重要更新⬇️⬇️⬇️：

感谢大家的关注，本项目已经获奖。中奖名单参见：腾讯云 AI 代码助手编程挑战赛圆满落幕，获奖名单公布！

奖项：

项目源代码公开链接⬇️⬇️⬇️：

人工智能+【PyQt5混元大模型】+【桌面聊天应用】+【效率辅助工具】资源

目录

参赛原因

创作前

创作中

创建Pycharm项目

  安装插件

登陆账号

打开对话框

开始多轮对话

作品介绍

技术架构

实现过程

开发环境

开发流程

关键技术解析

腾讯云AI代码助手起到的“关键”助力点

使用说明

启动应用

发送消息

接收回复

主题切换与背景自定义

聊天记录分享与下载

消息交互操作

效果展示

界面展示

功能效果

总结

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参赛原因

        CV算法岗，5年AI从业经验。经常写博客记录项目。几乎每天都会用到一些大厂生产的对话机器人。也想自己制作一款对话助手。感谢@CSDN@腾讯❗

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创作前

观看了比赛介绍和要求。老师讲的很详细👍🏻

创作中

        下面开始正式记录我的比赛整个过程。

创建Pycharm项目

由于工作中，我更常用Python语言。

  安装插件

打开Pycharm,点击File(文件)，然后选择Settings，选择Plugins，输入“腾讯AI”，并点击Install进行安装：

安装完成后，点击Restart IDE，重启Pycharm。      

登陆账号

重启后，就会看到如下提示，我们进行登陆。

进入登陆界面，使用微信进行登陆。

打开对话框

登陆成功后，点击腾讯AI代码助手图标，弹出的选项中，点击：打开对话。

就会看到如下右侧弹出的对话界面：

输入问题：创建一个前端工程，期望可以实现类似chatgpt那样的对话效果。要详细。后端用python。就会给出回复的答案。

开始多轮对话

具体的对话过程就不在这里展示了，因为实在是太多了！！！！调了很多次，才得到我想要的代码。这部分，需要大家有耐心！！！不断的找bug，调试，修改！！！

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作品介绍

简单说，就是一个基于大模型的聊天助手应用，用户可以通过图形界面与AI进行交互。我开发的这个应用的主要功能包括：

• 消息发送与接收：用户在输入框中输入消息后点击发送，AI会根据消息内容生成回复，并在聊天窗口中显示。

• 消息格式处理：用户发送的消息会进行HTML编码以保留格式，包括换行等。AI回复的消息会先转换为Markdown格式，再进行一系列处理以适配显示格式。

• 主题切换与背景自定义：用户可以通过菜单栏切换聊天窗口的主题颜色，如浅色、深色、浅橙等，还可以自定义背景图片。

• 聊天记录分享与下载：用户可以将聊天记录以PDF或txt格式保存到本地，方便分享或留存。

• 消息加载提示：当AI正在生成回复时，会显示加载气泡提示用户正在思考中。

• 消息交互操作：AI回复的消息下方有复制、点赞、点踩等按钮，用户可以对消息进行相应操作。

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技术架构

该作品的技术架构主要涉及以下几个方面：

• 前端界面：使用PyQt5框架构建图形用户界面，包括聊天窗口、输入框、发送按钮、停止按钮等控件。通过QWebEngineView加载本地的HTML页面来展示聊天内容，利用HTML、CSS和JavaScript实现消息的动态展示、格式处理以及与后端的交互逻辑。

• 后端逻辑：主要通过Python代码实现。利用OpenAI库与腾讯云的AI大模型接口进行通信，发送用户消息并接收AI回复。创建了AIThread类继承自QThread，用于异步处理AI的回复，避免阻塞主线程。同时，还实现了消息的编码、解码、格式转换等逻辑。

• 数据存储：聊天记录以列表的形式存储在内存中，每个消息包含发送者和消息文本。当用户需要保存聊天记录时，会将这些数据写入到本地文件中。

• 网络通信：通过OpenAI库调用腾讯云AI大模型的API接口，发送HTTP请求并接收响应数据。在请求中携带用户消息、模型参数等信息，在响应中获取AI生成的回复内容。

