前言
我在前一段时间突发奇想，就使用java来调用chatgpt的接口，然后写了一个简单小程序，也上了热榜第一，java调用chatgpt接口，实现专属于自己的人工智能助手，事实上，这个程序毛病挺多的，最不能让人接受的一点就是返回速度非常缓慢(即使使用非常好的外网服务器)。
现在，我改进了一下程序，使用异步请求的方式，基本可以实现秒回复。并且还基于webSocket编写了一个微信小程序来进行交互，可以直接使用微信小程序来进行体验。
现在我将所有代码都上传了github(链接在文章结尾)，大家可以clone下来，部署到服务器上，真正实现自己的聊天机器人！！！
ps：网上好多的小程序或者网站提供了chatgpt的聊天功能，但是多数都收费或者限制次数，我就在想，作为一个学计算机的，具备开源分享精神不是最基础的吗？？？本来官方提供的chatgpt3.5接口就是免费的，既然网上的不免费，那我就自己写一个免费的
效果展示
部分截图如下
原理说明
在 java调用chatgpt接口，实现专属于自己的人工智能助手 我说明了java调用chatgpt的基本原理，这里的代码就是对这个代码的改进，使用异步请求的方式来进行。
注意看官方文档，我们在请求时可以提供一个参数stream，然后就可以实现按照流的形式进行返回，这种方式基本可以做到没有延迟就给出答案。
由于这次改进的思路主要就是将请求改为了异步，其他的基本一样，所以就不做解释，直接给出代码了，代码上面都有注释
/**
* 这个方法用于测试的，可以在控制台打印输出结果
*
* @param chatGptRequestParameter 请求的参数
* @param question 问题
*/
public void printAnswer(ChatRequestParameter chatGptRequestParameter, String question) {
asyncClient.start();
// 创建一个post请求
AsyncRequestBuilder asyncRequest = AsyncRequestBuilder.post(url);
// 设置请求参数
chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatMessage("user", question));
// 请求的参数转换为字符串
String valueAsString = null;
try {
valueAsString = objectMapper.writeValueAsString(chatGptRequestParameter);
} catch (JsonProcessingException e) {
e.printStackTrace();
}
// 设置编码和请求参数
ContentType contentType = ContentType.create("text/plain", charset);
asyncRequest.setEntity(valueAsString, contentType);
asyncRequest.setCharset(charset);
// 设置请求头
asyncRequest.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json");
// 设置登录凭证
asyncRequest.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + apiKey);
// 下面就是生产者消费者模型
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
// 用于记录返回的答案
StringBuilder sb = new StringBuilder();
// 消费者
AbstractCharResponseConsumer<HttpResponse> consumer = new AbstractCharResponseConsumer<HttpResponse>() {
HttpResponse response;
@Override
protected void start(HttpResponse response, ContentType contentType) throws HttpException, IOException {
setCharset(charset);
this.response = response;
}
@Override
protected int capacityIncrement() {
return Integer.MAX_VALUE;
}
@Override
protected void data(CharBuffer src, boolean endOfStream) throws IOException {
// 收到一个请求就进行处理
String ss = src.toString();
// 通过data:进行分割，如果不进行此步，可能返回的答案会少一些内容
for (String s : ss.split("data:")) {
// 去除掉data:
if (s.startsWith("data:")) {
s = s.substring(5);
}
// 返回的数据可能是（DONE）
if (s.length() > 8) {
// 转换为对象
ChatResponseParameter responseParameter = objectMapper.readValue(s, ChatResponseParameter.class);
// 处理结果
for (Choice choice : responseParameter.getChoices()) {
String content = choice.getDelta().getContent();
if (content != null && !"".equals(content)) {
// 保存结果
sb.append(content);
// 将结果使用webSocket传送过去
System.out.print(content);
}
}
}
}
}
@Override
protected HttpResponse buildResult() throws IOException {
return response;
}
@Override
public void releaseResources() {
}
};
// 执行请求
asyncClient.execute(asyncRequest.build(), consumer, new FutureCallback<HttpResponse>() {
@Override
public void completed(HttpResponse response) {
latch.countDown();
chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatMessage("assistant", sb.toString()));
System.out.println("回答结束！！！");
}
@Override
public void failed(Exception ex) {
latch.countDown();
System.out.println("failed");
ex.printStackTrace();
}
@Override
public void cancelled() {
latch.countDown();
System.out.println("cancelled");
}
});
try {
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
大家代码可以直接不看，反正最终的效果就是可以实现问了问题就返回结果。运行效果如下
可以发现，输出就类似于官方的那种效果，一个字一个字的输出
服务器端代码说明
我使用java搭建了一个简单的服务器端程序，提供最基础的用户登录校验功能，以及提供了WebSocket通信。
用户校验的代码
package com.ttpfx.controller;
import com.ttpfx.entity.User;
import com.ttpfx.service.UserService;
import com.ttpfx.utils.R;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
* @author ttpfx
* @date 2023/3/29
*/
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
@Resource
private UserService userService;
public static ConcurrentHashMap<String, User> loginUser = new ConcurrentHashMap<>();
public static ConcurrentHashMap<String, Long> loginUserKey = new ConcurrentHashMap<>();
@RequestMapping("/login")
public R login(String username, String password) {
if (username == null) return R.fail("必须填写用户名");
User user = userService.queryByName(username);
if (user == null) return R.fail("用户名不存在");
String targetPassword = user.getPassword();
if (targetPassword == null) return R.fail("用户密码异常");
if (!targetPassword.equals(password)) return R.fail("密码错误");
