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超级详细 JAVA 对接 ChatGPT 教程，实现自己的AI对话小助手

时间：2024-01-31 17:46:56浏览次数：30  
标签：JAVA String AI private gpt import ChatGPT com framewiki

1     前言

　　大家好，由于近期需要对接了ChatGPT API所以特地记录下来，据介绍该模型是和当前官网使用的相同的模型，如果你还没体验过ChatGPT，那么今天就教大家如何打破网络壁垒，打造一个属于自己的智能助手把。本文包括API Key的申请以及网络代理的搭建，那么事不宜迟，我们现在开始。

　　若有想体验的可联系我获取体验账号。

2     对接流程

2.1  API-Key的获取

　　首先第一步要获取OpenAI接口的API Key，该Key是你用来调用接口的token，主要用于接口鉴权。获取该key首先要注册OpenAi的账号。

2.1.1      打开platform.openai.com网站，点击view API Key

 

 

2.1.2      点击创建key

 

 

2.1.3      弹窗显示生成的key，记得把key复制，不然等会就找不到这个key了，只能重新创建

 

 

将API Key保存好以备用

2.2  API用量的查看

　　 这里可以查看API的使用情况，新账号注册默认有5美元的试用额度，之前都是18美元，API成本降了之后试用额度也狠狠地砍了一刀。

 

 

2.3  核心代码实现

2.3.1      pom依赖

　　其中引入包cdkj-core请参考另一开源项目 维基框架

  1.   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2.   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
  3.   xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  4.   xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  5.   <parent>
  6.   <artifactId>framewiki-gpt</artifactId>
  7.   <groupId>com.framewiki.gpt</groupId>
  8.   <version>1.0.0</version>
  9.   </parent>
  10.   <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  11.    
  12.   <artifactId>gpt-util</artifactId>
  13.    
  14.   <dependencies>
  15.   <dependency>
  16.   <groupId>com.cdkjframework</groupId>
  17.   <artifactId>cdkj-core</artifactId>
  18.   </dependency>
  19.   <dependency>
  20.   <groupId>com.cdkjframework</groupId>
  21.   <artifactId>cdkj-util</artifactId>
  22.   </dependency>
  23.   <dependency>
  24.   <groupId>commons-httpclient</groupId>
  25.   <artifactId>commons-httpclient</artifactId>
  26.   </dependency>
  27.   <dependency>
  28.   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  29.   <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
  30.   </dependency>
  31.   </dependencies>
  32.    
  33.   </project>

2.3.2      实体类ChatMessagesDto.java

　　用于存放发送的消息信息，注解使用了lombok，如果没有使用lombok可以自动生成构造方法以及get和set方法

  1.   package com.framewiki.gpt.dto.response;
  2.    
  3.   import lombok.AllArgsConstructor;
  4.   import lombok.Data;
  5.   import lombok.NoArgsConstructor;
  6.    
  7.   /**
  8.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  9.   * @Package: com.framewiki.gpt.dto
  10.   * @ClassName: ChatMessagesDto
  11.   * @Description: java类作用描述
  12.   * @Author: xiaLin
  13.   * @Date: 2023/6/10 22:30
  14.   * @Version: 1.0
  15.   */
  16.   @Data
  17.   @NoArgsConstructor
  18.   @AllArgsConstructor
  19.   public class ChatMessagesDto {
  20.    
  21.   /**
  22.   * 消息角色
  23.   * system
  24.   * user
  25.   * assistant
  26.   */
  27.   private String role;
  28.    
  29.   /**
  30.   * 消息内容
  31.   */
  32.   private String content;
  33.   }

2.3.3      实体类CreateChatCompletionDto.java

  1.   package com.framewiki.gpt.dto.request;
  2.    
  3.   import lombok.Data;
  4.    
  5.   /**
  6.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  7.   * @Package: com.framewiki.gpt.dto.request
  8.   * @ClassName: CreateChatCompletionDto
  9.   * @Description: java类作用描述
  10.   * @Author: xiaLin
  11.   * @Date: 2023/6/21 22:07
  12.   * @Version: 1.0
  13.   */
  14.   @Data
  15.   public class CreateChatCompletionDto {
  16.    
  17.   /**
  18.   * 内容
  19.   */
  20.   private String content;
  21.    
  22.   /**
  23.   * 模型
  24.   */
  25.   private String model;
  26.    
  27.   /**
  28.   * 用户
  29.   */
  30.   private String user;
  31.   }

