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這篇文章主要介紹“java如何調(diào)用chatgpt接口來實現(xiàn)專屬于自己的人工智能助手”的相關(guān)知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強(qiáng),希望這篇“java如何調(diào)用chatgpt接口來實現(xiàn)專屬于自己的人工智能助手”文章能幫助大家解決問題。
對于http調(diào)用,我使用的是比較流行的httpclient5,然后直接創(chuàng)建了一個springboot項目,方便以后對外提供接口。
<parent> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <version>2.5.3</version> </parent> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.httpcomponents.client5/httpclient5 --> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId> <artifactId>httpclient5</artifactId> <version>5.2.1</version> </dependency> </dependencies>
在編寫代碼之前,這個先給出HttpClient的Api文檔 api文檔
我們在編寫代碼之前需要了解官方提供的接口如何進(jìn)行訪問以及返回的結(jié)果是什么
官方文檔地址為文檔,請求參數(shù)必須填寫的內(nèi)容如下
{ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}] }
一個是model,一個是messages。model根據(jù)自己的情況來選擇,聊天的話就是gpt-3.5-turbo,下面的messages里面包含n個對象,每個對象有role和content,role表示角色,content表示內(nèi)容。
下面為官方文檔中的解釋
簡單理解就是我們要問問題,role就是user。如果要實現(xiàn)連續(xù)對話,那么就將返回的返回內(nèi)容設(shè)置到messages中,role設(shè)置為返回的role。
下面直接給出響應(yīng)的內(nèi)容
{ 'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve', 'object': 'chat.completion', 'created': 1677649420, 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87}, 'choices': [ { 'message': { 'role': 'assistant', 'content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'}, 'finish_reason': 'stop', 'index': 0 } ] }
我們問問題的答案就在choices.message下的content中,而role就代表了chatGpt扮演的角色??吹竭@我們就應(yīng)該知道該干嘛了吧肯定是創(chuàng)建對應(yīng)的VO類啊。
下面5個類就對應(yīng)了我們發(fā)送和接收的各種信息
ChatGptMessage類
@Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class ChatGptMessage { String role; String content; }
ChatGptRequestParameter 類
@Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class ChatGptRequestParameter { String model = "gpt-3.5-turbo"; List<ChatGptMessage> messages = new ArrayList<>(); public void addMessages(ChatGptMessage message) { this.messages.add(message); } }
ChatGptResponseParameter 類
@Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class ChatGptResponseParameter { String id; String object; String created; String model; Usage usage; List<Choices> choices; }
Choices 類
@Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class Choices { ChatGptMessage message; String finish_reason; Integer index; }
Usage 類
@Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class Usage { String prompt_tokens; String completion_tokens; String total_tokens; }
不說廢話,首先創(chuàng)建一個CustomChatGpt類
public class CustomChatGpt { }
然后定義一些成員屬性
/** * 自己chatGpt的ApiKey */ private String apiKey; /** * 使用的模型 */ private String model = "gpt-3.5-turbo-0301"; /** * 對應(yīng)的請求接口 */ private String url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"; /** * 默認(rèn)編碼 */ private Charset charset = StandardCharsets.UTF_8; /** * 創(chuàng)建一個ChatGptRequestParameter,用于攜帶請求參數(shù) */ private ChatGptRequestParameter chatGptRequestParameter = new ChatGptRequestParameter();
提供一個ApiKey的構(gòu)造器,創(chuàng)建該對象必須要傳入ApiKey
public CustomChatGpt(String apiKey) { this.apiKey = apiKey; }
定義一個響應(yīng)超時時間
/** * 響應(yīng)超時時間,毫秒 */ private int responseTimeout = 10000; public void setResponseTimeout(int responseTimeout) { this.responseTimeout = responseTimeout; }
編寫一個getAnswer方法,要求傳入一個CloseableHttpClient和一個問題
public String getAnswer(CloseableHttpClient client, String question) { }
繼續(xù)實現(xiàn)方法,下面會完成一些參數(shù)的創(chuàng)建和設(shè)置
// 創(chuàng)建一個HttpPost HttpPost httpPost = new HttpPost(url); // 創(chuàng)建一個ObjectMapper,用于解析和創(chuàng)建json ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); // 設(shè)置請求參數(shù) chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatGptMessage("user", question)); HttpEntity httpEntity = null; try { // 對象轉(zhuǎn)換為json字符串 httpEntity = new StringEntity(objectMapper.writeValueAsString(chatGptRequestParameter), charset); } catch (JsonProcessingException e) { System.out.println(question + "->json轉(zhuǎn)換異常"); return null; } httpPost.setEntity(httpEntity);
下面會完成一些配置的設(shè)置
// 設(shè)置請求頭 httpPost.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json"); // 設(shè)置登錄憑證 httpPost.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + apiKey); // 用于設(shè)置超時時間 RequestConfig config = RequestConfig .custom() .setResponseTimeout(responseTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS) .build(); httpPost.setConfig(config);
下面代碼會提交請求,解析響應(yīng),最后返回對應(yīng)問題的答案
try { // 提交請求 return client.execute(httpPost, response -> { // 得到返回的內(nèi)容 String resStr = EntityUtils.toString(response.getEntity(), charset); // 轉(zhuǎn)換為對象 ChatGptResponseParameter responseParameter = objectMapper.readValue(resStr, ChatGptResponseParameter.class); String ans = ""; // 遍歷所有的Choices(一般都只有一個) for (Choices choice : responseParameter.getChoices()) { ChatGptMessage message = choice.getMessage(); chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatGptMessage(message.getRole(), message.getContent())); String s = message.getContent().replaceAll("\n+", "\n"); ans += s; } // 返回信息 return ans; }); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } // 發(fā)生異常,移除剛剛添加的ChatGptMessage chatGptRequestParameter.getMessages().remove(chatGptRequestParameter.getMessages().size()-1); return "您當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)無法訪問";
