将 ChatGPT API 集成到树莓派（ Raspberry Pi ）Pico W，成功驱动液晶屏打印结果

2023年开年以来，以OpenAI的ChatGPT为代表的人工智能 (AI)应用热度一直不减，有许多第三方的开发者，会将ChatGPT整合到各种有意思的产品中，这不，日本一位电子工程师就把ChatGPT带到了树莓派Pico W的世界，并成功驱动一块液晶屏将结果打印了出来。

基础架构

前期准备

准备一个OpenAI账号，并生成API，后续在开发时需要用到，树莓派Pico W与ChatGPT进行沟通，需要使用OpenAI的API，并不是基于网页版的accessToken
如果你在中国大陆等不受OpenAI支持的国家或地区，就要准备一个全局代理环境了
准备一个电脑/笔记本电脑，用于基本的代码操作
准备一个树莓派Pico W，今天的主角

开发环境

本文使用以下开发环境。

微型计算机：Raspberry Pi Pico W（提前装好排针）
编程语言：MicroPython
IDE：Thonny

部署 ChatGPT API 到树莓派

将下面的代码保存到您的 Pico W。要注意，要将 Wi-Fi SSID、密码和 API 密钥更改为您自己的。

import urequests as requests
import network
import utime
import json

#输入自己家里的Wi-Fi SSID和密码
ssid = 'YOUR NETWORK SSID'
password = 'YOUR NETWORK PASSWORD'

wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect(ssid, password)

# Wait for connect or fail
max_wait = 10
while max_wait &gt; 0:
    if wlan.status() &lt; 0 or wlan.status() &gt;= 3:
        break
    max_wait -= 1
    print('waiting for connection...')
    utime.sleep(1)

# Define blinking function for onboard LED to indicate error codes
def blink_onboard_led(num_blinks):
    led = machine.Pin('LED', machine.Pin.OUT)
    for i in range(num_blinks):
        led.on()
        utime.sleep(.2)
        led.off()
        utime.sleep(.2)

# Handle connection error
# Error meanings
# 0  Link Down
# 1  Link Join
# 2  Link NoIp
# 3  Link Up
# -1 Link Fail
# -2 Link NoNet
# -3 Link BadAuth

wlan_status = wlan.status()
blink_onboard_led(wlan_status)

if wlan_status != 3:
    raise RuntimeError('Wi-Fi connection failed')
else:
    print('Connected')
    status = wlan.ifconfig()
    #print('ip = ' + status[0])

# OpenAI API key
openai_api_key = "YOUR OpenAI API key"  # 输入前面保存下来的OpenAI API Key

# 设置 OpenAI Chat Completion API Endpoint
ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'

# 构建Chatbot响应函数体
def get_chat_response(prompt):
    # 设置 API 请求头
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': 'Bearer ' + openai_api_key
    }

    # 设置API请求数据，这里使用gpt-3.5的模型
    data = {
        'model': 'gpt-3.5-turbo',
        'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt }]
    }

    # 发送 API 请求
    json_data = json.dumps(data)
    encoded_data = bytes(json_data, 'utf-8')
    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, data=encoded_data)

    # 解析 API 响应
    response_json = json.loads(response.text)
    message = response_json['choices'][0]['message']['content'].strip()
    return message

# 向Chatbot问好
prompt = "你是谁？"
print('User: ' + prompt)

# 获取聊天机器人响应
chat_response = get_chat_response(prompt)
print('Chatbot: ' + chat_response)

在 Thonny 上运行上面的代码将打印出“你是谁？”这个问题的答案（机翻）。

通过更改 prompt=”Who are you?” 文本，就可以提出不同的问题。

代码解释

第 6-50 行是连接 Wi-Fi 的代码。

# OpenAI API key
openai_api_key = "YOUR OpenAI API key"  # 输入前面保存下来的OpenAI API Key

# 设置 OpenAI Chat Completion API Endpoint
ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'

设置您的 OpenAI API 密钥和Chat Completion API 端点。这样就可以使用 Chat Completion API 从您的 Chatbot 获取响应。

# 构建Chatbot响应函数体
def get_chat_response(prompt):
    # 设置 API 请求头
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': 'Bearer ' + openai_api_key
    }

