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@@ -0,0 +1,113 @@
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+"""
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+@author: luojunhui
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+"""
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+import openai
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+import requests
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+
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+
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+class OpenAIServer(object):
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+ """
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+ openai 服务
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+ """
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+ openai.api_key = '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'
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+ proxies = {
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+ 'http': 'http://localhost:1087',
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+ 'https': 'http://localhost:1087'
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+ }
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+ # 创建一个代理会话
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+ session = requests.Session()
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+ session.proxies.update(proxies)
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+ headers = {
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+ 'Authorization': f'Bearer {openai.api_key}',
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+ 'Content-Type': 'application/json',
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+ }
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+
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+ @classmethod
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+ def prompt_generate(cls, prompt_type):
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+ """
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+ 为具体的 task 生成 prompt
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+ :param prompt_type:
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+ :return:
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+ """
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+ if prompt_type == "title":
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+ prompt = """
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+ 请将以上标题改写成适合小程序点击和传播的小程序标题，小程序标题的写作规范如下，请学习后进行小程序标题的编写。直接输出最终的小程序标题
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+ 小程序标题写作规范：
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+ 1.要点前置：将最重要的信息放在标题的最前面，以快速吸引读者的注意力。例如，“5月一辈子同学，三辈子亲，送给我的老同学，听哭无数人！”中的“5月”和“一辈子同学，三辈子亲”都是重要的信息点。
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+ 2.激发情绪：使用能够触动人心的语言，激发读者的情感共鸣。如“只剩两人同学聚会，看后感动落泪。”使用“感动落泪”激发读者的同情和怀旧情绪。
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+ 3.使用数字和特殊符号：数字可以提供具体性，而特殊符号如“🔴”、“😄”、“🔥”等可以吸引视觉注意力，增加点击率。
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+ 4.悬念和好奇心：创建悬念或提出问题，激发读者的好奇心。例如，“太神奇了!长江水位下降，重庆出现惊奇一幕!”中的“惊奇一幕”就是一个悬念。
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+ 5.名人效应：如果内容与知名人士相关，提及他们的名字可以增加标题的吸引力。
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+ 6.社会价值观：触及读者的文化和社会价值观，如家庭、友情、国家荣誉等。
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+ 7.标点符号的运用：使用感叹号、问号等标点来增强语气和情感表达。
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+ 8.直接的语言：使用直白、口语化的语言，易于理解，如“狗屁股，笑死我了!”。
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+ 9.热点人物或事件：提及当前的热点人物或事件，利用热点效应吸引读者。
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+ 10.字数适中：保持标题在10-20个字之间，既不过长也不过短，确保信息的完整性和吸引力。
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+ 11.适当的紧迫感：使用“最新”、“首次”、“紧急”等词汇，创造一种紧迫感，促使读者立即行动。
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+ 12.情感或价值诉求：使用如“感动”、“泪目”、“经典”等词汇，直接与读者的情感或价值观产生共鸣。
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+ 避免误导：确保标题准确反映内容，避免夸大或误导读者。
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+ """
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+ elif prompt_type == "text":
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+ prompt = """
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+ 请从我给你的文章中挖掘出以下信息并且返回如下结果。
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+ 你返回的结果是一个 json, 格式如下:
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+ {
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+ "content_keys": [] # 同时提供三个与文章内容高度相关的关键词，这些关键词将用于网络上搜索相关视频内容,
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+ "content_title": 一个总结性的标题，该标题应简洁并能够反映文章的主要内容
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+ }
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+ 你需要处理的文本是：
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+ """
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+ else:
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+ prompt = "用中文帮我回答以下问题"
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+ return prompt
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+
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+ @classmethod
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+ def gpt_mining(cls, text, prompt):
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+ """
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+ 用 gpt 实现文本挖掘
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+ :param prompt:
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+ :param text:
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+ :return:
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+ """
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+ response = cls.session.post(
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+ url='https://api.openai.com/v1/chat/completions',
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+ headers=cls.headers,
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+ json={
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+ 'model': 'gpt-3.5-turbo',
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+ 'messages': [
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+ {'role': 'system', 'content': '你是一名优秀的中文工作者'},
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+ {'role': 'user', 'content': prompt + text},
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+ ],
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+ }
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+ )
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+ # 解析响应
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+ if response.status_code == 200:
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+ return response.json()['choices'][0]['message']['content']
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+ else:
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+ raise Exception(f"Request failed: {response.status_code} - {response.text}")
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+
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+ @classmethod
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+ def gpt_deal(cls, params):
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+ """
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+ main 函数，处理 gpt 的事务逻辑
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+ :return:
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+ """
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+ title = params['title'].split("@@")[-1]
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+ contents = params['content']
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+ trace_id = params['trace_id']
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+ # 修改 title
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+ title_response = cls.gpt_mining(
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+ text=title,
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+ prompt=cls.prompt_generate(
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+ prompt_type="title"
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+ )
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|
+ )
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+ print(title_response)
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+ # 挖掘信息
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+ article_response = cls.gpt_mining(
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+ text=contents,
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|
+ prompt=cls.prompt_generate(
|
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|
+ prompt_type="text"
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|
+ )
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|
|
+ )
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|
+ print(article_response)
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罗俊辉