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探索ChatGPT的神奇之处

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文探索了ChatGPT的功能和接入方法,包括注册攻略和API接入准备工作。还介绍了使用OkHttp进行网络请求的方法。

探索ChatGPT的神奇之处

最近 ChatGPT 突然爆火。抱着好奇的心态我也去官网注册账号体验了一下,因为网站人数太多,一时半会竟然注册不了,不过最终还是成功注册了。
还没注册的朋友们可以参考一下这篇教程 OpenAI 推出超神 ChatGPT 注册攻略来了
写的很详细,我就不再说明了。

在我和 ChatGPT 聊了十几分钟之后,这个东西令我大为震惊,虽然它有些地方显得笨笨的,带点机器人的味道,但是丝毫不影响我对它的喜爱。
感叹之余我思考了一下,能不能将它接入到我们现有的应用中。
于是我仔细浏览了一下 OpenAI 官网,果然已经提供了比较多的接口供我们使用。
准备工作 ChatGPT API 接入需要如下条件。

已成功注册 OpenAI 的账号。

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。如下图点击“Create new secret key“,
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。

探索ChatGPT的神奇之处

官方 API 文档链接 api-reference

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。

探索ChatGPT的神奇之处

补全接口示例
该接口功能较多,支持最常用的问答功能。

请求方式,Post

url,api.openai.com/v1/completi…

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,platform.openai.com/docs/api-re…

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。

请求示例
本文使用OkHttp作为网络请求框架,Moshi作为序列/反序列化框架。编写单元测试对该接口进行请求,代码如下。

1、OkHttp 的初始化。

private final OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder()
        .connectTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)
        .writeTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)
        .readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)
        .callTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)
        .build();

2、请求实体类。

private static class CompletionRequest {
    private String model = "text-davinci-003";
    private String prompt;
    private Integer max_tokens = 256;
    private float temperature = 0.5f;
    private Integer top_p = 1;
    private Integer n = 1;
    private Boolean stream = false;
    private Boolean logprobs;
    private String stop;
}

3、请求方法。

使用OkHttp发送请求。需注意所有的 Post 请求需要添加头字段Authorization,值为Bearer YOUR_API_KEY来验证身份。

public void completion(String prompt) throws IOException {
    CompletionRequest completionRequest = new CompletionRequest();
    completionRequest.setPrompt(prompt);

    String reqJson = moshi.adapter(CompletionRequest.class).toJson(completionRequest);
    System.out.println("reqJson: " + reqJson);
    Request request = new Request.Builder()
            .url("https://api.openai.com/v1/completions")
            // 将 API_KEY 替换成你自己的 API_KEY
            .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY)
            .post(RequestBody.create(MEDIA_TYPE_JSON, reqJson))
            .build();

    try (Response response = okHttpClient.newCall(request).execute()) {
        if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response);
        System.out.println(response.body().string());
    }
}

4、在completion()测试方法中调用上面的completion(String prompt)方法

@Test
public void completion() {
    try {
        chatGPT.completion("你能背诵多少位圆周率");
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

5、查看请求结果

{
  "id""cmpl-6j9PhjAom9GyxBNCVacvckcVNKVZg",
  "object""text_completion",
  "created"1676218965,
  "model""text-davinci-003",
  "choices": [
    {
      "text""?nn我可以背诵50位圆周率:3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679。",
      "index"0,
      "logprobs": null,
      "finish_reason""stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens"21,
    "completion_tokens"73,
    "total_tokens"94
  }
}

总结

通过上面一个例子,相信大家已经学会了如何将 ChatGPT API 接入到自己的应用了。OpenAI 还提供了其他有用的接口,这里就不一个一个说明了,大家可以前往官网自行查看文档。

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