Java調(diào)用ChatGPT(基于SpringBoot和Vue)實現(xiàn)可連續(xù)對話和流式輸出的ChatGPT API
源碼及更詳細的介紹說明參見Git上的ReadME.md文檔
https://github.com/asleepyfish/chatgpt
流式輸出結(jié)合Vue的Demo地址:https://github.com/asleepyfish/chatgpt-vue
注意:流式輸出在2.4節(jié),請仔細閱讀到最后,謝謝!
1. 配置階段
1.1 依賴引入
pom.xml
中引入依賴(當(dāng)前最新版本為1.1.4,可前往Github頁面查看當(dāng)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
在application.yml
文件中配置相關(guān)參數(shù)(Optional為可選參數(shù))
參數(shù) | 解釋 |
---|---|
token | 申請的API KEYS |
proxy-host | 代理的ip |
proxy-port | 代理的端口 |
model (Optional) | model可填可不填,默認即text-davinci-003 |
chat-model (Optional) | 可填可不填,默認即gpt-3.5-turbo (ChatGPT當(dāng)前最強模型,生成回答使用的就是這個模型) |
retries (Optional) | 指的是當(dāng)chatgpt第一次請求回答失敗時,重新請求的次數(shù)(增加該參數(shù)的原因是因為大量訪問的原因,在某一個時刻,chatgpt服務(wù)將處于無法訪問的情況,不填的默認值為5) |
session-expiration-time (Optional) | (單位(min))為這個會話在多久不訪問后被銷毀,這個值不填的時候,即表示所有問答處于同一個會話之下,相同user的會話永不銷毀(增加請求消耗) |
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參數(shù)很重要,是用來表示這個會話在多久不訪問后被銷毀,從而實現(xiàn)聯(lián)系上下文的連續(xù)對話。
實現(xiàn)方式是通過ChatCompletionRequest中的user來區(qū)分某個會話,而session-expiration-time表示這個會話在多久不訪問后被銷毀。
如果這里看不懂請看2.1節(jié)示例
1.3 注解添加
啟動類上加入圖中的注解則將服務(wù)注入到Spring中。
2 使用
2.1 生成回答
提供了工具類OpenAiUtils
,里面提供了相關(guān)方法進行調(diào)用。
其中最簡單的使用方法是:
OpenAiUtils.createChatCompletion(content);// 不建議使用
入?yún)?code>content即輸入的問題的字符串。但是不建議使用。
這里建議使用下面的方式,通過傳入user的值,再結(jié)合session-expiration-time
參數(shù),可以實現(xiàn)指定某次會話,或者某個用戶的連續(xù)對話。
OpenAiUtils.createChatCompletion(content, user);// 建議使用
入?yún)hatCompletionRequest 里包含模型的一些可調(diào)參數(shù)。
OpenAiUtils類中還提供了多個可供選擇的靜態(tài)方法,可以自行查看。
上述方法的返回參數(shù)是一個list,是因為調(diào)整參數(shù)返回答案n可以一次性返回多條不同的解答(n為ChatCompletionRequest類中一個參數(shù))。
2.1.1 測試
測試代碼:
@PostMapping("/chatTest") public List<String> chatTest(String content) { return OpenAiUtils.createChatCompletion(content, "testUser"); }
Post請求
入?yún)⑤斎耄篔ava序列化的方式
返回結(jié)果:
[ "\n\nJava序列化是將Java對象轉(zhuǎn)換為字節(jié)序列的過程,以便在網(wǎng)絡(luò)上傳輸或?qū)⑵浔4娴酱疟P上。Java提供了兩種序列化方式:\n\n1. 基于Serializable接口的序列化\n\nSerializable接口是Java提供的一個標記接口,用于標記一個類可以被序列化。如果一個類實現(xiàn)了Serializable接口,那么它的所有非瞬態(tài)字段都會被序列化。序列化的過程可以通過ObjectOutputStream類來實現(xiàn),反序列化的過程可以通過ObjectInputStream類來實現(xiàn)。\n\n2. 基于Externalizable接口的序列化\n\nExternalizable接口也是Java提供的一個標記接口,用于標記一個類可以被序列化。與Serializable接口不同的是,Externalizable接口需要實現(xiàn)writeExternal和readExternal方法,這兩個方法分別用于序列化和反序列化。在序列化的過程中,只有被writeExternal方法顯式寫入的字段才會被序列化,而在反序列化的過程中,只有被readExternal方法顯式讀取的字段才會被反序列化。\n\n總的來說,基于Serializable接口的序列化更加簡單,但是它會序列化所有非瞬態(tài)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靈活地控制序列化的過程。" ]
再次輸入:有沒有更加高效的序列化框架
返回結(jié)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開發(fā)的一種高效的序列化框架,它可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)序列化為二進制格式,支持多種編程語言。相比于Java自帶的序列化方式,Protobuf序列化后的數(shù)據(jù)更小,解析速度更快。\n\n2. Kryo\n\nKryo是一個快速、高效的Java序列化框架,它可以將Java對象序列化為字節(jié)數(shù)組,支持多種數(shù)據(jù)類型。Kryo序列化的速度比Java自帶的序列化方式快很多,序列化后的數(shù)據(jù)也更小。\n\n3. FST\n\nFST是一個高性能的Java序列化框架,它可以將Java對象序列化為字節(jié)數(shù)組,支持多種數(shù)據(jù)類型。FST序列化的速度比Java自帶的序列化方式快很多,序列化后的數(shù)據(jù)也更小。\n\n4. Avro\n\nAvro是一個高效的數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng),它可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)序列化為二進制格式,支持多種編程語言。Avro序列化后的數(shù)據(jù)比Java自帶的序列化方式更小,解析速度也更快。\n\n總的來說,這些高效的序列化框架都比Java自帶的序列化方式更快、更小、更靈活,可以根據(jù)具體的需求選擇合適的框架。" ]
可以看出上述兩次問答是在一次會話中的,而前面所說的參數(shù)session-expiration-time
