# eval方法解释
# b = "10"
# result = eval(b)
# print(type(result))
# print(result)
from dotenv import load_dotenv
import os
from openai import OpenAI

load_dotenv()

# 定义一个变量，保存历史纪录
history = []

client = OpenAI(
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        base_url=os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL"),
    )

# 1.多轮对话
# 2.历史管理
# 本质：保存用户和模型输入的上下文信息

while True:
    # 接收用户输入
    prompt = input("请输入：")
    # 添加用户的输入
    history.append({'role': 'user', 'content': prompt})
    completion = client.chat.completions.create(
        model=os.getenv("MODEL_NAME"),
        messages=history
    )
    result = completion.choices[0].message.content
    # 封装成模式输出的JSON格式
    history.append({'role': 'assistant', 'content': result})
    print(result)