  

实现过程

开发环境

• 编程语言：Python，用于编写后端逻辑和与AI接口交互的代码。

• 前端框架：PyQt5，用于构建图形用户界面。

• 网页技术：HTML、CSS、JavaScript，用于实现聊天内容的展示和交互逻辑。

• 依赖库：包括PyQt5、openai、markdown2、beautifulsoup4、reportlab等。

• 功能模块：界面构建、AI接口调用、消息格式转换、HTML解析和PDF生成等功能。

• 开发工具：PyCharm代码编辑器，用于编写和调试代码。

开发流程

1. 需求分析：明确聊天助手应用的功能需求，包括消息发送接收、格式处理、主题切换、聊天记录保存等。

2. 界面设计：使用PyQt5设计图形用户界面，包括窗口布局、控件样式等。同时，设计本地HTML页面的样式，展示聊天内容。

3. 后端逻辑实现：

   • 初始化OpenAI客户端，配置API密钥和基础URL。

   • 创建ChatWindow类，实现消息发送、接收、格式处理等核心功能。在发送消息时，将消息进行HTML编码后发送给AI，并启动AIThread处理AI回复。

   • 实现AIThread类，继承自QThread，用于异步接收AI回复。在run方法中发送请求给AI接口，接收流式响应数据，并通过信号将回复内容传递给主线程。

   • 实现消息格式转换逻辑，如将AI回复的文本转换为Markdown格式，再进行一系列处理以适配显示格式。

4. 功能拓展：

   • 主题切换功能，通过菜单栏选项切换聊天窗口的主题颜色。

   • 背景自定义功能，允许用户选择本地图片作为聊天窗口的背景。

   • 聊天记录分享与下载功能，将聊天记录保存为PDF或txt文件。

5. 测试与优化：对应用进行测试，包括功能测试、界面测试、性能测试等，发现并修复存在的问题。同时，对代码进行优化，提高应用的稳定性和响应速度。

关键技术解析

• PyQt5图形界面开发：利用PyQt5的丰富控件和布局管理功能，构建出直观易用的聊天窗口界面。例如，通过QMainWindow、QWidget、QVBoxLayout、QHBoxLayout等控件和布局类，合理安排输入框、按钮、聊天内容展示区域等的位置和大小。同时，使用QWebEngineView加载本地HTML页面，实现聊天内容的富文本展示效果。

• 异步处理与多线程：创建AIThread类继承自QThread，用于异步处理AI的回复。在用户发送消息后，启动AIThread，它会在后台与AI接口进行通信并接收回复，不会阻塞主线程，从而保证界面的流畅性。通过信号和槽机制，将AI回复的内容传递给主线程进行处理和展示。

• Message消息格式处理：对用户发送的消息进行HTML编码，保留消息中的格式信息，如换行等。对于AI回复的消息，先将其转换为Markdown格式，再进行一系列处理，如替换HTML标签、处理代码块等，使其能够以合适的格式在聊天窗口中展示。

• 网络通信与API调用：使用OpenAI库调用腾讯云AI大模型的API接口，发送HTTP请求并接收响应数据。在请求中设置模型参数、用户消息等信息，在响应中获取AI生成的回复内容。通过流式响应的方式，实时获取AI回复的每个片段，并及时展示给用户。

• PDF生成：利用reportlab库实现聊天记录的PDF生成功能。根据聊天记录数据，创建PDF文档的布局和样式，将每条消息以合适的格式添加到PDF中，包括文本、代码块等。最终生成的PDF文件可以方便用户保存和分享聊天记录。

腾讯云AI代码助手起到的“关键”助力点

代码生成

• 基础代码框架搭建：能根据需求和描述，快速生成相关代码片段，如在实现异步处理AI回复的AIThread类时，提供多线程处理的模板代码，帮助快速搭建类的框架结构，包括初始化方法、run方法等，减少手动编写基础代码的工作量。
• 逻辑优化建议：对于代码中的逻辑优化，如更高效地处理流式响应数据、合理使用信号和槽机制等，也能给出建议，提升代码的性能和可读性。

