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源码及更详细的介绍说明参见Git上的ReadME.md文档
https://github.com/asleepyfish/chatgpt
1. 配置阶段
1.1 依赖引入
pom.xml
中引入依赖
<dependency><groupId>io.github.asleepyfish</groupId><artifactId>chatgpt</artifactId><version>1.1.2</version></dependency>
1.2 配置application.yml文件
在
application.yml
文件中配置相关参数（Optional为可选参数）
参数解释token申请的API KEYSproxy-host代理的ipproxy-port代理的端口model (Optional)model可填可不填，默认即text-davinci-003chat-model (Optional)可填可不填，默认即gpt-3.5-turbo （ChatGPT当前最强模型，生成回答使用的就是这个模型）retries (Optional)指的是当chatgpt第一次请求回答失败时，重新请求的次数（增加该参数的原因是因为大量访问的原因，在某一个时刻，chatgpt服务将处于无法访问的情况，不填的默认值为5）session-expiration-time (Optional)（单位（min））为这个会话在多久不访问后被销毁，这个值不填的时候，即表示所有问答处于同一个会话之下，相同user的会话永不销毁（增加请求消耗）
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参数很重要，是用来表示这个会话在多久不访问后被销毁，从而实现联系上下文的连续对话。
实现方式是通过ChatCompletionRequest中的user来区分某个会话，而session-expiration-time表示这个会话在多久不访问后被销毁。
如果这里看不懂请看2.1节示例
1.3 注解添加
启动类上加入图中的注解则将服务注入到Spring中。
提供工具类
OpenAiUtils
，它提供了相关的调用方法。
使用它的最简单方法是：
2 使用
2.1 生成回答
提供了工具类
OpenAiUtils
，里面提供了相关方法进行调用。
其中最简单的使用方法是：
OpenAiUtils.createChatCompletion(content);// 不建议使用
入参
content
即输入的问题的字符串。但是不建议使用。
这里建议使用下面的方式，通过传入user的值，再结合
session-expiration-time
参数，可以实现指定某次会话，或者某个用户的连续对话。
OpenAiUtils.createChatCompletion(content, user);// 建议使用
还提供一个通用的静态方法是
publicstaticList<String>createChatCompletion(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest){...}
入参
ChatCompletionRequest
里包含模型的一些可调参数。
OpenAiUtils
类中还提供了多个可供选择的静态方法，可以自行查看。
上述方法的返回参数是一个list，是因为调整参数返回答案
n
可以一次性返回多条不同的解答（
n
为
ChatCompletionRequest
类中一个参数）。
2.1.1 测试
测试代码：
@PostMapping("/chatTest")publicList<String>chatTest(String content){returnOpenAiUtils.createChatCompletion(content,"testUser");}
Post请求
入参输入：Java序列化的方式
返回结果：
[
"\n\nJava序列化是将Java对象转换为字节序列的过程，以便在网络上传输或将其保存到磁盘上。Java提供了两种序列化方式：\n\n1. 基于Serializable接口的序列化\n\nSerializable接口是Java提供的一个标记接口，用于标记一个类可以被序列化。如果一个类实现了Serializable接口，那么它的所有非瞬态字段都会被序列化。序列化的过程可以通过ObjectOutputStream类来实现，反序列化的过程可以通过ObjectInputStream类来实现。\n\n2. 基于Externalizable接口的序列化\n\nExternalizable接口也是Java提供的一个标记接口，用于标记一个类可以被序列化。与Serializable接口不同的是，Externalizable接口需要实现writeExternal和readExternal方法，这两个方法分别用于序列化和反序列化。在序列化的过程中，只有被writeExternal方法显式写入的字段才会被序列化，而在反序列化的过程中，只有被readExternal方法显式读取的字段才会被反序列化。\n\n总的来说，基于Serializable接口的序列化更加简单，但是它会序列化所有非瞬态字段，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灵活地控制序列化的过程。"
]
再次输入：有没有更加高效的序列化框架
返回结果：
[
"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开发的一种高效的序列化框架，它可以将结构化数据序列化为二进制格式，支持多种编程语言。相比于Java自带的序列化方式，Protobuf序列化后的数据更小，解析速度更快。\n\n2. Kryo\n\nKryo是一个快速、高效的Java序列化框架，它可以将Java对象序列化为字节数组，支持多种数据类型。Kryo序列化的速度比Java自带的序列化方式快很多，序列化后的数据也更小。\n\n3. FST\n\nFST是一个高性能的Java序列化框架，它可以将Java对象序列化为字节数组，支持多种数据类型。FST序列化的速度比Java自带的序列化方式快很多，序列化后的数据也更小。\n\n4. Avro\n\nAvro是一个高效的数据序列化系统，它可以将结构化数据序列化为二进制格式，支持多种编程语言。Avro序列化后的数据比Java自带的序列化方式更小，解析速度也更快。\n\n总的来说，这些高效的序列化框架都比Java自带的序列化方式更快、更小、更灵活，可以根据具体的需求选择合适的框架。"
]
可以看出上述两次问答是在一次会话中的，而前面所说的参数
session-expiration-time
即这个user所代表的会话多久没被继续访问时的销毁时间。单位（min）
2.2 生成图片
最简单的使用方式是
OpenAiUtils.createImage(prompt);
入参表示生成图片的描述文字，还提供了一个通用的静态方法
publicstaticList<String>createImage(CreateImageRequest createImageRequest){...}
入参
CreateImageRequest
中有一些可以使用的参数，其中
n
表示生成图片的数量，
responseFormat
表示生成图片的格式，格式中分为
url
和
b64_json
两种，如果希望返回的是url，则返回的url会在生成一个小时后消失，默认值是
url
。
2.2.1 测试
测试代码
@TestpublicvoidtestGenerateImg(){OpenAiUtils.createImage("英短").forEach(System.out::println);}
结果
默认情况下会生成一个url，点击去就可以看到图片。
2.3 下载图片
在3.2的基础上做了优化，直接使用
responseFormat
为
b64_json
然后解析成图片返回。简单使用方式如下：
OpenAiUtils.downloadImage(prompt, response);
通用方式如下：
publicstaticvoiddownloadImage(CreateImageRequest createImageRequest,HttpServletResponse response){...}
当
CreateImageRequest
对象中设置的返回参数
n
大于1时，会将图片打包成一个zip包返回，当
n
等于1时直接返回图片。
2.3.1 测试
测试代码
@RestControllerpublicclassChatGPTController{@GetMapping("/downloadImage")publicvoiddownloadImage(String prompt,HttpServletResponse response){OpenAiUtils.downloadImage(prompt, response);}}
发送get请求，然后选择Send and Download
我用的get 工具是idea里面下载的插件Fast Request的，用Postman也是可以的，但是要选择 Send and Download，上图中绿色的箭头是Send，蓝色的是Send and Download。
3 AI助手展示
接入微信公众号，AI助手可自动回复。
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