自從chatGPT爆火后，各種第三方接入的聊天機器人都上了一個檔次，出于好奇我也決定自己對接他的api弄個聊天機器人玩玩

獲取key

通過官方api文檔可知，調(diào)用接口前必須要有一個key作為鑒權(quán)信息，那我們先獲取這個key。
點擊進(jìn)入OpenAi官網(wǎng)api頁面，點擊左上角的Login跳入登錄界面（沒有賬號就注冊一個）。

WechatIMG920.jpeg

使用java sdk調(diào)用

除了http調(diào)用，OpenAi有各種語言封裝好的sdk可直接使用，這里使用的是java sdk，其他語言可以參考：https://platform.openai.com/docs/libraries/community-libraries
java sdk github地址：https://github.com/TheoKanning/openai-java

第一步：添加maven依賴

<dependency>  
    <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>  
    <artifactId>client</artifactId>  
    <version>0.9.0</version>  
</dependency>

這里artifactId使用api和client都行，client包括api，最新版本可以去maven倉庫找

第二步：測試用例

public static void main(String[] args) {  
    String token = "你申請的key";  
    // 構(gòu)建openai api對象，由于處理時間比較長，建議設(shè)置一個合理的超時時間  
    OpenAiService service = new OpenAiService(token, Duration.ofSeconds(60));  
    CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()  
            .prompt("如果有一輛車，車?yán)锩孀诵∶餍〖t小黃，請問車是誰的？")  
            .model("text-davinci-003")  
            .temperature(0.9d)  
            .maxTokens(150)  
            .stop(Arrays.asList("Human:", "AI:"))  
            .echo(true)  
            .build();  
    service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);  
}

結(jié)果：

202302152230416.png

實現(xiàn)對話

怎么實現(xiàn)上下文連貫的對話呢，很簡單，就是把聊天記錄都提交上去，其中需要加上對話雙方的名字，雙方的對話中間采用\n\n分割，例如這里我將自己取名為Human，將機器人取名為AI，名稱后面緊跟著冒號，冒號后面表示人物說的內(nèi)容，結(jié)尾使用AI:，表示需要機器人接著回答：

public static void main(String[] args) {  
    String token = "你申請的key";  
    // 構(gòu)建openai api對象，由于處理時間比較長，建議設(shè)置一個合理的超時時間  
    OpenAiService service = new OpenAiService(token, Duration.ofSeconds(60));  
    CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()  
            .prompt("Human:如果有一輛車，車?yán)锩孀诵∶餍〖t小黃，請問車是誰的？\n\nAI:")  
            .model("text-davinci-003")  
            .temperature(0.9d)  
            .maxTokens(150)  
            .stop(Arrays.asList("Human:", "AI:"))  
            .echo(true)  
            .build();  
    service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);  
}

結(jié)果：

202302152238263.png

輸入：

.prompt("Human:如果有一輛車，車?yán)锩孀诵∶餍〖t小黃，請問車是誰的？\n\nAI:車屬于擁有者，也就是誰把車購買來用來坐小明小紅小黃。如果擁有者不是小明小紅小黃中的任何一個人，那么車就屬于那個擁有者。\n\nHuman:不對，車屬于“如果”的\n\nAI:")  

結(jié)果：

202302152244669.png

參數(shù)解析

官方對參數(shù)的解釋：https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create
prompt：你需要提問的問題，或者對話內(nèi)容
temperature：我把他理解為回答的準(zhǔn)確性，介于0-2之間，越大回答與問題越不想干，可以認(rèn)為思想越跳越，這里建議取0.9
model：模型，模型有很多，可以都嘗試一下，在上面參數(shù)解釋旁邊就可以選
maxTokens：可以理解為回答結(jié)果的分詞數(shù)量，越小輸出的答案字?jǐn)?shù)越少，這里是指答案返回的字?jǐn)?shù)少，而不是答案更簡潔的文字輸出
echo：輸出是否攜帶上下文，設(shè)置為false則只輸出最后一個問題的回答