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Java调用ChatGPT(基于SpringBoot和Vue),实现可连续对话和流式输出的ChatGPT API(可自定义实现AI助手)

发布于2023-05-02 12:47     阅读(1454)     评论(0)     点赞(26)     收藏(3)


本文Demo地址:https://github.com/asleepyfish/chatgpt-demo

源码及更详细的介绍说明参见Git上的ReadME.md文档
https://github.com/asleepyfish/chatgpt

流式输出结合Vue的Demo地址:https://github.com/asleepyfish/chatgpt-vue

注意:流式输出在2.4节,请仔细阅读到最后,谢谢!

1. 配置阶段

1.1 依赖引入

pom.xml中引入依赖(当前最新版本为1.1.4,可前往Github页面查看当前最新版本)

        <dependency>
            <groupId>io.github.asleepyfish</groupId>
            <artifactId>chatgpt</artifactId>
            <version>1.1.4</version>
        </dependency>

1.2 配置application.yml文件

application.yml文件中配置相关参数(Optional为可选参数)

参数解释
token申请的API KEYS
proxy-host代理的ip
proxy-port代理的端口
model (Optional)model可填可不填,默认即text-davinci-003
chat-model (Optional)可填可不填,默认即gpt-3.5-turbo (ChatGPT当前最强模型,生成回答使用的就是这个模型)
retries (Optional)指的是当chatgpt第一次请求回答失败时,重新请求的次数(增加该参数的原因是因为大量访问的原因,在某一个时刻,chatgpt服务将处于无法访问的情况,不填的默认值为5)
session-expiration-time (Optional)(单位(min))为这个会话在多久不访问后被销毁,这个值不填的时候,即表示所有问答处于同一个会话之下,相同user的会话永不销毁(增加请求消耗)

例:

chatgpt:
  token: sk-xxxxxxxxxxxxxxx
  proxy-host: 127.0.0.1
  proxy-port: xxxx
  session-expiration-time: 30

其中token、proxy-host、proxy-port是必填的

上面的session-expiration-time参数很重要,是用来表示这个会话在多久不访问后被销毁,从而实现联系上下文的连续对话。

实现方式是通过ChatCompletionRequest中的user来区分某个会话,而session-expiration-time表示这个会话在多久不访问后被销毁。

如果这里看不懂请看2.1节示例

1.3 注解添加

启动类上加入图中的注解则将服务注入到Spring中。
在这里插入图片描述

2 使用

2.1 生成回答

提供了工具类OpenAiUtils,里面提供了相关方法进行调用。
其中最简单的使用方法是:

OpenAiUtils.createChatCompletion(content);// 不建议使用

入参content即输入的问题的字符串。但是不建议使用。

这里建议使用下面的方式,通过传入user的值,再结合session-expiration-time参数,可以实现指定某次会话,或者某个用户的连续对话。

OpenAiUtils.createChatCompletion(content, user);// 建议使用

还提供一个通用的静态方法是

public static List<String> createChatCompletion(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest) {...}

入参ChatCompletionRequest 里包含模型的一些可调参数。

OpenAiUtils类中还提供了多个可供选择的静态方法,可以自行查看。

上述方法的返回参数是一个list,是因为调整参数返回答案n可以一次性返回多条不同的解答(nChatCompletionRequest类中一个参数)。

2.1.1 测试

测试代码:

@PostMapping("/chatTest")
public List<String> chatTest(String content) {
    return OpenAiUtils.createChatCompletion(content, "testUser");
}

Post请求

入参输入:Java序列化的方式

返回结果:

[
  "\n\nJava序列化是将Java对象转换为字节序列的过程,以便在网络上传输或将其保存到磁盘上。Java提供了两种序列化方式:\n\n1. 基于Serializable接口的序列化\n\nSerializable接口是Java提供的一个标记接口,用于标记一个类可以被序列化。如果一个类实现了Serializable接口,那么它的所有非瞬态字段都会被序列化。序列化的过程可以通过ObjectOutputStream类来实现,反序列化的过程可以通过ObjectInputStream类来实现。\n\n2. 基于Externalizable接口的序列化\n\nExternalizable接口也是Java提供的一个标记接口,用于标记一个类可以被序列化。与Serializable接口不同的是,Externalizable接口需要实现writeExternal和readExternal方法,这两个方法分别用于序列化和反序列化。在序列化的过程中,只有被writeExternal方法显式写入的字段才会被序列化,而在反序列化的过程中,只有被readExternal方法显式读取的字段才会被反序列化。\n\n总的来说,基于Serializable接口的序列化更加简单,但是它会序列化所有非瞬态字段,包括一些不需要序列化的字段,而基于Externalizable接口的序列化可以更加灵活地控制序列化的过程。"
]

再次输入:有没有更加高效的序列化框架

返回结果:

[
  "是的,Java中有很多高效的序列化框架,以下是一些常用的序列化框架:\n\n1. Protobuf\n\nProtobuf是Google开发的一种高效的序列化框架,它可以将结构化数据序列化为二进制格式,支持多种编程语言。相比于Java自带的序列化方式,Protobuf序列化后的数据更小,解析速度更快。\n\n2. Kryo\n\nKryo是一个快速、高效的Java序列化框架,它可以将Java对象序列化为字节数组,支持多种数据类型。Kryo序列化的速度比Java自带的序列化方式快很多,序列化后的数据也更小。\n\n3. FST\n\nFST是一个高性能的Java序列化框架,它可以将Java对象序列化为字节数组,支持多种数据类型。FST序列化的速度比Java自带的序列化方式快很多,序列化后的数据也更小。\n\n4. Avro\n\nAvro是一个高效的数据序列化系统,它可以将结构化数据序列化为二进制格式,支持多种编程语言。Avro序列化后的数据比Java自带的序列化方式更小,解析速度也更快。\n\n总的来说,这些高效的序列化框架都比Java自带的序列化方式更快、更小、更灵活,可以根据具体的需求选择合适的框架。"
]

