aiZero 0.0.7a0
A simple and easy-to-use library that connects to common artificial intelligence interfaces, allowing for quick development of local web applications. It includes mainstream AI capabilities such as LLM text interaction, image understanding, audio understanding, image generation, speech recognition, and speech synthesis.
Requires Python: >=3.6

aiZero是一个简单易用的可以连接常用人工智能接口，快速搭建可视化本地web应用的Python第三方库，适配幻码人工智能初阶课程。

0.0.4版本起，支持使用chatapi.hlestudy.com接口提供的API，您仅需要将下述例程的set_apikey方法改为set_apikey_new即可。此外，新接口不支持声音理解功能的流式输出，语音合成功能的使用方式也稍有差异。

### 快速开始

```python
from aiZero import AIWebApp

# 设定web应用的功能
def my_ai_function():
    pass

app = AIWebApp(title='人工智能助手')    # 初始化web应用
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')    # 设定AI接口的api key
app.add_input_text()    # 在页面中添加一个输入文本框
app.add_submit(my_ai_function)    # 添加一个提交按钮，点击后执行函数
app.run(port=6060)    # 启动应用，设定端口，默认为5000
```

启动后，你将可以在浏览器中访问http://127.0.0.1:6060/ 查看搭建好的web应用。

如果需要实现AI功能的可视化呈现，你只需要将`'YOUR_API_KEY'`替换为真实的api key，并完善`my_ai_function`函数即可。

### AI功能实现例子

#### 大模型文字交互

##### 单轮对话

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation

def my_ai_function():
    text = app.input_text    # 获取输入文本框的文字内容
    reply = text_generation([text])    # 调用AI接口，获取回复反馈
    app.results.append({'text': reply})    # 以文字形式将结果推送至前端

app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

##### 多轮对话

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    chat_history.append(text)    # 将输入内容添加到对话历史
    reply = text_generation(chat_history)
    chat_history.append(reply)    # 将回复结果添加到对话历史
    app.results.append({'text': reply})

chat_history = []    # 储存对话历史
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

##### 设置系统指令

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    chat_history.append(text)
    # prompt参数可以设定系统指令，设定模型的行为要求
    reply = text_generation(chat_history, prompt='你是一个10岁的小学生，名叫小幻')
    chat_history.append(reply)
    app.results.append({'text': reply})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

#### 图像理解

##### 上传图片文件

```python
from aiZero import AIWebApp, image_understanding

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    img = app.input_pic    # 获取上传的图片
    reply = image_understanding(img, [text])
    app.results.append({'text': reply})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_pic_file()    # 添加一个图片文件上传按钮
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

##### 摄像头捕获图像

```python
from aiZero import AIWebApp, image_understanding

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    img = app.input_pic    # 获取捕获的图片
    reply = image_understanding(img, [text])
    app.results.append({'text': reply})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_camera()    # 添加摄像头捕获窗口和按钮
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

#### 声音理解

##### 上传音频文件

```python
from aiZero import AIWebApp, audio_understanding

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    audio = app.input_audio    # 获取上传的音频
    reply = audio_understanding(audio, [text])
    app.results.append({'text': reply})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_audio_file()    # 添加一个音频文件上传按钮
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

##### 实时录音

```python
from aiZero import AIWebApp, audio_understanding

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    audio = app.input_audio    # 获取录制的音频
    reply = audio_understanding(audio, [text])
    app.results.append({'text': reply})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_record()    # 添加音频录制功能区
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

#### 图像生成

```python
from aiZero import AIWebApp, image_generation

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    reply = image_generation(text)
    app.results.append({'image': reply})    # 将生成的图像推送到前端

app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

#### 人物图像风格重绘

```python
from aiZero import AIWebApp, human_repaint

def my_ai_function():
    img = app.input_pic
    reply = human_repaint(img)
    app.results.append({'image': reply})

app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_camera()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

以上例程为使用摄像头采集图像，也可以改为上传图片文件。

`human_repaint`函数可以接受`style`参数设定风格类型，可选值为0～9的数字（默认值为7）。

#### 涂鸦作画

```python
from aiZero import AIWebApp, sketch_to_image

def my_ai_function():
    text = app.input_text    # 涂鸦作画的提示文字
    img = app.input_pic    # 涂鸦草图图像
    reply = sketch_to_image(img, text)
    app.results.append({'image': reply})

app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_pic_file()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

以上例程为上传图片文件，也可以改为用摄像头捕获图像。

`sktech_to_image`函数可以接受`style`参数设定风格类型，包括：

- `"<3d cartoon>"`：3D 卡通
- `"<anime>"`：二次元（默认值）
- `"<oil painting>"`：油画
- `"<watercolor>"` ：水彩
- `"<flat illustration>"`：扁平插画

#### 语音识别

