实现人工智能简单交互

1.首先引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
    <artifactId>client</artifactId>
    <version>0.9.0</version>
</dependency>

2.尽量在yml里配置好相关secret等参数：

openai.secretKey=
openai.model=text-davinci-003
openai.prompt=
openai.temperature=0
openai.max_tokens=1024
openai.stream=true

3.方法实现：

public String createCompletion(String message) {
    if (StrUtil.isEmptyIfStr(this.key1)|| ObjectUtil.isNull(this.openAiService)){
        return "请先设置key！";
    }
    log.info("me--->"+message);
    // 将用户的文本信息发送之后，openai会将回答们封装在 CompletionRequest 里面，里面包含了很多 choice
    CompletionRequest completionRequest = this.buildCompletionRequest(message);
    return this.createCompletion(completionRequest);
}

建立请求方法实现：

private CompletionRequest buildCompletionRequest(String message) {
    return CompletionRequest.builder().prompt(message) // 本层封装用户文本
            .model(this.openAi.getModel()) // 模型：给予并返回生成的文本一个模型
            .maxTokens(this.openAi.getMax_tokens()) // 请求中生成文本的最大标记数，对文本的准确性有的要求
            .build();
}

发送请求并接受信息返回给前台方法实现：

protected String createCompletion(CompletionRequest completionRequest) {
    // 响应封装在字符串里面
    StringBuilder response = new StringBuilder();
    // 发送请求并接收响应
    CompletionResult completion = this.openAiService.createCompletion(completionRequest);
    // openai会生成多个选项，一般来说第一个选项就是最优解
    List<CompletionChoice> choices = completion.getChoices();
    // 在每次迭代中，Lambda 表达式会获取当前迭代的 choice 对象，并调用其 getText() 方法来获取该选项的文本内容。然后，将该文本内容附加到 response 对象的末尾，使用 append 方法
    choices.forEach(choice -> response.append(choice.getText()));
    //去掉响应文本开头的\n\n，这时候的 response 包含了全部的choice
    String res = StrUtil.replaceFirst(response.toString(), "\n\n", "");
    log.info("chatGPT--->"+"正在效应");
    return res;
}