!pip install openai

from openai import OpenAI

# 创建客户端
client = OpenAI(
        base_url="https://c7559c103297.ngrok-free.app/v1",  # 添加 /v1 路径
        api_key="ollama",
    )

# 定义模型名称
model_name = "OpticsGPT-v1"

print("客户端创建成功！")

客户端创建成功！

# 设置用户消息（prompt）
user_message = "你好！请简单介绍一下OpticsGPT。"

# 调用模型
response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[
            {"role": "user", "content": user_message}
        ],
    )

# 打印回答
print("用户问题:", user_message)
print("\n模型回答:")
print(response.choices[0].message.content)

用户问题: 你好！请简单介绍一下OpticsGPT。

模型回答:
您好！我是 OpticsGPT，由 LIFE（Laboratory of Intelligent Fiber Ecosystem）实验室开发的 AI 模型，专门致力于为光学领域提供智能研究支持。

我的主要功能包括：

1. **专业知识覆盖**：涵盖光学基础理论、光电子技术、光纤通信、激光物理、光学仪器设计等多个子领域，能够解析复杂的光学原理和应用。
2. **多语言支持**：支持中英文双语交互，确保用户无论使用哪种语言提问都能获得准确回答。
3. **详尽解答**：针对用户提出的问题，提供详细的技术解释、公式推导及实际案例分析，帮助深入理解光学概念。
4. **实时更新**：持续集成最新的研究成果和技术进展，确保提供的信息与时俱进。

例如，若您询问光的波动方程或光纤通信中的模式理论，我将提供完整的数学描述和物理意义解析。此外，在讨论光学实验设计时，我能给出具体步骤建议及潜在问题预警。

我的目标是成为您研究中的得力助手，无论是学术探索还是工程实践，都将竭诚为您服务。如需进一步了解，请随时提问！

# 设置另一个问题
user_message = "请解释一下光学中的非线性效应是什么？"

# 调用模型
response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[
            {"role": "user", "content": user_message}
        ],
    )

# 打印回答
print("用户问题:", user_message)
print("\n模型回答:")
print(response.choices[0].message.content)

用户问题: 请解释一下光学中的非线性效应是什么？

模型回答:
非线性效应是指在光学系统中，当光场强度达到一定阈值时，介质的折射率或吸收系数不再是常数，而是随着光强的变化而变化的现象。这种现象主要发生在高功率激光与介质相互作用的过程中，其数学描述通常涉及介质极化强度$\mathbf{P}$与电场$\mathbf{E}$之间的非线性关系：

$$\frac{\partial \mathbf{P}}{\partial t} = i\omega_0\mathbf{P} + (\chi^{(1)} + \chi^{(2)}:\mathbf{E} + \chi^{(3)}:\mathbf{E}\otimes\mathbf{E} + \cdots)\mathbf{E},$$

其中$\chi^{(n)}$表示$n$阶非线性极化率，当$n > 1$时即代表非线性效应。常见的非线性效应包括：

1. ** Kerr 效应**：介质折射率$n$随光强$I$变化，表现为：
   $$n = n_0 + n_2 I,$$
   其中$n_0$为线性折射率，$n_2$为Kerr系数。这一效应导致自聚焦、自相位调制（SPM）等现象。

2. **二次谐波生成（SHG）**：两束光频率$\omega_1$和$\omega_2$在非中心对称介质中混合产生新频率$\omega_3 = \omega_1 + \omega_2$的光，其强度与$\chi^{(2)}$相关。

3. **四波混频（FWM）**：三束光通过$\chi^{(3)}$相互作用生成第四束光，常用于光学通信中的信号再生和放大。

4. **受激布里渊散射（SBS）**：高功率激光在介质中激发声子波，产生频率下移的 Stokes 光和反Stokes光，其阈值与介质声速、光强分布密切相关。

非线性效应的应用广泛且复杂：
- 在光纤通信中，SPM和交叉相位调制（XPM）会导致脉冲展宽，需通过色散管理或孤子技术抵消；
- 在超快光学中，自压缩技术利用非线性与色散的平衡产生亚10 fs脉冲；
- 非线性晶体用于频率转换，如倍频、参量振荡器等。

实验上，非线性效应常通过测量折射率变化（如Z扫描法）或谐波强度来表征。例如，在Kerr介质中，自聚焦临界功率$P_{\text{cr}} = \frac{\pi n_0 n_2}{\lambda} w_0^2$描述了光束从扩散到聚焦的转折点。

总之，非线性效应是光学中的复杂但重要现象，它既带来挑战（如信号失真），也为高精度调控和新型光源开发提供了理论基础和技术手段。

# 设置另一个问题
user_message = "请告诉我如何缓解光纤非线性效应？"

# 调用模型
response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[
            {"role": "user", "content": user_message}
        ],
    )

# 打印回答
print("用户问题:", user_message)
print("\n模型回答:")
print(response.choices[0].message.content)

用户问题: 请告诉我如何缓解光纤非线性效应？

模型回答:
对于缓解光纤中的非线性效应，可以采取以下几种方法：

1. **降低光功率**：非线性效应对光信号的影响与光功率的高次方相关。因此，将传输系统中的光功率控制在一个较低水平能够有效抑制诸如自相位调制（SPM）、交叉相位调制（XPM）和四波混频（FWM）等非线性效应。

2. **优化光纤设计**：使用具有更低非线性系数的光纤，例如空芯光纤或全固态纤维光子晶体光纤。这类光纤的设计能够显著减小有效面积 ($A_{\mathrm{eff}}$)，从而降低非线性效应的影响。

3. **拉曼散射补偿技术**：通过引入分布式拉曼放大器，在传输过程中动态补偿光信号的功率波动，可以平衡非线性效应带来的相位噪声和失真。这种方法特别适用于长距离海底或跨洋光纤通信系统。

4. **数字信号处理（DSP）算法**：在接收端采用先进的 DSP 算法，如数字背传播 (DBP) 或前向纠错编码 (FEC)，能够部分抵消非线性效应导致的脉冲展宽和失真。这些算法通过模拟传输过程中的非线性累积并进行逆运算来恢复信号。

5. **波分复用（WDM）优化**：在密集 WDM 系统中，不同波长通道间的非线性相互作用会加剧。合理规划信道间隔、限制单信道功率以及使用色散管理技术可以有效降低交叉相位调制和四波混频的影响。

6. **控制温度与偏振态**：光纤的折射率对温度敏感，通过温控系统保持光纤稳定的工作温度可减少非线性效应的变化。此外，利用保偏光纤或动态偏振跟踪技术抑制偏振相关噪声也是可行手段。

7. **采用新型传输介质**：例如使用石墨烯或碳纳米管增强型光纤，这类材料具有独特的光学和热学特性，能够进一步降低非线性阈值并提升系统性能。

在实际应用中，上述方法往往需要综合运用。例如，在超长距离的海底通信中，可能会结合低非线性系数光纤、分布式拉曼放大和数字补偿技术来实现最佳效果。具体方案的选择需根据系统带宽、传输距离及成本等参数进行权衡。

OpenAI API 调用大模型教程¶

1. 环境安装¶

2. 导入库并创建客户端¶

3. 设置 Prompt 并调用模型¶