脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 软件编程 → java → java调用chatgpt实现人工智能助手

java调用chatgpt接口来实现专属于自己的人工智能助手

 更新时间：2023年03月27日 09:43:21   作者：秃头披风侠.  
这篇文章主要介绍了用java来调用chatget的接口，实现自己的聊天机器人，对人工智能感兴趣的小伙伴可以参考阅读

前言

今天突然突发奇想，就想要用java来调用chatget的接口，实现自己的聊天机器人，但是网上找文章，属实是少的可怜(可能是不让发吧)。找到了一些文章，但是基本都是通过调用别人的库来完成的，导入其他的jar还有不低的学习成本，于是就自己使用HttpClient5写了一个，在这里讲解一下思路。

导包

对于http调用，我使用的是比较流行的httpclient5，然后直接创建了一个springboot项目，方便以后对外提供接口。

    <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>

基本说明

在编写代码之前，这个先给出HttpClient的Api文档 api文档

我们在编写代码之前需要了解官方提供的接口如何进行访问以及返回的结果是什么

请求参数

官方文档地址为文档，请求参数必须填写的内容如下

{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}

一个是model，一个是messages。model根据自己的情况来选择，聊天的话就是gpt-3.5-turbo，下面的messages里面包含n个对象，每个对象有role和content，role表示角色，content表示内容。
下面为官方文档中的解释

简单理解就是我们要问问题，role就是user。如果要实现连续对话，那么就将返回的返回内容设置到messages中，role设置为返回的role。

响应参数

下面直接给出响应的内容

{
 '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
   }
  ]
}

我们问问题的答案就在choices.message下的content中，而role就代表了chatGpt扮演的角色。看到这我们就应该知道该干嘛了吧肯定是创建对应的VO类啊。

创建请求和响应的VO类

下面5个类就对应了我们发送和接收的各种信息

ChatGptMessage类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ChatGptMessage {
        String role;
        String content;
}

ChatGptRequestParameter 类

@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 类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ChatGptResponseParameter {

    String id;
    String object;
    String created;
    String model;
    Usage usage;
    List<Choices> choices;
}

Choices 类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Choices {

    ChatGptMessage message;
    String finish_reason;
    Integer index;
}

Usage 类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Usage {

    String prompt_tokens;
    String completion_tokens;
    String total_tokens;
}

代码编写

不说废话，首先创建一个CustomChatGpt类

public class CustomChatGpt {

}

然后定义一些成员属性

    /**
     * 自己chatGpt的ApiKey
     */
    private String apiKey;
    /**
     * 使用的模型
     */
    private String model = "gpt-3.5-turbo-0301";
    /**
     * 对应的请求接口
     */
    private String url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
    /**
     * 默认编码
     */
    private Charset charset = StandardCharsets.UTF_8;
        /**
     * 创建一个ChatGptRequestParameter，用于携带请求参数
     */
    private ChatGptRequestParameter chatGptRequestParameter = new ChatGptRequestParameter();

提供一个ApiKey的构造器，创建该对象必须要传入ApiKey

    public CustomChatGpt(String apiKey) {
        this.apiKey = apiKey;
    }

定义一个响应超时时间

    /**
     * 响应超时时间，毫秒
     */
    private int responseTimeout = 10000;

    public void setResponseTimeout(int responseTimeout) {
        this.responseTimeout = responseTimeout;
    }

编写一个getAnswer方法，要求传入一个CloseableHttpClient和一个问题

    public String getAnswer(CloseableHttpClient client, String question) {
    
    }

继续实现方法，下面会完成一些参数的创建和设置

        // 创建一个HttpPost
        HttpPost httpPost = new HttpPost(url);
        // 创建一个ObjectMapper，用于解析和创建json
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        // 设置请求参数
        chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatGptMessage("user", question));
        HttpEntity httpEntity = null;
        try {
            // 对象转换为json字符串
            httpEntity = new StringEntity(objectMapper.writeValueAsString(chatGptRequestParameter), charset);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            System.out.println(question + "->json转换异常");
            return null;
        }
        httpPost.setEntity(httpEntity);

下面会完成一些配置的设置

        // 设置请求头
        httpPost.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json");
        // 设置登录凭证
        httpPost.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + apiKey);

        // 用于设置超时时间
        RequestConfig config = RequestConfig
                .custom()
                .setResponseTimeout(responseTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS)
                .build();
        httpPost.setConfig(config);

下面代码会提交请求，解析响应，最后返回对应问题的答案

        try {
            // 提交请求
            return client.execute(httpPost, response -> {
                // 得到返回的内容
                String resStr = EntityUtils.toString(response.getEntity(), charset);
                // 转换为对象
                ChatGptResponseParameter responseParameter = objectMapper.readValue(resStr, ChatGptResponseParameter.class);
                String ans = "";
                // 遍历所有的Choices（一般都只有一个）
                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();
        }
        // 发生异常，移除刚刚添加的ChatGptMessage
        chatGptRequestParameter.getMessages().remove(chatGptRequestParameter.getMessages().size()-1);
        return "您当前的网络无法访问";

下面给出这个类的完整代码

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";
    /**
     * 对应的请求接口
     */
    private String url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
    /**
     * 默认编码
     */
    private Charset charset = StandardCharsets.UTF_8;


