Table des matières
1. Introduction technique
2. Introduction au projet
3 Construction du projet
IV. Affichage du projet
Maison Java javaDidacticiel Comment utiliser springboot+chatgpt+chatUI Pro pour développer des outils de chat intelligents

Comment utiliser springboot+chatgpt+chatUI Pro pour développer des outils de chat intelligents

May 16, 2023 pm 09:04 PM
chatgpt springboot

1. Introduction technique

ChatGPT-Java est un SDK Java OpenAI qui prend en charge une utilisation prête à l'emploi. Actuellement, il prend en charge toutes les API du site officiel. Nous privilégions l'utilisation des dernières versions des modèles GPT-3.5-Turbo et Whisper-1.

2. Spring Boot est un nouveau framework fourni par l'équipe Pivotal. Il est conçu pour simplifier le processus initial de construction et de développement de nouvelles applications Spring. Ce framework adopte une méthode de configuration spécifique et n'oblige pas les développeurs à définir des configurations générales. De cette manière, Spring Boot s’efforce de devenir un leader dans le domaine en plein essor du développement rapide d’applications.

3.ChatUI Pro est un framework prêt à l'emploi qui permet de créer rapidement un robot conversationnel intelligent basé sur les composants de base de ChatUI et combiné avec les meilleures pratiques d'Alibaba et de Xiaomi. Il est simple et facile à utiliser, et vous pouvez créer un robot conversationnel grâce à une configuration simple ; en même temps, il est puissant et facile à étendre, et peut répondre à divers besoins personnalisés grâce à des interfaces riches et des cartes personnalisées.

2. Introduction au projet

Ce projet utilise le modèle GPT-3.5-Turb comme base et utilise Springboot combiné avec Redis, chat-java et chatUI Pro pour implémenter un simple robot d'intelligence artificielle. Étant donné que l'accès à l'API d'openAI renvoie lentement les résultats, une fois que le front-end du projet a envoyé la demande de problème au back-end, le back-end générera un UUID et le renverra au front-end en même temps. -end rouvrira également un thread pour accéder à openAI. Lorsque openAI revient Après le résultat, le backend utilise l'UUID comme clé et le résultat renvoyé par openAI est stocké dans redis comme valeur. Le front-end demandera à l'interface de réponse back-end toutes les 5 secondes en fonction de l'UUID dans le résultat de la première requête du back-end. L'interface de réponse demandera si redis a une valeur basée sur l'UUID jusqu'au back-end. L'interface de réponse -end renvoie le résultat, le front-end affichera le résultat à l'utilisateur

3 Construction du projet

1 Créez un projet Springboot et nommez le projet mychatgpt.

Comment utiliser springboot+chatgpt+chatUI Pro pour développer des outils de chat intelligents

2. Importez les dépendances du projet pom

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.5.12</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.xyh</groupId>
    <artifactId>mychatgpt</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>mychatgpt</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                    <artifactId>log4j-api</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                    <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpcore</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
            <artifactId>api</artifactId>
            <version>0.10.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
            <artifactId>service</artifactId>
            <version>0.10.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
            <artifactId>client</artifactId>
            <version>0.10.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.8.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.unfbx</groupId>
            <artifactId>chatgpt-java</artifactId>
            <version>1.0.5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.17</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.2.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.5.2</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>com.baomidou</groupId>
                    <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.github.yulichang</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-join</artifactId>
            <version>1.4.2</version>
        </dependency>
        <!--集成随机生成数据包 -->
        <dependency>
            <groupId>com.apifan.common</groupId>
            <artifactId>common-random</artifactId>
            <version>1.0.19</version>
        </dependency>
        <!--集成随机生成数据包 -->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>
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3. Écrivez la classe de l'outil d'implémentation chatGPT