接口调用与参数配置

• 详细接口文档与示例代码：在调用腾讯云AI大模型接口时，提供详细的接口文档和示例代码，让我能够快速了解接口的请求方法、参数列表、响应格式等信息，如API密钥、基础URL、模型名称等，避免因参数配置错误而导致接口调用的失败。
• 接口更新提醒：能根据接口的更新情况，及时提醒我修改代码中的相关部分，确保了接口调用的兼容性和稳定性。

功能实现

• 多种实现思路和方案：对于一些复杂的功能实现，如聊天记录的PDF生成，提供多种实现思路和方案。例如，给出使用reportlab库生成PDF的详细步骤，包括如何设置PDF的页面布局、如何添加文本和图片元素、如何处理特殊格式的文本等，加快开发进度。

错误排查

• 快速定位问题：通过分析代码中的错误信息和上下文，帮助我快速定位问题所在。
• 代码审查与修复建议：对于代码中的逻辑错误，通过代码审查功能，发现潜在的问题并给出修复建议，提高代码的健壮性和可靠性。

readme文档生成

• 自动生成文档：腾讯云AI代码助手能够根据代码结构和功能，自动生成清晰、详细的readme文档，帮助我更好地理解和使用代码。

代码自动注释

• 智能生成注释：为选中的代码段生成详细的注释和解释，方便我理解代码逻辑和功能，提高代码的可读性和可维护性。

使用说明【同项目ReadMe.md文档】

项目简介

本项目是一个基于PyQt5和OpenAI的聊天应用，用户可以与AI助手进行交互，并通过网页界面查看聊天记录。应用支持主题切换和自定义背景图片。

功能特性

• 实时聊天：用户可以与AI助手进行实时对话。
• 主题切换：支持浅色、深色、浅橙、浅蓝、浅绿五种主题。
• 自定义背景：用户可以选择图片作为聊天窗口的背景。
• 聊天记录分享与下载：支持将聊天记录保存为TXT或PDF文件，并分享给他人。

安装

conda创建并激活环境：

conda create -n ChatTengXunAi python=3.9
conda activate ChatTengXunAi

使用pip一键安装依赖：

pip install -r requirements.txt

确保你有OpenAI的API密钥，并在代码中正确设置。

使用方法

1. 运行应用：

python main.py

1. 在聊天窗口中输入消息，按回车发送。

2. 点击设置菜单可以切换主题和设置自定义背景。

3. 聊天记录可以分享或下载为TXT或PDF文件。

部分依赖说明

• PyQt5: 用于创建GUI界面。
• OpenAI Python SDK: 用于与AI助手通信。
• reportlab: 用于生成PDF文件。
• markdown2: 用于处理Markdown格式的消息。
• BeautifulSoup: 用于解析HTML内容。

许可证

MIT许可证。

效果展示

界面展示

• 主界面：启动应用后，展示的是聊天主界面，包含聊天内容展示区域、输入框、发送按钮等。界面简洁明了，方便用户进行聊天操作。

• 主题切换：通过菜单栏切换不同主题后，聊天窗口的背景颜色、文字颜色等会相应改变，如浅色主题、深色主题等，满足用户不同的视觉偏好。

• 背景自定义：设置自定义背景后，聊天窗口会以所选图片为背景，同时添加半透明遮罩层以提高文字可读性，使界面更具个性化。

功能效果

• 消息发送与接收：用户发送消息后，AI能快速生成并回复消息，消息以不同颜色和样式区分展示在聊天窗口中，用户消息靠右显示，AI回复靠左显示。

消息格式处理：AI回复的消息中包含的代码块、列表等格式能够得到较好展示，代码块有高亮效果和复制按钮，方便用户查看和使用。

聊天记录分享与下载：分享聊天记录生成的PDF文件中，消息内容按顺序排列，格式整齐，包含发送者信息和消息文本，方便用户阅读和分享。

• 消息交互操作：点击AI回复消息下方的点赞、点踩或复制按钮后，会立即执行相应操作，如复制消息内容后，会弹出复制成功的提示。

总结

到此为止，一个对话机器人项目就制作完成，不得不说，腾讯云AI代码助手还是很不错的，大家快去试试吧！