下面給出這個類的完整代碼
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.ttpfx.vo.ChatGptMessage; import com.ttpfx.vo.ChatGptRequestParameter; import com.ttpfx.vo.ChatGptResponseParameter; import com.ttpfx.vo.Choices; import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpPost; import org.apache.hc.client5.http.config.RequestConfig; import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.CloseableHttpClient; import org.apache.hc.core5.http.HttpEntity; import org.apache.hc.core5.http.HttpHeaders; import org.apache.hc.core5.http.io.entity.EntityUtils; import org.apache.hc.core5.http.io.entity.StringEntity; import java.io.IOException; import java.nio.charset.Charset; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author ttpfx * @date 2023/3/23 */ public class CustomChatGpt { /** * 自己chatGpt的ApiKey */ private String apiKey; /** * 使用的模型 */ private String model = "gpt-3.5-turbo-0301"; /** * 對應(yīng)的請求接口 */ private String url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"; /** * 默認(rèn)編碼 */ private Charset charset = StandardCharsets.UTF_8; /** * 創(chuàng)建一個ChatGptRequestParameter,用于攜帶請求參數(shù) */ private ChatGptRequestParameter chatGptRequestParameter = new ChatGptRequestParameter(); /** * 相應(yīng)超時時間,毫秒 */ private int responseTimeout = 1000; public void setResponseTimeout(int responseTimeout) { this.responseTimeout = responseTimeout; } public CustomChatGpt(String apiKey) { this.apiKey = apiKey; } public String getAnswer(CloseableHttpClient client, String question) { // 創(chuàng)建一個HttpPost HttpPost httpPost = new HttpPost(url); // 創(chuàng)建一個ObjectMapper,用于解析和創(chuàng)建json ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); // 設(shè)置請求參數(shù) chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatGptMessage("user", question)); HttpEntity httpEntity = null; try { // 對象轉(zhuǎn)換為json字符串 httpEntity = new StringEntity(objectMapper.writeValueAsString(chatGptRequestParameter), charset); } catch (JsonProcessingException e) { System.out.println(question + "->json轉(zhuǎn)換異常"); return null; } httpPost.setEntity(httpEntity); // 設(shè)置請求頭 httpPost.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json"); // 設(shè)置登錄憑證 httpPost.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + apiKey); // 用于設(shè)置超時時間 RequestConfig config = RequestConfig .custom() .setResponseTimeout(responseTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS) .build(); httpPost.setConfig(config); try { // 提交請求 return client.execute(httpPost, response -> { // 得到返回的內(nèi)容 String resStr = EntityUtils.toString(response.getEntity(), charset); // 轉(zhuǎn)換為對象 ChatGptResponseParameter responseParameter = objectMapper.readValue(resStr, ChatGptResponseParameter.class); String ans = ""; // 遍歷所有的Choices(一般都只有一個) for (Choices choice : responseParameter.getChoices()) { ChatGptMessage message = choice.getMessage(); chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatGptMessage(message.getRole(), message.getContent())); String s = message.getContent().replaceAll("\n+", "\n"); ans += s; } // 返回信息 return ans; }); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } // 發(fā)生異常,移除剛剛添加的ChatGptMessage chatGptRequestParameter.getMessages().remove(chatGptRequestParameter.getMessages().size()-1); return "您當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)無法訪問"; } }
下面就是測試代碼,我們只需要傳入一個CloseableHttpClient 和 question 即可
public class Test { public static void main(String[] args) throws IOException { CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault(); String apiKey = "自己的ApiKey"; CustomChatGpt customChatGpt = new CustomChatGpt(apiKey); // 根據(jù)自己的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置吧 customChatGpt.setResponseTimeout(20000); while (true) { System.out.print("\n請輸入問題(q退出):"); String question = new Scanner(System.in).nextLine(); if ("q".equals(question)) break; long start = System.currentTimeMillis(); String answer = customChatGpt.getAnswer(httpClient, question); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("該回答花費時間為:" + (end - start) / 1000.0 + "秒"); System.out.println(answer); } httpClient.close(); } }
對于ApiKey,只能說難者不會,會者不難,這個沒辦法教。
如果代碼無法運行,或者運行速度及其緩慢,請使用代理,在HttpClient里面可以很輕松的使用代理
String proxyIp = "127.0.0.1"; int proxyPort = 7890; HttpHost httpHost = new HttpHost(proxyIp, proxyPort);
上面就是一個示例,對于代理,這里也就無法繼續(xù)進(jìn)行說明了。
如果我們完成了上面的功能,是不是就能夠?qū)ν馓峁┙涌?,然后寫一個自己的網(wǎng)頁端的ChatGpt或者弄一個聊天機(jī)器人呢?當(dāng)然沒問題啊
關(guān)于“java如何調(diào)用chatgpt接口來實現(xiàn)專屬于自己的人工智能助手”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識,可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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