SpringBoot 整合 ChatGPT API 项目实战

SpringBoot 整合 ChatGPT API 项目实战

  • 一、准备工作

  • 二、补全接口示例

  • 三、申请API-KEY

  • 四、JavaScript调用API

  • 五、SpringBoot使用ChatGPT API


体验到了ChatGPT的强大之后,那么我们会想,如果我们想基于ChatGPT开发一个自己的聊天机器人,这个能搞定吗?

ChatGPT平台已经为技术提供了一个入口了,很简单的就是实现了。

一、准备工作

(1)已成功注册 OpenAI 的账号。

(2)创建 API KEY,这个 API KEY 是用于 HTTP 请求身份验证的,可以创建多个。注意这个创建之后需要马上复制好保存,关闭弹框之后就看不到了。

(3)官方 API 文档链接:

https://platform.openai.com/docs/api-reference/authentication

(4)注意 API 调用是收费的,但是 OpenAI 已经为我们免费提供了18美元的用量,足够大家放心使用。

SpringBoot 整合 ChatGPT API 项目实战_第1张图片

二、补全接口示例

该接口功能较多,支持最常用的问答功能。

(1)请求方式,Post

(2)url:https://api.openai.com/v1/completions

(3)请求体 (json)。

{

  "model": "text-davinci-003",

  "prompt": "Say this is a test",

  "max_tokens": 7,

  "temperature": 0,

  "top_p": 1,

  "n": 1,

  "stream": false

}

(4)接口文档

https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create

请求参数解析:

字段 说明
model 可选参数。语言模型,这里选择的是text-davinci-003
prompt 必选参数。即用户的输入。
max_tokens 可选参数,默认值为 16。最大分词数,会影响返回结果的长度。
temperature 可选参数,默认值为 1,取值 0-2。该值越大每次返回的结果越随机,即相似度越小。
top_p 可选参数,与temperature类似。
n 可选参数,默认值为 1。表示对每条prompt生成多少条结果。
stream 可选参数,默认值为false。表示是否回流部分结果。

三、申请API-KEY

访问地址:

https://platform.openai.com/account/api-keys

登录账号,然后创建API KEY:

SpringBoot 整合 ChatGPT API 项目实战_第2张图片

这个 API KEY 是用于 HTTP 请求身份验证的,可以创建多个。注意这个创建之后需要马上复制好保存,关闭弹框之后就看不到了。

四、JavaScript调用API

直接可以使用js+html开发一个对话,具体的源码如下:





   

      

      

      Ai - Chat

      

      

      

      

   

   

      
         

与Ai对话,请描述您的需求-支持中文、英语、日本语等

      
                    

注意:需要替换自己的api-key,修改这一行代码:

xhr.setRequestHeader("Authorization", "Bearer API-KEY")。

运行一下html,看下效果:

SpringBoot 整合 ChatGPT API 项目实战_第3张图片

五、SpringBoot使用ChatGPT API

(1)构建一个Spring Boot项目,这里使用的是2.7.6版本;

(2)引入依赖:

    com.theokanning.openai-gpt3-java

    service

    0.10.0

官网链接地址:https://platform.openai.com/docs/libraries/community-libraries

(3)请求代码:

String token = "API-KEY ";//System.getenv("OPENAI_TOKEN");

OpenAiService service = new OpenAiService(token);

CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()

        .model("text-davinci-003")

        .prompt("今天天气怎么样?")

        .temperature(0.5)

        .maxTokens(2048)

        .topP(1D)

        .frequencyPenalty(0D)

        .presencePenalty(0D)

        .build();

service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);

请替换API-KEY。

运行程序:

我就是我,是颜色不一样的烟火。

我就是我,是与众不同的小苹果。

你可能感兴趣的:(spring,boot,chatgpt,后端)