2.3.4      实体类ChatCompletionRequestDto.java

　　用于发送的请求的参数实体类，参数释义如下：

  1.   package com.framewiki.gpt.dto.request;
  2.    
  3.   import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField;
  4.   import com.framewiki.gpt.dto.response.ChatMessagesDto;
  5.   import lombok.Builder;
  6.   import lombok.Data;
  7.    
  8.   import java.math.BigDecimal;
  9.   import java.util.List;
  10.    
  11.   /**
  12.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  13.   * @Package: com.framewiki.gpt.dto
  14.   * @ClassName: ChatCompletionRequestDto
  15.   * @Description: 请求实体
  16.   * @Author: xiaLin
  17.   * @Date: 2023/6/10 22:27
  18.   * @Version: 1.0
  19.   */
  20.   @Data
  21.   @Builder
  22.   public class ChatCompletionRequestDto {
  23.    
  24.   /**
  25.   * 模型
  26.   * gpt-4
  27.   * gpt-4-0314
  28.   * gpt-4-32k
  29.   * gpt-4-32k-0314
  30.   * gpt-3.5-turbo
  31.   * gpt-3.5-turbo-0301
  32.   */
  33.   private String model;
  34.    
  35.   /**
  36.   * 温度，参数从0-2，越低表示越精准，越高表示越广发，回答的内容重复率越低
  37.   */
  38.   private BigDecimal temperature;
  39.    
  40.   /**
  41.   * 消息
  42.   */
  43.   private List<ChatMessagesDto> messages;
  44.    
  45.   /**
  46.   * 回复条数，一次对话回复的条数
  47.   */
  48.   private Integer n;
  49.    
  50.   /**
  51.   * 是否流式处理，就像ChatGPT一样的处理方式，会增量的发送信息。
  52.   */
  53.   private Boolean stream;
  54.    
  55.   /**
  56.   * 状态
  57.   */
  58.   private List<String> stop;
  59.    
  60.   /**
  61.   * 生成的答案允许的最大token数
  62.   */
  63.   @JSONField(name = "max_tokens")
  64.   private Integer maxTokens;
  65.    
  66.   /**
  67.   * 对话用户
  68.   */
  69.   private String user;
  70.   }

2.3.5      实体类ChatCompletionResponseDto.java

　　用于接收请求返回的信息以及执行结果

  1.   package com.framewiki.gpt.dto.response;
  2.    
  3.   import lombok.Data;
  4.    
  5.   import java.util.List;
  6.    
  7.   /**
  8.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  9.   * @Package: com.framewiki.gpt.dto
  10.   * @ClassName: ChatCompletionResponseDto
  11.   * @Description: 响应
  12.   * @Author: xiaLin
  13.   * @Date: 2023/6/16 23:18
  14.   * @Version: 1.0
  15.   */
  16.   @Data
  17.   public class ChatCompletionResponseDto {
  18.   /**
  19.   * ID
  20.   */
  21.   private String id;
  22.    
  23.   /**
  24.   * 返回的内容
  25.   */
  26.   private String object;
  27.    
  28.   /**
  29.   * 模型
  30.   */
  31.   private String model;
  32.    
  33.   /**
  34.   * 创建时间
  35.   */
  36.   private long created;
  37.    
  38.   /**
  39.   * 用户
  40.   */
  41.   private String user;
  42.    
  43.   /**
  44.   * 选择
  45.   */
  46.   private List<ChatCompletionChoiceDto> choices;
  47.    
  48.   /**
  49.   * 用量
  50.   */
  51.   private ChatCompletionUsageDto usage;
  52.   }

2.3.6      实体类ChatCompletionUsageDto.java

  1.   package com.framewiki.gpt.dto.response;
  2.    
  3.   import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField;
  4.   import lombok.Data;
  5.    
  6.   /**
  7.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  8.   * @Package: com.framewiki.gpt.dto
  9.   * @ClassName: ChatCompletionUsageDto
  10.   * @Description: 用量信息
  11.   * @Author: xiaLin
  12.   * @Date: 2023/6/16 22:44
  13.   * @Version: 1.0
  14.   */
  15.   @Data
  16.   public class ChatCompletionUsageDto {
  17.    
  18.   /**
  19.   * 输入 token 数量
  20.   */
  21.   @JSONField(name = "prompt_tokens")
  22.   private int promptTokens;
  23.    
  24.   /**
  25.   * 完成 token数量
  26.   */
  27.   @JSONField(name = "completion_tokens")
  28.   private int completionTokens;
  29.    
  30.   /**
  31.   * token 总数
  32.   */
  33.   @JSONField(name = "total_tokens")
  34.   private int totalTokens;
  35.   }