    # 设置API请求数据，这里使用gpt-3.5的模型
    data = {
        'model': 'gpt-3.5-turbo',
        'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt }]
    }

    # 发送 API 请求
    json_data = json.dumps(data)
    encoded_data = bytes(json_data, 'utf-8')
    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, data=encoded_data)

    # 解析 API 响应
    response_json = json.loads(response.text)
    message = response_json['choices'][0]['message']['content'].strip()
    return message

‘get_chat_response’ 函数体用于获取 OpenAI Chatbot 的响应。此函数设置 API 请求标头和数据，将 POST 请求发送到 OpenAI Chat Completion API 端点。 API 响应采用 JSON 格式，此代码使用 Python 的“json”模块来处理 JSON 数据。

# 向Chatbot问好
prompt = "你是谁？"
print('User: ' + prompt)

# 获取聊天机器人响应
chat_response = get_chat_response(prompt)
print('Chatbot: ' + chat_response)

最后，为 Chatbot 设置问候语（Prompt）并使用“get_chat_response”函数从 Chatbot 获取响应。将响应打印到控制台。

在小显示屏上显示 ChatGPT 响应

在掌握了 ChatGPT API 的基本用法之后，让我们在显示屏上显示ChatGPT的响应。

有许多可以与 Pico 一起使用的显示屏都在销售，但是这次作者选择使用0.96 英寸 128 x 64 点 OLED 白色点阵字体显示屏。

按如下方式连接 Pico 和显示屏。

安装显示器的驱动

Pico需要将内容显示到显示屏，可以安装SSD1306的驱动，点击以下站点了解这个驱动的安装方法，非常容易理解。
[Raspberry Pi Pico]如何在 OLED 显示器（I2C）上绘制字符[MicroPython]

启用使用日语字体

作者使用Raspberry Pi Pico MicroPython 的 Misaki 字体库。如下所示创建一个名为misakifont的文件夹，并在其中放置4个文件。

检查日语字体显示

import machine
import ssd1306
from misakifont import MisakiFont
import time

"""
 Misaki字体的位图显示
"""
def show_bitmap(oled, fd, x, y, color, size):
    for row in range(0, 7):
        for col in range(0, 7):
            if (0x80 &gt;&gt; col) &amp; fd[row]:
                oled.fill_rect(int(x + col * size), int(y + row * size), size, size, color)
    oled.show()

sda = machine.Pin(0)
scl = machine.Pin(1)
i2c = machine.I2C(0, sda=sda, scl=scl, freq=400000)

oled = ssd1306.SSD1306_I2C(128, 64, i2c)

oled.fill(0)

mf = MisakiFont()

str = "私はChatGPTと呼ばれる人工知能の一種です。"

color = 1
size = 2  # 2倍字体大小

x = 0
y = 0
for c in str:
    d = mf.font(ord(c))
    show_bitmap(oled, d, x, y, color, size)
    x += 8 * size
    if x &gt;= 128:
        x = 0
        y += 8 * size
    if y &gt;= 64:
        y = 0
    time.sleep(0.02)

运行上述代码后，文本将显示如下。

结合前面的Python，让显示屏能打印出ChatGPT的回答

import urequests as requests
import network
import utime
import json
import machine
import ssd1306
from misakifont import MisakiFont
import time


"""
 Misaki字体的位图显示
"""
def show_bitmap(oled, fd, x, y, color, size):
    for row in range(0, 7):
        for col in range(0, 7):
            if (0x80 &gt;&gt; col) &amp; fd[row]:
                oled.fill_rect(int(x + col * size), int(y + row * size), size, size, color)
    oled.show()

sda = machine.Pin(0)
scl = machine.Pin(1)
i2c = machine.I2C(0, sda=sda, scl=scl, freq=400000)

oled = ssd1306.SSD1306_I2C(128, 64, i2c)

oled.fill(0)

mf = MisakiFont()

#输入自己家里的Wi-Fi SSID和密码
ssid = 'YOUR NETWORK SSID'
password = 'YOUR NETWORK PASSWORD'

wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect(ssid, password)