    /**
     * 创建一个ChatGptRequestParameter，用于携带请求参数
     */
    private ChatGptRequestParameter chatGptRequestParameter = new ChatGptRequestParameter();

    /**
     * 相应超时时间，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) {

        // 创建一个HttpPost
        HttpPost httpPost = new HttpPost(url);
        // 创建一个ObjectMapper，用于解析和创建json
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

        // 设置请求参数
        chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatGptMessage("user", question));
        HttpEntity httpEntity = null;
        try {
            // 对象转换为json字符串
            httpEntity = new StringEntity(objectMapper.writeValueAsString(chatGptRequestParameter), charset);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            System.out.println(question + "->json转换异常");
            return null;
        }
        httpPost.setEntity(httpEntity);


        // 设置请求头
        httpPost.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json");
        // 设置登录凭证
        httpPost.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + apiKey);

        // 用于设置超时时间
        RequestConfig config = RequestConfig
                .custom()
                .setResponseTimeout(responseTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS)
                .build();
        httpPost.setConfig(config);
        try {
            // 提交请求
            return client.execute(httpPost, response -> {
                // 得到返回的内容
                String resStr = EntityUtils.toString(response.getEntity(), charset);
                // 转换为对象
                ChatGptResponseParameter responseParameter = objectMapper.readValue(resStr, ChatGptResponseParameter.class);
                String ans = "";
                // 遍历所有的Choices（一般都只有一个）
                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();
        }
        // 发生异常，移除刚刚添加的ChatGptMessage
        chatGptRequestParameter.getMessages().remove(chatGptRequestParameter.getMessages().size()-1);
        return "您当前的网络无法访问";
    }
}

使用

下面就是测试代码，我们只需要传入一个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);
        // 根据自己的网络设置吧
        customChatGpt.setResponseTimeout(20000);
        while (true) {
            System.out.print("\n请输入问题(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("该回答花费时间为：" + (end - start) / 1000.0 + "秒");
            System.out.println(answer);
        }
        httpClient.close();
    }
}

最后说明

对于ApiKey，只能说难者不会，会者不难，这个没办法教。

如果代码无法运行，或者运行速度及其缓慢，请使用代理，在HttpClient里面可以很轻松的使用代理

        String proxyIp = "127.0.0.1";
        int proxyPort = 7890;
        HttpHost httpHost = new HttpHost(proxyIp, proxyPort);

上面就是一个示例，对于代理，这里也就无法继续进行说明了。

如果我们完成了上面的功能，是不是就能够对外提供接口，然后写一个自己的网页端的ChatGpt或者弄一个聊天机器人呢？当然没问题啊

到此这篇关于ava调用chatgpt接口来实现专属于自己的人工智能助手的文章就介绍到这了,更多相关java调用chatgpt实现人工智能助手内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • 一篇文章带你入门java注解

    一篇文章带你入门java注解

    这篇文章主要介绍了Java注解详细介绍,本文讲解了Java注解是什么、Java注解基础知识、Java注解类型、定义Java注解类型的注意事项等内容,需要的朋友可以参考下
    2021-08-08
  • 详解Java发送HTTP请求

    详解Java发送HTTP请求

    这篇文章主要介绍了Java发送HTTP请求，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-03-03
  • Spring @Bean注解深入分析源码执行过程

    Spring @Bean注解深入分析源码执行过程

    随着SpringBoot的流行，我们现在更多采用基于注解式的配置从而替换掉了基于XML的配置，所以本篇文章我们主要探讨基于注解的@Bean以及和其他注解的使用
    2023-01-01
  • oracle+mybatis-plus+springboot实现分页查询的实例

    oracle+mybatis-plus+springboot实现分页查询的实例

    本文主要介绍了oracle+mybatis-plus+springboot实现分页查询，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-08-08
  • Java I/O中I/O流的典型使用方式详解

    Java I/O中I/O流的典型使用方式详解

    这篇文章主要介绍了Java I/O中I/O流的典型使用方式详解，尽管可以通过不同的方式组合IO流类，但我们可能也就只用到其中的几种组合。下面的例子可以作为典型的IO用法的基本参考，,需要的朋友可以参考下
    2019-06-06
  • struts2 validation.xml 验证规则代码解析

    struts2 validation.xml 验证规则代码解析

    这篇文章主要介绍了struts2 validation.xml 验证规则代码解析，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-01-01
  • MyBatis详细执行流程的全纪录

    MyBatis详细执行流程的全纪录

    这篇文章主要给大家介绍了关于MyBatis详细执行流程的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-04-04
  • springboot默认文件缓存(easy-captcha 验证码)

    springboot默认文件缓存(easy-captcha 验证码)

    这篇文章主要介绍了springboot的文件缓存（easy-captcha 验证码）,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
    2023-06-06
  • 通过Java实现bash命令过程解析

    通过Java实现bash命令过程解析

    这篇文章主要介绍了通过Java实现bash命令过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-01-01
  • java判断integer是否为空的详细过程

    java判断integer是否为空的详细过程

    在java编写过程中，我们会使用到各种各样的表达式，在使用表达式的过程中，有哪些安全问题需要我们注意的呢？对java判断integer是否为空相关知识感兴趣的朋友一起来看看吧
    2023-02-02

最新评论