2.3.7      实体类ChatCompletionChoiceDto.java

　　用于接收ChatGPT返回的数据

  1.   package com.framewiki.gpt.dto.response;
  2.    
  3.   import lombok.Data;
  4.    
  5.   /**
  6.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  7.   * @Package: com.framewiki.gpt.dto
  8.   * @ClassName: ChatCompletionChoiceDto
  9.   * @Description: java类作用描述
  10.   * @Author: xiaLin
  11.   * @Date: 2023/6/16 22:44
  12.   * @Version: 1.0
  13.   */
  14.   @Data
  15.   public class ChatCompletionChoiceDto {
  16.    
  17.   /**
  18.   * 搜索
  19.   */
  20.   private Integer index;
  21.    
  22.   /**
  23.   * 消息
  24.   */
  25.   private ChatMessagesDto message;
  26.    
  27.   /**
  28.   * 完成的原因
  29.   */
  30.   private String finishReason;
  31.   }

2.3.8      接口调用核心类ChatServiceImpl.java

　　使用HttpURLConnection用于进行api接口的调用，支持post和get方法请求。

　　url为配置文件open.ai.url的值，表示调用api的地址：https://api.openai.com/ ，token为获取的api-key。

　　执行post或者get方法时增加头部信息headers.put("Authorization", "Bearer " + token); 用于通过接口鉴权。

  1.   package com.framewiki.gpt.service.impl;
  2.    
  3.   import com.cdkjframework.constant.EncodingConsts;
  4.   import com.cdkjframework.constant.IntegerConsts;
  5.   import com.cdkjframework.entity.http.HttpRequestEntity;
  6.   import com.cdkjframework.enums.HttpMethodEnums;
  7.   import com.cdkjframework.util.log.LogUtils;
  8.   import com.cdkjframework.util.network.http.HttpRequestUtils;
  9.   import com.cdkjframework.util.tool.StringUtils;
  10.   import com.framewiki.gpt.config.ChatConfig;
  11.   import com.framewiki.gpt.config.ChatConfiguration;
  12.   import com.framewiki.gpt.dto.request.ChatCompletionRequestDto;
  13.   import com.framewiki.gpt.dto.request.CreateChatCompletionDto;
  14.   import com.framewiki.gpt.dto.response.ChatCompletionResponseDto;
  15.   import com.framewiki.gpt.dto.response.ChatMessagesDto;
  16.   import com.framewiki.gpt.service.ChatService;
  17.   import lombok.RequiredArgsConstructor;
  18.   import org.springframework.stereotype.Service;
  19.    
  20.   import java.math.BigDecimal;
  21.   import java.util.ArrayList;
  22.   import java.util.HashMap;
  23.   import java.util.List;
  24.   import java.util.Map;
  25.    
  26.   /**
  27.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  28.   * @Package: com.framewiki.gpt.service.impl
  29.   * @ClassName: ChatServiceImpl
  30.   * @Description: java类作用描述
  31.   * @Author: xiaLin
  32.   * @Date: 2023/6/16 22:58
  33.   * @Version: 1.0
  34.   */
  35.   @Service
  36.   @RequiredArgsConstructor
  37.   public class ChatServiceImpl implements ChatService {
  38.    
  39.   /**
  40.   * 日志
  41.   */
  42.   private LogUtils logUtils = LogUtils.getLogger(ChatServiceImpl.class);
  43.    
  44.   /**
  45.   * 配置信息
  46.   */
  47.   private final ChatConfiguration configuration;
  48.    
  49.   /**
  50.   * 地址
  51.   */
  52.   private final ChatConfig chatConfig;
  53.    
  54.   /**
  55.   * 创建对话
  56.   *
  57.   * @param content 消息内容
  58.   */
  59.   @Override
  60.   public ChatCompletionResponseDto createChatCompletion(CreateChatCompletionDto content) {
  61.   if (StringUtils.isNullAndSpaceOrEmpty(content.getModel())) {
  62.   content.setModel(model);
  63.   }
  64.   List<ChatMessagesDto> messages = new ArrayList<>();
  65.   ChatMessagesDto systemMessage = new ChatMessagesDto(role, content.getContent());
  66.   messages.add(systemMessage);
  67.   ChatCompletionRequestDto chatCompletionRequest = ChatCompletionRequestDto.builder()
  68.   .model(content.getModel())
  69.   .messages(messages)
  70.   .user(content.getUser())
  71.   .maxTokens(IntegerConsts.ONE_HUNDRED * IntegerConsts.FIVE)
  72.   .temperature(BigDecimal.ONE)
  73.   .build();
  74.    
  75.   HttpRequestEntity request = new HttpRequestEntity();
  76.   request.setRequestAddress(chatConfig.getCreateChatCompletion());
  77.   request.setMethod(HttpMethodEnums.POST);
  78.   request.setData(chatCompletionRequest);
  79.   request.setCharset(EncodingConsts.UTF8);
  80.   // 请求头
  81.   Map<String, String> headerMap = new HashMap<>(IntegerConsts.ONE);
  82.   headerMap.put(AUTHORIZATION, BEARER + configuration.getOpenaiApiKey());
  83.   request.setHeaderMap(headerMap);
  84.   ChatCompletionResponseDto response = null;
  85.   try {
  86.   response = HttpRequestUtils.httpRequest(request, ChatCompletionResponseDto.class);
  87.   response.setUser(content.getUser());
  88.   } catch (Exception e) {
  89.   logUtils.error(e);
  90.   }
  91.   // 返回结果
  92.   return response;
  93.   }
  94.   }