package com.xyh.mychatgpt.utils;
import com.unfbx.chatgpt.OpenAiClient;
import com.unfbx.chatgpt.entity.chat.ChatChoice;
import com.unfbx.chatgpt.entity.chat.ChatCompletion;
import com.unfbx.chatgpt.entity.chat.Message;
import com.unfbx.chatgpt.entity.common.Choice;
import com.unfbx.chatgpt.entity.completions.Completion;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
 * @author xiangyuanhong
 * @description: TODO
 * @date 2023/3/21上午9:28
 */
@Component
public class ChatGPTUtils {
    @Value("${xyh.openai.key}")
    private  String token;
    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;
    public void ask(String model,String question,String uuid){
        StringBuffer result=new StringBuffer();
        try {
            OpenAiClient openAiClient = new OpenAiClient(token, 3000, 300, 300, null);
            if("GPT-3.5-Turb".equals(model)){
            // GPT-3.5-Turb模型
            Message message=Message.builder().role(Message.Role.USER).content(question).build();
            ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder().messages(Arrays.asList(message)).build();
            List<ChatChoice> resultList = openAiClient.chatCompletion(chatCompletion).getChoices();
            for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) {
                result.append(resultList.get(i).getMessage().getContent());
            }
            }else{
                //text-davinci-003/text-ada-003
                Completion completion = Completion.builder()
                        .prompt(question)
                        .model(model)
                        .maxTokens(2000)
                        .temperature(0)
                        .echo(false)
                        .build();
                Choice[] resultList = openAiClient.completions(completion).getChoices();
                for (Choice choice : resultList) {
                    result.append(choice.getText());
                }
            }
        }catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());
            result.append("小爱还不太懂,回去一定努力学习补充知识");
        }
        redisUtils.set(uuid,result.toString());
    }
}
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4. Développez la classe Controller du projet pour interagir avec le front-end

package com.xyh.mychatgpt.controller;
import cn.hutool.core.thread.ThreadUtil;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.xyh.mychatgpt.utils.ChatGPTUtils;
import com.xyh.mychatgpt.utils.R;
import com.xyh.mychatgpt.utils.RedisUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
/**
 * @author xiangyuanhong
 * @description: TODO
 * @date 2023/2/28下午4:57
 */
@RestController
public class IndexController {
    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;
    @Autowired
    private ChatGPTUtils chatGPTUtils;
    @GetMapping("/ask")
    public R ask(String question,HttpServletRequest request) {
        String uuid=IdUtil.simpleUUID();
        if (StrUtil.isBlank(question)) {
            question = "今天天气怎么样?";
        }
        String finalQuestion = question;
        ThreadUtil.execAsync(()->{
            chatGPTUtils.ask("GPT-3.5-Turb", finalQuestion,uuid);
        });
        return R.ok().put("data",uuid);
    }
    @GetMapping("/answer")
    public R answer(String uuid){
        String result=redisUtils.get(uuid);
          return R.ok().put("data",result);
    }
}
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5. développement, dans les modèles de projet Créez la page index.html dans le répertoire et introduisez les fichiers liés à chatUI pro

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta name="renderer" content="webkit" />
    <meta name="force-rendering" content="webkit" />
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1" />
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=0, minimum-scale=1.0, maximum-scale=1.0, viewport-fit=cover" />
    <title>滴答小爱</title>
    <link rel="stylesheet" href="//g.alicdn.com/chatui/sdk-v2/0.2.4/sdk.css" rel="external nofollow" >
</head>
<body>
<div id="root"></div>
<script src="//g.alicdn.com/chatui/sdk-v2/0.2.4/sdk.js"></script>
<script src="//g.alicdn.com/chatui/extensions/0.0.7/isv-parser.js"></script>
<script src="js/setup.js"></script>
<script src="js/jquery-3.6.3.min.js"></script>
<script src="//g.alicdn.com/chatui/icons/0.3.0/index.js" async></script>
</body>
</html>
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6. Créez setup.js pour implémenter la communication et l'échange entre chatUI Pro et le backend.