# Wait for connect or fail
max_wait = 10
while max_wait &gt; 0:
    if wlan.status() &lt; 0 or wlan.status() &gt;= 3:
        break
    max_wait -= 1
    print('waiting for connection...')
    utime.sleep(1)

# Define blinking function for onboard LED to indicate error codes
def blink_onboard_led(num_blinks):
    led = machine.Pin('LED', machine.Pin.OUT)
    for i in range(num_blinks):
        led.on()
        utime.sleep(.2)
        led.off()
        utime.sleep(.2)

# Handle connection error
# Error meanings
# 0  Link Down
# 1  Link Join
# 2  Link NoIp
# 3  Link Up
# -1 Link Fail
# -2 Link NoNet
# -3 Link BadAuth

wlan_status = wlan.status()
blink_onboard_led(wlan_status)

if wlan_status != 3:
    raise RuntimeError('Wi-Fi connection failed')
else:
    print('Connected')
    status = wlan.ifconfig()
    #print('ip = ' + status[0])

# OpenAI API key
openai_api_key = "YOUR OpenAI API key"   输入前面保存下来的OpenAI API Key

# 设置 OpenAI Chat Completion API Endpoint
ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'

# 构建Chatbot响应函数体
def get_chat_response(prompt):
    # 设置 API 请求头
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': 'Bearer ' + openai_api_key
    }

    # 设置API请求数据，这里使用gpt-3.5的模型
    data = {
        'model': 'gpt-3.5-turbo',
        'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt }]
    }

    # 发送 API 请求
    json_data = json.dumps(data)
    encoded_data = bytes(json_data, 'utf-8')
    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, data=encoded_data)

    # 解析 API 响应
    response_json = json.loads(response.text)
    #print(response_json)
    #response = response_json.json()
    message = response_json['choices'][0]['message']['content'].strip()
    #print(message)
    return message

# 向Chatbot问好
prompt = "こんにちは！元気？"
print('User: ' + prompt)

# 获取聊天机器人响应
chat_response = get_chat_response(prompt)
print('Chatbot: ' + chat_response)

oled.fill(0)


str = chat_response
x = 0
y = 0
color = 1
size = 2  # 2倍字体大小
for c in str:
    d = mf.font(ord(c))
    show_bitmap(oled, d, x, y, color, size)
    x += 8 * size
    if x &gt;= 128:
        x = 0
        y += 8 * size
    if y &gt;= 64:
        y = 0
    time.sleep(0.02)

运行上述代码后，您将看到 Chatbot 响应如下。

应用场景

作者解释了如何使用 ChatGPT API 显示 AI 如何生成响应内容文本的过程，基于此还可以应用此方法来制作更有趣的东西。

比如：

一种在人体传感器响应时打招呼的设备

比如可以在亚马逊购买一个人体感应器，然后引入进来

代码如下：

import urequests as requests
import network
import utime
import json
import machine
import ssd1306
from misakifont import MisakiFont
from machine import Pin
import time
import ntptime

# 构建Chatbot响应函数体
def get_chat_response(prompt):
    # 设置 API 请求头
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': 'Bearer ' + openai_api_key
    }
    
    # 设置API请求数据，这里使用gpt-3.5的模型
    data = {
        'model': 'gpt-3.5-turbo',
        'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt }]
    }
    
    # 发送 API 请求
    json_data = json.dumps(data)
    encoded_data = bytes(json_data, 'utf-8')
    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, data=encoded_data)
    
    # 解析 API 响应
    response_json = json.loads(response.text)
    message = response_json['choices'][0]['message']['content'].strip()
    return message

"""
 Misaki字体的位图显示
"""
def show_bitmap(oled, fd, x, y, color, size):
    for row in range(0, 7):
        for col in range(0, 7):
            if (0x80 &gt;&gt; col) &amp; fd[row]:
                oled.fill_rect(int(x + col * size), int(y + row * size), size, size, color)
    oled.show()

sda = machine.Pin(0)
scl = machine.Pin(1)
i2c = machine.I2C(0, sda=sda, scl=scl, freq=400000)

oled = ssd1306.SSD1306_I2C(128, 64, i2c)
oled.fill(0)

mf = MisakiFont()

str = "私はChatGPTです。だれか来ないかな？"
x = 0
y = 0
color = 1
size = 2  # 2倍字体大小
for c in str:
    d = mf.font(ord(c))
    show_bitmap(oled, d, x, y, color, size)
    x += 8 * size
    if x &gt;= 128:
        x = 0
        y += 8 * size
    if y &gt;= 64:
        y = 0
    time.sleep(0.02)