2.3.9      定义接口常量配置类ChatConfig.class

　　用于维护支持的api接口列表

  1.   package com.framewiki.gpt.config;
  2.    
  3.   import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
  4.   import org.springframework.context.annotation.Configuration;
  5.   import org.springframework.stereotype.Component;
  6.    
  7.   /**
  8.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  9.   * @Package: com.framewiki.gpt.config
  10.   * @ClassName: GptConfig
  11.   * @Description: GPT配置
  12.   * @Author: xiaLin
  13.   * @Date: 2023/6/10 18:16
  14.   * @Version: 1.0
  15.   */
  16.   @Component
  17.   @Configuration
  18.   public class ChatConfig {
  19.    
  20.   /**
  21.   * 环境
  22.   */
  23.   @Value("${spring.profiles.active}")
  24.   private String active;
  25.    
  26.   /**
  27.   * 默认环境
  28.   */
  29.   private final String defaultActive = "prod";
  30.    
  31.   /**
  32.   * 地址
  33.   */
  34.   private final String OPEN_AI_URI = "https://api.openai.com/v1/";
  35.    
  36.   /**
  37.   * 测试地址
  38.   */
  39.   private final String TEST_OPEN_AI_URI = "https://vpn.itizzy.com/v1/";
  40.    
  41.   /**
  42.   * 请求机构
  43.   * 列出模型
  44.   * 检索模型
  45.   */
  46.   private final String MODEL_LIST = "models";
  47.    
  48.   /**
  49.   * 聊天完成
  50.   */
  51.   private final String CREATE_CHAT_COMPLETION = "chat/completions";
  52.    
  53.   /**
  54.   * 创建对话
  55.   */
  56.   private final String CREATE_COMPLETION = "completions";
  57.    
  58.   /**
  59.   * ;
  60.   * 聊天完成地址
  61.   *
  62.   * @return
  63.   */
  64.   public String getCreateChatCompletion() {
  65.   StringBuffer address = new StringBuffer(getAddress());
  66.   address.append(CREATE_CHAT_COMPLETION);
  67.   // 返回结果
  68.   return address.toString();
  69.   }
  70.    
  71.   /**
  72.   * 获取地址
  73.   */
  74.   private String getAddress() {
  75.   if (active.startsWith(defaultActive)) {
  76.   return OPEN_AI_URI;
  77.   } else {
  78.   return TEST_OPEN_AI_URI;
  79.   }
  80.   }
  81.   }

2.3.10 接口调用OpenAi配置信息类ChatConfiguration.class

  1.   package com.framewiki.gpt.config;
  2.    
  3.   import lombok.Data;
  4.   import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
  5.   import org.springframework.context.annotation.Configuration;
  6.    
  7.   /**
  8.   * @ProjectName: framewiki-gpt
  9.   * @Package: com.framewiki.gpt.config
  10.   * @ClassName: ChatConfiguration
  11.   * @Description: java类作用描述
  12.   * @Author: xiaLin
  13.   * @Date: 2023/6/10 19:35
  14.   * @Version: 1.0
  15.   */
  16.   @Data
  17.   @Configuration
  18.   @ConfigurationProperties(prefix = "open.ai.gpt")
  19.   public class ChatConfiguration {
  20.    
  21.   /**
  22.   * openai Api密钥
  23.   */
  24.   private String openaiApiKey;
  25.    
  26.   /**
  27.   * 机构ID
  28.   */
  29.   private String organizationId;
  30.    
  31.   /**
  32.   * appKey
  33.   */
  34.   private String appKey;
  35.   }

