如何在 SpringBoot 專案中接入 ChartGPT

大家好，我是公子駿，最近體驗了火爆全網的 ChartGPT，深刻體會了其強大的能力，這讓我們程式猿對AI的未來突然有了廣大的暢想空間，

我也在網上看到不少大牛通過 ChartGPT 來獲取收益，就尋思著能否自己接入 ChartGPT 的 API 來做些什么事情，

然后到網上找了不少 Java 接入 ChatGPT 的文章案例，成功實作了接入，而本文就是我整理了這些案例后，使用 Forest 框架重寫了一遍接入方法，

一、前期作業

1. 注冊 OpenAI 的賬號

2. 獲取 OpenAI 的 API KEY

如何完成這兩步網上的資料很多，我這里就不再贅述了，

需要注意的是，API KEY 在創建好之后一定要保存好，否則退出創建頁面后就可能找不到了，

二. 添加依賴

除了基本的 SpringBoot 依賴外，還需添加以下 Maven 依賴

<!-- Forest 的 SpringBoot 啟動包 -->
<dependency>
    <groupId>com.dtflys.forest</groupId>
    <artifactId>forest-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.5.30</version>
</dependency>

<!-- Fastjson -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.83</version>
</dependency>

三. 配置

在application.yml檔案中添加下列配置

forest:
  connect-timeout: 60000      # HTTP請求連接超時時間
  read-timeout: 60000         # HTTP請求讀取超時時間
  variables:                  # 自定義變數:
    apiKey: YOUR_API_KEY      # 你的 OpenAI 的 API KEY
    model: text-davinci-003   # ChartGPT 的模型
    maxTokens: 50             # 最大 Token 數
    temperature: 0.5          # 該值越大每次回傳的結果越隨機，即相似度越小

四. 定義 ChartGPT 的接入介面

創建一個interface類，名字就叫 ChartGPT （名字可以隨意起）

public interface ChartGPT {
    // 只要輸入一個引數: 提示詞
    // 該方法就會發送 HTTP 請求到 OpenAI 的介面服務
    // 并將回應結果以字串形式回傳回來
    @Post(
            url = "https://api.openai.com/v1/engines/${model}/completions",
            contentType = "application/json",
            headers = "Authorization: Bearer ${apiKey}",
            data = "{\"prompt\": \"${prompt}\", \"max_tokens\": ${maxTokens}, \"temperature\": ${temperature}}"
    )
    String send(@Var("prompt") String prompt);
}

五. 呼叫介面

在需要呼叫的地方注入ChartGPT介面實體，并可呼叫獲取 ChartGPT 的結果

@Resource
private ChartGPT chartGPT;

public void run() {
    String response = chartGPT.send("你好");
    System.out.println(response);
}

執行程式后，會在控制臺上列印出 ChartGPT 的回應結果

{"id":"cmpl-6ze62yNNtH5ZHNkaPjWUZORoEtojK","object":"text_completion","created":1680150158,"model":"text-davinci-003","choices":[{"text":"\n\n你好！","index":0,"logprobs":null,"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":4,"completion_tokens":9,"total_tokens":13}}

到這一步已經算初步成功了！

但你發現我們接受到的是一個JSON字串，并不能直接處理它，需要進一步的加工，

六. 改進

我們添加兩個資料類

在 ChartGPT 回傳的 JSON 字串后，Forest 框架會自動將其反序列化成這些資料類

添加的第一個資料類 GPTResponse: 用于接受 ChartGPT 回應結果最外層 JSON 結構的資料類

@Data
public class GPTResponse {

    private String id;

    private String object;

    private String created;

    private String model;

    private List<GPTChoice> choices;
}

添加的二個資料類 GPTChoice: 用于接受 ChartGPT 回應結果 JSON 結構里層中文本內容部分的資料類

@Data
public class GPTChoice {

    private String text;

    private Integer index;
}

改一下介面的回傳型別

public interface ChartGPT {
    // Forest 會自動將回應結果反序列化成 GPTResponse 型別并回傳出來
    @Post(
            url = "https://api.openai.com/v1/engines/${model}/completions",
            contentType = "application/json",
            headers = "Authorization: Bearer ${apiKey}",
            data = "{\"prompt\": \"${prompt}\", \"max_tokens\": ${maxTokens}, \"temperature\": ${temperature}}"
    )
    GPTResponse send(@Var("prompt") String prompt);
}

改一下呼叫部分的代碼

GPTResponse response = chartGPT.send("你好");
System.out.println(response.getChoices().get(0).getText());

執行一下，然后會在控制臺上看到類似的輸出內容

你好！很高興見到你！

示例代碼

如果以上步驟都完成了，祝賀你！你是一名優秀的程式猿~

完不成也沒關系，我在開源倉庫里也提供了示例工程代碼，方便大家參考

https://gitee.com/dromara/forest/tree/master/forest-examples/example-chartgpt

或者關注公眾號 程式猿公子駿，回復訊息 chartgpt，即可獲得示例工程原始碼

標籤：Java

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