#输入自己家里的Wi-Fi SSID和密码
ssid = 'YOUR NETWORK SSID'
password = 'YOUR NETWORK PASSWORD'

wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect(ssid, password)

# Wait for connect or fail
max_wait = 10
while max_wait &gt; 0:
    if wlan.status() &lt; 0 or wlan.status() &gt;= 3:
        break
    max_wait -= 1
    print('waiting for connection...')
    utime.sleep(1)
    
# Define blinking function for onboard LED to indicate error codes    
def blink_onboard_led(num_blinks):
    led = machine.Pin('LED', machine.Pin.OUT)
    for i in range(num_blinks):
        led.on()
        utime.sleep(.2)
        led.off()
        utime.sleep(.2)
        
# Handle connection error
# Error meanings
# 0  Link Down
# 1  Link Join
# 2  Link NoIp
# 3  Link Up
# -1 Link Fail
# -2 Link NoNet
# -3 Link BadAuth        
    
wlan_status = wlan.status()
blink_onboard_led(wlan_status)

if wlan_status != 3:
    raise RuntimeError('Wi-Fi connection failed')
else:
    print('Connected')
    status = wlan.ifconfig()
    #print('ip = ' + status[0])
    
# 设置gpio口
pir = Pin(2, Pin.IN, Pin.PULL_DOWN)
led = machine.Pin("LED", machine.Pin.OUT)

led.value(0)
utime.sleep(1)       

# 开始循环
while True:
    print(pir.value())
    if pir.value() == 0:
        led.value(0)
        utime.sleep(1)
    else:
        led.value(1)

        oled.fill(0)
        str = "!"
        x = 50
        y = 15
        color = 1
        size = 4  # 字体大小再加倍
        for c in str:
            d = mf.font(ord(c))
            show_bitmap(oled, d, x, y, color, size)
            x += 8 * size
            if x &gt;= 128:
                x = 0
                y += 8 * size
            if y &gt;= 64:
                y = 0
            time.sleep(0.02)
        
        timZone = 9
        ntptime.host = "ntp.nict.jp"
        ntptime.settime()
        t0 = machine.RTC().datetime()
        hour = t0[4] + timZone
        # 如果超过 24 小时，就减去 24
        if hour &gt;= 24:
            hour -= 24
        minute = t0[5]
        current_time = "{0:02d}:{1:02d}".format(hour, minute)
        print(current_time)

        # OpenAI API key
        openai_api_key = "YOUR OpenAI API key"  # 输入前面保存下来的OpenAI API Key

        # 设置 OpenAI Chat Completion API Endpoint
        ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'

        prompt = "現在時刻は"+current_time+"だよ。\
時刻に合った声かけをして。時刻は書かないでね。\
返事は20文字から30文字で書いてね。\
漢字をできるだけ使わないでね。絶対に30文字は超えないでね。\
文字数は書かないでね。"
        
        print('User: ' + prompt)

        # 获取聊天机器人响应
        chat_response = get_chat_response(prompt)
        print('Chatbot: ' + chat_response)
        
        oled.fill(0)
        
        str = chat_response
        x = 0
        y = 0
        color = 1
        size = 2  # 2倍字体大小
        for c in str:
            d = mf.font(ord(c))
            show_bitmap(oled, d, x, y, color, size)
            x += 8 * size
            if x &gt;= 128:
                x = 0
                y += 8 * size
            if y &gt;= 64:
                y = 0
            time.sleep(0.02)
        break

使用提示：诀窍是尽可能详细地编写说明（prompt）。

本文为翻译稿，原文链接：AIと電子工作の融合！Raspberry Pi Pico WでChatGPT APIを使用する方法

THE END