3     常见问题

3.1  OpenAi接口调用不通

因为https://api.openai.com/ 地址也被限制了，但是接口没有对地区做校验，因此可以自己搭建一个代理。

我采用的是亚马逊云代理的模式（新账号可申请1H1G、8G硬盘的云服务器），具体代理配置流程如下：

下载及安装nginx就不在此详说了。

部署nginx并修改/nginx/nginx.conf文件，配置接口代理路径如下

  1.   server {
  2.   listen 443 ssl;
  3.   server_name vpn.ai.com;
  4.    
  5.   ssl_certificate /usr/local/cert/vpn.ai.com.pem;
  6.   ssl_certificate_key /usr/local/cert/vpn.ai.com.key;
  7.    
  8.   ssl_session_cache shared:SSL:1m;
  9.   ssl_session_timeout 5m;
  10.    
  11.   ssl_ciphers HIGH:!aNULL:!MD5;
  12.   ssl_prefer_server_ciphers on;
  13.    
  14.   location / {
  15.   proxy_pass https://chat.openai.com/;
  16.   proxy_ssl_server_name on;
  17.   proxy_ssl_session_reuse off;
  18.   }
  19.   }
  20.   }

3.2  接口返回401

检查请求方法是否增加token字段以及key是否正确

4     总结

至此JAVA对OpenAI对接就已经完成了，并且也支持连续对话，大家可以在此基础上不断地完善和桥接到web服务，定制自己的ChatGPT助手了。我自己也搭建了个平台，不断地在完善中，想要体验的可以用微信登录体验。

 

项目开源地址：https://gitee.com/cdkjframework/chatgpt-server

   

标签：JAVA,String,AI,private,gpt,import,ChatGPT,com,framewiki
From： https://www.cnblogs.com/oopo/p/17999771

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    简介  ChatGPT是一个大型语言模型，由OpenAI开发。它被训练用于进行对话式交互，能够理解和生成自然语言文本。ChatGPT可以用于多种任务和场景，包括但不限于：智能助手、创意生成、语言学习、编程辅助等。ChatGPT的优势在于它的广泛知识和对多个领域的理解。它可以利用其训练数据中......
  • 基于Python开发ChatGPT应用
    ChatGPT是目前非常热门的一种人工智能模型，它是基于深度学习技术的一种针对自然语言处理的算法。ChatGPT的应用非常广泛，可以应用于聊天机器人、文本生成、翻译、自动化等多个领域。本文将介绍如何使用Python开发一个基于ChatGPT模型的聊天机器人应用。 1.ChatGPT简介......
  • 同时使用300万个GPT是什么体验？ChatGPT新上线@功能
    据ChatGPT特邀灰度用户介绍，ChatGPT内测推出了“GPT@Mentions”功能，允许用户使用“@”标签+GPTs的名称来内联GPT商店中的任意一款GPTs，实现在同一对话窗口中与多个定制的GPT模型交互，就像将多个高级智能代理集成到您的私人助手中，每个代理都擅长解决特定的问题。目前GPT商店超300万个G......
  • 记录: OpenAI中转代理API接口服务的使用
    由于OpenAI提供服务的地区列表里没有China，因此想要方便使用OpenAIAPI的话就需要用到中转服务。本文介绍的iDataRiver平台便提供这样的API，且比官方OpenAI还要便宜，其文档地址入口为https://docs.idatariver.com/zh支持模型如何统计消费的token量token是大语言模型处理信息......
  • AI智能助力EasyCVR城市综合交通管理系统一体化
    随着春节的临近，春运工作也将进入忙碌期。高速公路因为大批车辆的流动、恶劣天气和自然灾害，极易发生交通事故导致道路瘫痪，影响春运安全和畅通。为最大限度地保障春运期间的道路安全和畅通，避免或减少道路事故发生，推动高速公路春运工作的平稳运行，有效地保障人民群众的出行安全，急需制......
  • TSINGSEE青犀智能分析网关V4如何利用AI智能算法保障安全生产、监管，掀开安全管理新篇章
    旭帆科技的智能分析网关V4内含近40种智能分析算法，包括人体、车辆、消防、环境卫生、异常检测等等，在消防安全、生产安全、行为检测等场景应用十分广泛。如常见的智慧工地、智慧校园、智慧景区、智慧城管等等，还支持抓拍、记录、告警、语音对讲、平台级联等功能。算法稳定。识别高效，......
  • Java字符串池（String Pool）深度解析
    在工作中，String类是我们使用频率非常高的一种对象类型。JVM为了提升性能和减少内存开销，避免字符串的重复创建，其维护了一块特殊的内存空间，这就是我们今天要讨论的核心，即字符串池（StringPool）。字符串池由String类私有的维护。   我们知道，在Java中有两种创建字符串对象的方式：1......

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