loginUser.put(username, user);
loginUserKey.put(username, System.currentTimeMillis());
return R.ok(String.valueOf(loginUserKey.get(username)));
}
@RequestMapping("/logout")
public R logout(String username) {
loginUser.remove(username);
loginUserKey.remove(username);
return R.ok();
}
@RequestMapping("/checkUserKey")
public R checkUserKey(String username, Long key){
if (username==null || key == null)return R.fail("用户校验异常");
if (!Objects.equals(loginUserKey.get(username), key)){
return R.fail("用户在其他地方登录！！！");
}
return R.ok();
}
@RequestMapping("/loginUser")
public R loginUser(){
return R.ok("success",loginUser.keySet());
}
}
基于webSocket通信的代码
package com.ttpfx.server;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.ttpfx.entity.UserLog;
import com.ttpfx.model.ChatModel;
import com.ttpfx.service.UserLogService;
import com.ttpfx.service.UserService;
import com.ttpfx.vo.chat.ChatRequestParameter;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import javax.websocket.*;
import javax.websocket.server.PathParam;
import javax.websocket.server.ServerEndpoint;
import java.io.IOException;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
* @author ttpfx
* @date 2023/3/28
*/
@Component
@ServerEndpoint("/chatWebSocket/{username}")
public class ChatWebSocketServer {
/**
* 静态变量，用来记录当前在线连接数。应该把它设计成线程安全的。
*/
private static int onlineCount = 0;
/**
* concurrent包的线程安全Map，用来存放每个客户端对应的MyWebSocket对象。
*/
private static ConcurrentHashMap<String, ChatWebSocketServer> chatWebSocketMap = new ConcurrentHashMap<>();
/**
* 与某个客户端的连接会话，需要通过它来给客户端发送数据
*/
private Session session;
/**
* 接收的username
*/
private String username = "";
private UserLog userLog;
private static UserService userService;
private static UserLogService userLogService;
@Resource
public void setUserService(UserService userService) {
ChatWebSocketServer.userService = userService;
}
@Resource
public void setUserLogService(UserLogService userLogService) {
ChatWebSocketServer.userLogService = userLogService;
}
private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
private static ChatModel chatModel;
@Resource
public void setChatModel(ChatModel chatModel) {
ChatWebSocketServer.chatModel = chatModel;
}
ChatRequestParameter chatRequestParameter = new ChatRequestParameter();
/**
* 建立连接
* @param session 会话
* @param username 连接用户名称
*/
@OnOpen
public void onOpen(Session session, @PathParam("username") String username) {
this.session = session;
this.username = username;
this.userLog = new UserLog();
// 这里的用户id不可能为null，出现null，那么就是非法请求
try {
this.userLog.setUserId(userService.queryByName(username).getId());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
try {
session.close();
} catch (IOException ex) {
ex.printStackTrace();
}
}
this.userLog.setUsername(username);
chatWebSocketMap.put(username, this);
onlineCount++;
System.out.println(username + "--open");
}
@OnClose
public void onClose() {
chatWebSocketMap.remove(username);
System.out.println(username + "--close");
}
@OnMessage
public void onMessage(String message, Session session) {
System.out.println(username + "--" + message);
// 记录日志
this.userLog.setDateTime(LocalDateTime.now());
this.userLog.setPreLogId(this.userLog.getLogId() == null ? -1 : this.userLog.getLogId());
this.userLog.setLogId(null);
this.userLog.setQuestion(message);
long start = System.currentTimeMillis();
// 这里就会返回结果
String answer = chatModel.getAnswer(session, chatRequestParameter, message);
long end = System.currentTimeMillis();
this.userLog.setConsumeTime(end - start);
this.userLog.setAnswer(answer);
userLogService.save(userLog);
}
@OnError
public void onError(Session session, Throwable error) {
error.printStackTrace();
}
public void sendMessage(String message) throws IOException {
this.session.getBasicRemote().sendText(message);
}
public static void sendInfo(String message, String toUserId) throws IOException {
chatWebSocketMap.get(toUserId).sendMessage(message);
}
}
我们只需要编写简单的前端代码，就可以实现和后端的socket通信。对于后端，我们只需要改一下apiKey和数据库配置就可以直接运行了。
微信小程序代码说明
我写了一个简单微信小程序来和后端进行通信，界面如下
大家只需要下载源代码，然将程序中的ip改为自己服务器的ip即可
代码链接
github的地址为 https://github.com/c-ttpfx/chatgpt-java-wx
可以直接使用 git clone https://github.com/c-ttpfx/chatgpt-java-wx.git 下载代码到本地
我在github里面说明了安装使用的基本步骤，大家按照步骤使用即可
总结
上面聊天小程序就是我花2天写出来的，可能会有一些bug，我自己测试的时候倒是没有怎么遇到bug，聊天和登录功能都能正常使用。
对于微信小程序，由于我不是专业搞前端的，就只东拼西凑实现了最基本的功能（登录、聊天），大家可以自己写一个，反正后端接口都提供好了嘛，也不是很难，不想写也可以将就使用我的。
最后，也是最重要的，大家帮我的代码star一下！！！ 感谢大家了(≥▽≤)/(≥▽≤)/