrets.api_credentials.api_key     completion = openai.ChatCompletion.create(         model=ai_model,         messages=messages,     )     return completion <\/code><\/pre>\n
    \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0432\u0430 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430: ai_model<\/code>, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c GPT, \u0438 messages<\/code>, \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0447\u0430\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430. \u0423\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447 API, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0441\u0435\u043a\u0440\u0435\u0442\u043e\u0432 Streamlit, \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 ChatCompletion<\/code>, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 create<\/code>, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 API \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f (json<\/code>): \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430:<\/p>\n
    {   \"choices\": [     {       \"finish_reason\": \"stop\",       \"index\": 0,       \"message\": {         \"content\": \"How can I help you?\",         \"role\": \"assistant\"       }     }   ],   \"created\": 1681080142,   \"id\": \"chatcmpl-73Y1mIfmDFWzuHILFQ8PG3bQcvOzU\",   \"model\": \"gpt-4-0314\",   \"object\": \"chat.completion\",   \"usage\": {     \"completion_tokens\": 6,     \"prompt_tokens\": 27,     \"total_tokens\": 33   } } <\/code><\/pre>\n
    \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c, \u044d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 API OpenAI \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442\u0430. \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u00a0messages<\/code>\u00a0\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442\u0430.<\/p>\n
    2. \u041a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0441 \u0431\u043e\u0442\u043e\u043c \u0432 \u0447\u0430\u0442\u0435<\/h4>\n
    \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u0447\u0430\u0442\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 GPT. \u041a\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439: show_chat<\/code>, show_gpt_conversation<\/code> \u0438 show_conversation<\/code>.<\/p>\n
    from streamlit_chat import message   def show_chat(ai_content: str, user_text: str) -> None:     if ai_content not in st.session_state.generated:         # store the ai content         st.session_state.past.append(user_text)         st.session_state.generated.append(ai_content)     if st.session_state.generated:         for i in range(len(st.session_state.generated)):             message(st.session_state.past[i], is_user=True, key=str(i) + \"_user\", avatar_style=\"micah\")             message(\"\", key=str(i))             st.markdown(st.session_state.generated[i]) <\/code><\/pre>\n
    \u0422\u0443\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 streamlit-chat<\/a>. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c \u0447\u0430\u0442 \u0441 \u0431\u043e\u0442\u043e\u043c \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435.<\/p>\n
    \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f show_chat<\/code> \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0418\u0418 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 ai_content<\/code> (\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0418\u0418) \u0438 user_text<\/code> (\u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442).<\/p>\n
      \n
    1. \n
      \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 ai_content<\/code> \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435 st.session_state.generated<\/code>. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0432\u0432\u043e\u0434 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0418\u0418 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 st.session_state.past<\/code> \u0438 st.session_state.generated<\/code> \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<\/li>\n
    2. \n
      \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435\u00a0st.session_state.generated<\/code>\u00a0\u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0437\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0418\u0418, \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\u00a0message<\/code>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      def show_gpt_conversation() -> None:     try:         completion = create_gpt_completion(st.session_state.model, st.session_state.messages)         ai_content = completion.get(\"choices\")[0].get(\"message\").get(\"content\")         st.session_state.messages.append({\"role\": \"assistant\", \"content\": ai_content})         if ai_content:             show_chat(ai_content, st.session_state.user_text)             st.divider()             show_audio_player(ai_content)     except InvalidRequestError as err:         if err.code == \"context_length_exceeded\":             st.session_state.messages.pop(1)             if len(st.session_state.messages) == 1:                 st.session_state.user_text = \"\"             show_conversation()         else:             st.error(err)     except (OpenAIError, UnboundLocalError) as err:         st.error(err) <\/code><\/pre>\n
      \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f show_gpt_conversation<\/code> \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0418\u0418 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e.<\/p>\n
        \n
      1. \n
        \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e\u00a0create_gpt_completion<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0418\u0418 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 GPT \u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0432\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<\/li>\n
      2. \n
        \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0418\u0418 (ai_content<\/code>) \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a\u00a0st.session_state.messages<\/code>\u00a0.<\/p>\n<\/li>\n
      3. \n
        \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0418\u0418, \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e\u00a0show_chat<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 try-except.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
        def show_conversation() -> None:     if st.session_state.messages:         st.session_state.messages.append({\"role\": \"user\", \"content\": st.session_state.user_text})     else:         ai_role = f\"{st.session_state.locale.ai_role_prefix} {st.session_state.role}. {st.session_state.locale.ai_role_postfix}\"  # NOQA: E501         st.session_state.messages = [             {\"role\": \"system\", \"content\": ai_role},             {\"role\": \"user\", \"content\": st.session_state.user_text},         ]     show_gpt_conversation() <\/code><\/pre>\n
        \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f show_conversation<\/code> \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u044b \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
          \n
        1. \n
          \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 st.session_state.messages<\/code> \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f (st.session_state.user_text<\/code>) \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0443.<\/p>\n<\/li>\n
        2. \n
          \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0418\u0418 \u0441 ai_role<\/code> \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0432\u043e\u0434 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c.<\/p>\n<\/li>\n
        3. \n
          \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f show_gpt_conversation<\/code>\u00a0\u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0418\u0418.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
          \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0438 \u0418\u0418 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043c. \u0412\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u044e\u0442 \u043a\u043e\u0434, \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u044f \u0435\u0433\u043e \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443.<\/p>\n
          3. \u041a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0447\u044c (TTS)<\/h4>\n
          \u0412 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 show_gpt_conversation<\/code> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 show_audio_player<\/code>, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c?
           \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c.<\/p>\n
          from io import BytesIO from gtts import gTTS, gTTSError  def show_audio_player(ai_content: str) -> None:     sound_file = BytesIO()     try:         tts = gTTS(text=ai_content, lang=st.session_state.locale.lang_code)         tts.write_to_fp(sound_file)         st.write(st.session_state.locale.stt_placeholder)         st.audio(sound_file)     except gTTSError as err:         st.error(err) <\/code><\/pre>\n
          \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n