可以看出上述两次问答是在一次会话中的,而前面所说的参数session-expiration-time即这个user所代表的会话多久没被继续访问时的销毁时间。单位(min)

2.2 生成图片

最简单的使用方式是

OpenAiUtils.createImage(prompt);

入参表示生成图片的描述文字,还提供了一个通用的静态方法

public static List<String> createImage(CreateImageRequest createImageRequest) {...}

入参CreateImageRequest中有一些可以使用的参数,其中n表示生成图片的数量,responseFormat表示生成图片的格式,格式中分为urlb64_json两种,如果希望返回的是url,则返回的url会在生成一个小时后消失,默认值是url

2.2.1 测试

测试代码

    @Test
    public void testGenerateImg() {
        OpenAiUtils.createImage("英短").forEach(System.out::println);
    }

结果
默认情况下会生成一个url,点击去就可以看到图片。
在这里插入图片描述

2.3 下载图片

在3.2的基础上做了优化,直接使用responseFormatb64_json然后解析成图片返回。简单使用方式如下:

OpenAiUtils.downloadImage(prompt, response);

通用方式如下:

public static void downloadImage(CreateImageRequest createImageRequest, HttpServletResponse response) {...}

CreateImageRequest对象中设置的返回参数n大于1时,会将图片打包成一个zip包返回,当n等于1时直接返回图片。

2.3.1 测试

测试代码

@RestController
public class ChatGPTController {
    @GetMapping("/downloadImage")
    public void downloadImage(String prompt, HttpServletResponse response) {
        OpenAiUtils.downloadImage(prompt, response);
    }
}

发送get请求,然后选择Send and Download
在这里插入图片描述

我用的get 工具是idea里面下载的插件Fast Request的,用Postman也是可以的,但是要选择 Send and Download,上图中绿色的箭头是Send,蓝色的是Send and Download。

在这里插入图片描述

2.4 生成流式回答

生成流式回答的方法是OpenAiUtilscreateStreamChatCompletion方法,本工具类重载了同名的多个参数的方法,其中最通用的方法是

public static void createStreamChatCompletion(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest, OutputStream os) {...}

最简单的方法是

public static void createStreamChatCompletion(String content) {...}

其中的content即本次对话的问题。

这里需要主义的是,上述第一个方法中的OutputStream os其实是一个必传的对象,上述的最简单的方法实际上是默认传递的System.out这个os对象,也就是将流式问答的结果显示到IDEA的控制台。

如果需要将流式问答的结果显示到其他界面可以自发的传入OutputStream os对象,这里有一个简便的方法是

public static void createStreamChatCompletion(String content, OutputStream os) {...}

只需要输入问题,和输出流对象即可。

下面将举例具体说明。(本文所有Demo的示例地址: https://github.com/asleepyfish/chatgpt-demo

2.4.1 流式回答输出到IDEA控制台

代码如下:

@GetMapping("/streamChat")
public void streamChat(String content) {
    // OpenAiUtils.createStreamChatCompletion(content, System.out);
    // 下面的默认和上面这句代码一样,是输出结果到控制台
    OpenAiUtils.createStreamChatCompletion(content);
}

然后使用Postman或者其他可以发送Get请求的工具发送请求。

本次测试的结果如下面的Gif图所示

在这里插入图片描述

2.4.2 流式回答输出到浏览器页面

上述的方法中输出流传入的是System.out对象,该对象实际上就是一个PrintStream对象,会把输出结果展示到控制台。

如果需要将输出结果在浏览器展示,可以从前端传入一个HttpServletResponse response对象,拿到这个response以后将response.getOutputStream()这个输出流对象传入createStreamChatCompletion方法的入参中。同时,为了避免结果输出到浏览器产生乱码和支持流式输出,需要ContentTypeCharacterEncoding

具体代码如下:

@GetMapping("/streamChatWithWeb")
public void streamChatWithWeb(String content, HttpServletResponse response) throws IOException {
    // 需要指定response的ContentType为流式输出,且字符编码为UTF-8
    response.setContentType("text/event-stream");
    response.setCharacterEncoding("UTF-8");
    // 禁用缓存
    response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");    
    OpenAiUtils.createStreamChatCompletion(content, response.getOutputStream());
}

测试结果过程的Gif图如下所示:

在这里插入图片描述

2.4.3 流式回答结合Vue输出到前端界面

调用的后端方法同2.4.2节方法streamChatWithWeb,前端只需要在界面传入问题,点击提问按钮即可返回结果流式输出到文本框中。

测试结果过程的Gif图如下所示:

在这里插入图片描述
Vue3 Demo的Git地址在文章开头有~

3 AI助手展示

接入微信公众号,AI助手可自动回复。
在这里插入图片描述

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41821963/article/details/128992539



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作者:你看我可爱不

链接:http://www.javaheidong.com/blog/article/673161/95075f0135f693c9bcba/

来源:java黑洞网

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