var bot = new ChatSDK({
    config: {
        // navbar: {
        //     title: &#39;滴答小爱&#39;
        // },
        robot: {
            avatar: &#39;images/chat.png&#39;
        },
        // 用户头像
        user: {
            avatar: &#39;images/user.png&#39;,
        },
        // 首屏消息
        messages: [
            {
                type: &#39;text&#39;,
                content: {
                    text: &#39;您好,小爱为您服务,请问有什么可以帮您的?&#39;
                }
            }
        ],
        // 快捷短语
        // quickReplies: [
        //     { name: &#39;健康码颜色&#39;,isHighlight:true },
        //     { name: &#39;入浙通行申报&#39; },
        //     { name: &#39;健康码是否可截图使用&#39; },
        //     { name: &#39;健康通行码适用范围&#39; },
        // ],
        // 输入框占位符
        placeholder: &#39;输入任何您想询问的问题&#39;,
    },
    requests: {
        send: function (msg) {
            if (msg.type === &#39;text&#39;) {
                return {
                    url: &#39;/ask&#39;,
                    data: {
                        question: msg.content.text
                    }
                };
            }
        }
    },
    handlers: {
        /**
         *
         * 解析请求返回的数据
         * @param {object} res - 请求返回的数据
         * @param {object} requestType - 请求类型
         * @return {array}
         */
        parseResponse: function (res, requestType) {
            // 根据 requestType 处理数据
            if (requestType === &#39;send&#39; && res.code==0) {
                // 用 isv 消息解析器处理数据
                $.ajaxSettings.async=false;
                var answer="";
                var isOK=false;
                while(!isOK){
                    $.get("/answer",{uuid:res.data},function(result){
                        console.log(result.data)
                        if(null != result.data){
                            isOK=true;
                            answer=result.data;
                        }
                    },"json");
                    if(!isOK){
                        sleep(5000);
                    }
                }
                $.ajaxSettings.async=true;
                return [{"_id":res.data,type:"text",content:{text:answer},position:"left"}];
            }
        },
    },
});
function sleep(n) { //n表示的毫秒数
    var start = new Date().getTime();
    while (true) {
        if (new Date().getTime() - start > n) {
            break;
        }
    }
}
bot.run();
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Une fois le projet terminé, démarrez le projet Spring Boot et accédez à http://ip:port. Effet final du projet : http://hyrun.vip/

IV. Affichage du projet

Comment utiliser springboot+chatgpt+chatUI Pro pour développer des outils de chat intelligents

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Dans cet article, nous présenterons comment développer des chatbots intelligents à l'aide de ChatGPT et Java, et fournirons quelques exemples de code spécifiques. ChatGPT est la dernière version du Generative Pre-training Transformer développé par OpenAI, une technologie d'intelligence artificielle basée sur un réseau neuronal qui peut comprendre le langage naturel et générer du texte de type humain. En utilisant ChatGPT, nous pouvons facilement créer des discussions adaptatives

Comment créer un robot de service client intelligent en utilisant ChatGPT PHP Comment créer un robot de service client intelligent en utilisant ChatGPT PHP Oct 28, 2023 am 09:34 AM

Comment utiliser ChatGPTPHP pour créer un robot de service client intelligent Introduction : Avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, les robots sont de plus en plus utilisés dans le domaine du service client. L'utilisation de ChatGPTPHP pour créer un robot de service client intelligent peut aider les entreprises à fournir des services client plus efficaces et personnalisés. Cet article explique comment utiliser ChatGPTPHP pour créer un robot de service client intelligent et fournit des exemples de code spécifiques. 1. Installez ChatGPTPHP et utilisez ChatGPTPHP pour créer un robot de service client intelligent.

Chatgpt peut-il être utilisé en Chine ? Chatgpt peut-il être utilisé en Chine ? Mar 05, 2024 pm 03:05 PM

chatgpt peut être utilisé en Chine, mais ne peut pas être enregistré, ni à Hong Kong et Macao. Si les utilisateurs souhaitent s'inscrire, ils peuvent utiliser un numéro de téléphone mobile étranger pour s'inscrire. Notez que lors du processus d'enregistrement, l'environnement réseau doit être basculé vers. une adresse IP étrangère.

Comment utiliser ChatGPT et Python pour implémenter la fonction de reconnaissance des intentions de l'utilisateur Comment utiliser ChatGPT et Python pour implémenter la fonction de reconnaissance des intentions de l'utilisateur Oct 27, 2023 am 09:04 AM

Comment utiliser ChatGPT et Python pour implémenter la fonction de reconnaissance des intentions des utilisateurs Introduction : À l'ère numérique d'aujourd'hui, la technologie de l'intelligence artificielle est progressivement devenue un élément indispensable dans divers domaines. Parmi eux, le développement de la technologie de traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) permet aux machines de comprendre et de traiter le langage humain. ChatGPT (Chat-GeneratingPretrainedTransformer) est une sorte de

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