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ChatGPT AI API:ChatGPT AI 提供了 API,您可以使用该 API 将 ChatGPT AI 集成到您的 Java 代码中。API 可以通过 HTTP 请求和响应进行访问,因此您需要使用 Java 的网络库进行访问。ChatGPT AI API 的细节可以在 OpenAI 的文档中找到。
Java 网络编程:Java 提供了许多网络编程 API,您可以使用这些 API 与远程服务器通信。在与 ChatGPT AI API 进行通信时,您需要使用 Java 的网络编程 API 将 HTTP 请求发送到 ChatGPT AI API,并解析响应以获取 ChatGPT AI 的结果。
Java 应用程序设计:Java 应用程序可以使用许多不同的框架和库进行设计。您需要选择适合您项目需求的框架和库。在与 ChatGPT AI 进行集成时,您需要确保您的 Java 应用程序能够在用户与 ChatGPT AI 进行交互时展示 ChatGPT AI 的响应。
下面是一些可能有用的步骤,以帮助您开始使用 ChatGPT AI API 进行开发:
注册 OpenAI:首先,您需要注册 OpenAI 帐户并获取 API 密钥,以便您的 Java 应用程序可以访问 ChatGPT AI API。您可以在 OpenAI 网站上完成注册过程。
创建 Java 项目:接下来,您需要创建一个 Java 项目,并使用 Maven 或 Gradle 等依赖管理工具添加所需的依赖项。您需要添加 Java 网络编程库和 JSON 解析库等依赖项。
编写 Java 代码:在 Java 项目中编写代码,以使用 ChatGPT AI API。您需要构建 HTTP 请求,并使用 Java 网络库将请求发送到 ChatGPT AI API。然后,您需要解析响应以获取 ChatGPT AI 的结果。最后,您需要在 Java 应用程序中展示 ChatGPT AI 的响应。
package com.unfbx.chatgptsteamoutput.controller;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.unfbx.chatgpt.OpenAiClient;
import com.unfbx.chatgpt.OpenAiStreamClient;
import com.unfbx.chatgpt.entity.chat.Message;
import com.unfbx.chatgpt.exception.BaseException;
import com.unfbx.chatgpt.exception.CommonError;
import com.unfbx.chatgptsteamoutput.config.LocalCache;
import com.unfbx.chatgptsteamoutput.listener.OpenAIEventSourceListener;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.CrossOrigin;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestHeader;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
import java.io.IOException;
import java.InetSocketAddress;
import java.Proxy;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
* 描述:
*
* @author
* @date 2023-03-01
*/
@Controller
@Slf4j
public class ChatController {
@Value("${chatgpt.apiKey}")
private String apiKey;
@Value("${chatgpt.apiHost}")
private String apiHost;
private OpenAiStreamClient openAiStreamClient;
private static Map<String, OpenAiStreamClient> clientMap = new ConcurrentHashMap<>();
private static Map<String, String> lastChatMap = new ConcurrentHashMap<>();
public ChatController(OpenAiStreamClient openAiStreamClient) {
this.openAiStreamClient = openAiStreamClient;
}
@GetMapping("/chat")
@CrossOrigin
public SseEmitter chat(@RequestParam("message") String msg, @RequestHeader Map<String, String> headers) throws IOException {
SseEmitter sseEmitter = new SseEmitter(0L);
String uid = headers.get("uid");
if (StrUtil.isBlank(uid)) {
throw new BaseException(CommonError.SYS_ERROR);
}
String messageContext = (String) LocalCache.CACHE.get(uid);
List<Message> messages = new ArrayList<>();
if (StrUtil.isNotBlank(messageContext)) {
messages = JSONUtil.toList(messageContext, Message.class);
if (messages.size() >= 10) {
messages = messages.subList(1, 10);
}
Message currentMessage = Message.builder().content(msg).role(Message.Role.USER).build();
messages.add(currentMessage);
} else {
Message currentMessage = Message.builder().content(msg).role(Message.Role.USER).build();
messages.add(currentMessage);
}
sseEmitter.send(SseEmitter.event().id(uid).name("连接成功!!!!").data(LocalDateTime.now()).reconnectTime(3000));
sseEmitter.onCompletion(() -> {
log.info(LocalDateTime.now() + ", uid#" + uid + ", on completion");
});
sseEmitter.onTimeout(() -> log.info(LocalDateTime.now() + ", uid#" + uid + ", on timeout#" + sseEmitter.getTimeout()));
sseEmitter.onError(
throwable -> {
try {
log.info(LocalDateTime.now() + ", uid#" + "765431" + ", on error#" + throwable.toString());
sseEmitter.send(SseEmitter.event().id("765431").name("发生异常!").data(throwable.getMessage()).reconnectTime(3000));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
);
OpenAIEventSourceListener openAIEventSourceListener = new OpenAIEventSourceListener(sseEmitter);
Proxy proxy = new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress("*.*.*.*", 1221));
openAiStreamClient = clientMap.get(uid);
if(ObjectUtil.isNull(openAiStreamClient)){
openAiStreamClient = OpenAiStreamClient.builder()
.connectTimeout(50)
.readTimeout(50)
.writeTimeout(50)
.apiKey(apiKey)
.proxy(proxy)
.apiHost(apiHost).build();
}
openAiStreamClient.streamChatCompletion(messages, openAIEventSourceListener);
LocalCache.CACHE.put(uid, JSONUtil.toJsonStr(messages), LocalCache.TIMEOUT);
return sseEmitter;
}
}
实现效果如下图:
主要是基于SSE 实现的(可以百度下这个技术)。也是最近在了解到SSE。OpenAI官网在接受Completions接口的时候,有提到过这个技术。 Completion对象本身有一个stream属性,当stream为true时候Api的Response返回就会变成Http长链接。
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