```python
from aiZero import AIWebApp, speech_recognition

def my_ai_function():
    audio = app.input_audio
    reply = speech_recognition(audio)
    app.results.append({'text': reply})

app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_record()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

所用接口支持中英文双语的语音识别。以上例程为实时录音，也可以改为上传录音音频文件。

#### 语音合成

```python
from aiZero import AIWebApp, speech_synthesis

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    reply = speech_synthesis(text)
    app.results.append({'audio': reply})    # 将音频结果推送到前端

app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

`speech_synthesis`函数可以接受以下参数：

- `model`：设定使用的语音模型，详细列表参见[链接](https://help.aliyun.com/zh/dashscope/model-list)。hlestudy提供的apikey不支持此参数。
- `rate`：设定语速快慢，取值范围0.5~2，默认值为1。hlestudy提供的apikey暂不支持此参数。
- `pitch`：设定语调高低，取值范围0.5~2，默认值为1。hlestudy提供的apikey暂不支持此参数。
- `voice`：设定使用的音色，详细列表参见[链接](https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/timbre-list)。仅hlestudy提供的apikey支持此参数。

### 进阶使用

#### 多种AI功能的混合

aiZero支持方便地将不同的AI功能进行链式整合，例如，将文字交互、语音识别、语音合成结合起来，可以实现语音交互。

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation, speech_recognition, speech_synthesis

def my_ai_function():
    audio = app.input_audio
    text = speech_recognition(audio)
    chat_history.append(text)
    reply = text_generation(chat_history)
    chat_history.append(reply)
    reply_audio = speech_synthesis(reply)
    app.results.append({'audio': reply_audio})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_record()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

#### 同时输出多种不同类型的信息

aiZero支持同时输出文字、音频和图像等多种不同类型的信息，但每种类型的信息只能为一个。例如，我们可以输入文字，同时以文本和音频形式输出AI的响应。

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation, speech_synthesis

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    chat_history.append(text)
    reply = text_generation(chat_history)
    chat_history.append(reply)
    reply_audio = speech_synthesis(reply)
    app.results.append({'text': reply, 'audio': reply_audio})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

#### 同次分时输出多个信息

`aiZero`也支持在一次大模型交互的输出时，分不同时间输出不同信息。例如，我们制作一个绘图助手，它可以将用户输入的简易文字信息扩充为详细的画面信息后，再交给图像生成功能完成图像的创作。在这个功能设计中，AI的文字回复响应很快而图像生成响应较慢，因此应当在不同时间推送至前端。

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation, image_generation

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    chat_history.append(text)
    reply = text_generation(chat_history, prompt='你是一个人工智能绘图助手，你负责将用户输入信息中描述的画面扩充为详细的绘图AI的提示词')
    chat_history.append(reply)
    # 结果推送时包含'running'键，则会继续监听输出结果
    app.results.append({'text': reply, 'running': True})
    img = image_generation(reply)
    # 结果推送时不包含'running'键，则输出结束
    app.results.append({'image': img})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

为了能让前端在收到第一次的文本输出后不会结束对其他输出的监听，必须在输出未完全结束时，在结果中添加`'running'`键，而在输出完全结束时，推送不包含`'running'`键的结果。

#### 文本流式输出

在大模型文字交互（`text_generation`）、图像理解（`image_understanding`）、声音理解（`audio_understanding`，hlestudy提供的apikey不支持）等功能中，大模型回复的文本信息支持以流式形式输出，即逐步输出文本内容而非一次性输出全部文本。设置方法只需要将函数的可选参数`stream`设为`True`即可，以基础的文字交互为例：

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    chat_history.append(text)
    # 设置stream参数值为True，返回值是一个生成器，可用for循环迭代地输出结果
    reply = text_generation(chat_history, stream=True)
    for r in reply:
        # 流式输出过程中，结果推送时须包含'running'键
        app.results.append({'text': r, 'running': True})
    chat_history.append(r)
    # 最后，必须再次推送一个不包含'running'键的结果，才能结束输出
    app.results.append({'text': r})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```

#### 错误信息的捕获与处理

在`aiZero`中，所有错误信息都会以`'错误:'`作为开始部分输出，因此，可以在获取输出信息时，先判断是否为错误信息，再进行相应的推送。

```python
from aiZero import AIWebApp, text_generation

def my_ai_function():
    text = app.input_text
    chat_history.append(text)
    reply = text_generation(chat_history)
    if reply.startswith('错误:'):
        app.results.append({'text': reply})
        chat_history.pop()
    else:
        chat_history.append(reply)
        app.results.append({'text': reply})

chat_history = []
app = AIWebApp(title='人工智能助手')
app.set_apikey('YOUR_API_KEY')
app.add_input_text()
app.add_submit(my_ai_function)
app.run(port=6060)
```



####