GPT-4o：实现跨越文本与视觉的智能交互( 四 )_GPT-4o

(2) 显示所选模型st.markdown(f"你现在选择了 <span style='color:red; font-weight:bold;'>{selected_model}</span> 大模型", unsafe_allow_html=True)使用st.markdown函数显示用户所选的模型，并通过HTML标签使所选模型的名称以红色和加粗的样式显示。unsafe_allow_html=True参数允许使用HTML标签。
(3) 创建文本输入框让用户输入问题user_question = st.text_input("请输入你的问题：")使用Streamlit的text_input函数创建了一个文本输入框，提示用户输入问题。用户输入的问题存储在变量user_question中。
(4) 创建“发送”按钮，调用模型if st.button("发送"):if selected_model == "Qianfan-Chinese-Llama-2-7B":response = get_response_from_llama2(user_question)elif selected_model == "gpt-3.5-turbo":response = get_response_from_gpt(user_question)elif selected_model == "qwen-plus":response = get_response_from_qwen(user_question)elif selected_model == "gpt-4o":response = get_response_from_gpt_4o(user_question)else:response = "未知模型，请重新选择。"使用Streamlit的button函数创建了一个按钮，按钮标签为“发送” 。当用户点击按钮时，执行后续逻辑：

如果选择了Qianfan-Chinese-Llama-2-7B，则调用get_response_from_llama2函数。
如果选择了gpt-3.5-turbo，则调用get_response_from_gpt函数。
如果选择了qwen-plus，则调用get_response_from_qwen函数。
如果选择了gpt-4o，则调用get_response_from_gpt_4o函数。
如果选择了未知模型，返回提示信息“未知模型，请重新选择。”

(5) 处理输出并展示响应结果

response_with_latex = response.replace("\(", "$$").replace("\)", "$$")response_with_latex = response_with_latex.replace("[", "$$").replace("]", "$$")st.markdown(response_with_latex, unsafe_allow_html=True)

由于每类模型返回的响应格式各不相同，为了确保显示的效果需要确保LaTeX公式用双美元符号包围，并正确处理反斜杠。代码中，将返回的响应中的LaTeX公式进行替换处理，将“(”替换为“$$”，将“)”替换为“$$”，同时将“[”替换为“$$”，将“]”替换为$$ ，进行了一些列处理。其目的是为了确保LaTeX公式在Markdown中能够正确渲染。
最后，使用st.markdown函数显示处理过的响应，并允许HTML标签通过设置unsafe_allow_html=True 。这样可以确保返回的结果在界面上正确显示，包括可能的LaTeX公式。
对比测试完成代码之后，进入命令行工具保证在app.py 同一级目录下面，执行如下命令进行测试。
streamlit run app.py看到如下图所示，说明Streamlit 已经在本机的8502 端口启动了，此时会自动弹出浏览器并访问对应的Web页面地址。如果没有自动访问，可以手动在浏览器中输入http://localhost:8502 进行访问。

文章插图
接下来，我们希望模型回答一个方程求解的问题：“求解下列方程组的所有实数解： 2x + 3y = 7 4x y = 1” 。看看我们定义的4个模型的表现如何。
如下图所示，在展示的界面中，选择了“Qianfan-Chinese-Llama-2-7B”的模型，这个是百度千帆平台对Llama2模型进行中文训练集微调之后的模型，其参数是7B，也就是70亿。然后输入对应的问题，点击“发送”按钮，可以看到结果如下：

文章插图
从显示结果来看Llama2模型返回了一些解题的思路，并给出了一个解：(5 ， -1) 。我们把该解带入到第一个式子：2x+3y=7 发现没有问题，但是带入第二个式子：4x-y=1 发现明显不对(有兴趣大家可以自己算算哈) 。
再来到第二个测试模型：“gpt-3.5-turbo” ，如下图所示，输入同样的问题并且点击“发送” 。