即這個user所代表的會話多久沒被繼續(xù)訪問時的銷毀時間。單位(min)
2.2 生成圖片
最簡單的使用方式是
OpenAiUtils.createImage(prompt);
入?yún)⒈硎旧蓤D片的描述文字,還提供了一個通用的靜態(tài)方法
public static List<String> createImage(CreateImageRequest createImageRequest) {...}
入?yún)reateImageRequest中有一些可以使用的參數(shù),其中n表示生成圖片的數(shù)量,responseFormat表示生成圖片的格式,格式中分為url和b64_json兩種,如果希望返回的是url,則返回的url會在生成一個小時后消失,默認值是url。
2.2.1 測試
測試代碼
@Test public void testGenerateImg() { OpenAiUtils.createImage("英短").forEach(System.out::println); }
結(jié)果
默認情況下會生成一個url,點擊去就可以看到圖片。
2.3 下載圖片
在3.2的基礎(chǔ)上做了優(yōu)化,直接使用responseFormat
為b64_json
然后解析成圖片返回。簡單使用方式如下:
OpenAiUtils.downloadImage(prompt, response);
通用方式如下:
public static void downloadImage(CreateImageRequest createImageRequest, HttpServletResponse response) {...}
當(dāng)CreateImageRequest
對象中設(shè)置的返回參數(shù)n
大于1時,會將圖片打包成一個zip包返回,當(dāng)n
等于1時直接返回圖片。
2.3.1 測試
測試代碼
@RestController public class ChatGPTController { @GetMapping("/downloadImage") public void downloadImage(String prompt, HttpServletResponse response) { OpenAiUtils.downloadImage(prompt, response); } }
發(fā)送get請求,然后選擇Send and Download
我用的get 工具是idea里面下載的插件Fast Request的,用Postman也是可以的,但是要選擇 Send and Download,上圖中綠色的箭頭是Send,藍色的是Send and Download。
2.4 生成流式回答
生成流式回答的方法是OpenAiUtils
的createStreamChatCompletion
方法,本工具類重載了同名的多個參數(shù)的方法,其中最通用的方法是
public static void createStreamChatCompletion(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest, OutputStream os) {...}
最簡單的方法是
public static void createStreamChatCompletion(String content) {...}
其中的content即本次對話的問題。
這里需要主義的是,上述第一個方法中的OutputStream os其實是一個必傳的對象,上述的最簡單的方法實際上是默認傳遞的System.out這個os對象,也就是將流式問答的結(jié)果顯示到IDEA的控制臺。
如果需要將流式問答的結(jié)果顯示到其他界面可以自發(fā)的傳入OutputStream os對象,這里有一個簡便的方法是
public static void createStreamChatCompletion(String content, OutputStream os) {...}
只需要輸入問題,和輸出流對象即可。
下面將舉例具體說明。(本文所有Demo的示例地址: https://github.com/asleepyfish/chatgpt-demo)
2.4.1 流式回答輸出到IDEA控制臺
代碼如下:
@GetMapping("/streamChat") public void streamChat(String content) { // OpenAiUtils.createStreamChatCompletion(content, System.out); // 下面的默認和上面這句代碼一樣,是輸出結(jié)果到控制臺 OpenAiUtils.createStreamChatCompletion(content); }
然后使用Postman或者其他可以發(fā)送Get請求的工具發(fā)送請求。
本次測試的結(jié)果如下面的Gif圖所示
2.4.2 流式回答輸出到瀏覽器頁面
上述的方法中輸出流傳入的是System.out對象,該對象實際上就是一個PrintStream對象,會把輸出結(jié)果展示到控制臺。
如果需要將輸出結(jié)果在瀏覽器展示,可以從前端傳入一個HttpServletResponse response對象,拿到這個response以后將response.getOutputStream()這個輸出流對象傳入createStreamChatCompletion方法的入?yún)⒅?。同時,為了避免結(jié)果輸出到瀏覽器產(chǎn)生亂碼和支持流式輸出,需要ContentType和CharacterEncoding。
@GetMapping("/streamChatWithWeb") public void streamChatWithWeb(String content, HttpServletResponse response) throws IOException { // 需要指定response的ContentType為流式輸出,且字符編碼為UTF-8 response.setContentType("text/event-stream"); response.setCharacterEncoding("UTF-8"); // 禁用緩存 response.setHeader("Cache-Control", "no-cache"); OpenAiUtils.createStreamChatCompletion(content, response.getOutputStream()); }
測試結(jié)果過程的Gif圖如下所示:
2.4.3 流式回答結(jié)合Vue輸出到前端界面
調(diào)用的后端方法同2.4.2
節(jié)方法streamChatWithWeb
,前端只需要在界面?zhèn)魅雴栴},點擊提問按鈕即可返回結(jié)果流式輸出到文本框中。
測試結(jié)果過程的Gif圖如下所示:
Vue3
Demo的Git
地址在文章開頭有~
3 AI助手展示
接入微信公眾號,AI助手可自動回復(fù)。
以上就是Java調(diào)用ChatGPT(基于SpringBoot和Vue)實現(xiàn)可連續(xù)對話和流式輸出的ChatGPT API的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Java調(diào)用ChatGPT實現(xiàn)可對話ChatGPT API的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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