使用chatgpt实现微信聊天小程序的代码 示例

网友投稿 500 2023-11-13

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前言

前一段时间使用java来调用chatgpt的接口，然后写了一个简单小程序，java调用chatgpt接口，实现专属于自己的人工智能助手，事实上，这个程序毛病挺多的，最不能让人接受的一点就是返回速度非常缓慢(即使使用非常好的外网服务器)。

使用chatgpt实现微信聊天小程序的代码示例

现在，我改进了一下程序，使用异步请求的方式，基本可以实现秒回复。并且还基于webSocket编写了一个微信小程序来进行交互，可以直接使用微信小程序来进行体验。

效果展示

部分截图如下

原理说明

在 java调用chatgpt接口，实现专属于自己的人工智能助手我说明了java调用chatgpt的基本原理，这里的代码就是对这个代码的改进，使用异步请求的方式来进行。

注意看官方文档，我们在请求时可以提供一个参数stream，然后就可以实现按照流的形式进行返回，这种方式基本可以做到没有延迟就给出答案。

由于这次改进的思路主要就是将请求改为了异步，其他的基本一样，所以就不做解释，直接给出代码了，代码上面都有注释

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/**

* 这个方法用于测试的，可以在控制台打印输出结果

* @param chatGptRequestParameter 请求的参数

* @param question 问题

public void printAnswer(ChatRequestParameter chatGptRequestParameter, String question) {

asyncClient.start();

// 创建一个post请求

AsyncRequestBuilder asyncRequest = AsyncRequestBuilder.post(url);

// 设置请求参数

chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatMessage("user", question));

// 请求的参数转换为字符串

String valueAsString = null;

try {

valueAsString = objectMapper.writeValueAsString(chatGptRequestParameter);

} catch (JsonProcessingException e) {

e.printStackTrace();

}

// 设置编码和请求参数

ContentType contentType = ContentType.create("text/plain", charset);

asyncRequest.setEntity(valueAsString, contentType);

asyncRequest.setCharset(charset);

// 设置请求头

asyncRequest.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json");

// 设置登录凭证

asyncRequest.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + apiKey);

// 下面就是生产者消费者模型

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

// 用于记录返回的答案

StringBuilder sb = new StringBuilder();

// 消费者

AbstractCharResponseConsumer<HttpResponse> consumer = new AbstractCharResponseConsumer<HttpResponse>() {

HttpResponse response;

@Override

protected void start(HttpResponse response, ContentType contentType) throws HttpException, IOException {

setCharset(charset);

this.response = response;

}

@Override

protected int capacityIncrement() {

return Integer.MAX_VALUE;

}

@Override

protected void data(CharBuffer src, boolean endOfStream) throws IOException {

// 收到一个请求就进行处理

String ss = src.toString();

// 通过data:进行分割，如果不进行此步，可能返回的答案会少一些内容

for (String s : ss.split("data:")) {

// 去除掉data:

if (s.startsWith("data:")) {

s = s.substring(5);

}

// 返回的数据可能是（DONE）

if (s.length() > 8) {

// 转换为对象

ChatResponseParameter responseParameter = objectMapper.readValue(s, ChatResponseParameter.class);

// 处理结果

for (Choice choice : responseParameter.getChoices()) {

String content = choice.getDelta().getContent();

if (content != null && !"".equals(content)) {

// 保存结果

sb.append(content);

// 将结果使用webSocket传送过去

System.out.print(content);

}

@Override

protected HttpResponse buildResult() throws IOException {

return response;

}

@Override

public void releaseResources() {

}

};

// 执行请求

asyncClient.execute(asyncRequest.build(), consumer, new FutureCallback<HttpResponse>() {

@Override

public void completed(HttpResponse response) {

latch.countDown();

chatGptRequestParameter.addMessages(new ChatMessage("assistant", sb.toString()));

System.out.println("回答结束！！！");

}

@Override

public void failed(Exception ex) {

latch.countDown();

System.out.println("failed");

ex.printStackTrace();

}

@Override

public void cancelled() {

latch.countDown();

System.out.println("cancelled");

}

});

try {

latch.await();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

大家代码可以直接不看，反正最终的效果就是可以实现问了问题就返回结果。运行效果如下

可以发现，输出就类似于官方的那种效果，一个字一个字的输出

服务器端代码说明

我使用java搭建了一个简单的服务器端程序，提供最基础的用户登录校验功能，以及提供了WebSocket通信。

用户校验的代码

基于webSocket通信的代码

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package com.ttpfx.server;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

import com.ttpfx.entity.UserLog;

import com.ttpfx.model.ChatModel;

import com.ttpfx.service.UserLogService;

import com.ttpfx.service.UserService;

import com.ttpfx.vo.chat.ChatRequestParameter;

import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;

import javax.websocket.*;

import javax.websocket.server.PathParam;

import javax.websocket.server.ServerEndpoint;

import java.io.IOException;

import java.time.LocalDateTime;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**

* @author ttpfx

* @date 2023/3/28

@Component

@ServerEndpoint("/chatWebSocket/{username}")

public class ChatWebSocketServer {

/**

* 静态变量，用来记录当前在线连接数。应该把它设计成线程安全的。

private static int onlineCount = 0;

/**

* concurrent包的线程安全Map，用来存放每个客户端对应的MyWebSocket对象。

private static ConcurrentHashMap<String, ChatWebSocketServer> chatWebSocketMap = new ConcurrentHashMap<>();

/**

* 与某个客户端的连接会话，需要通过它来给客户端发送数据

private Session session;

/**

* 接收的username

private String username = "";

private UserLog userLog;

private static UserService userService;

private static UserLogService userLogService;

@Resource

public void setUserService(UserService userService) {

ChatWebSocketServer.userService = userService;

}

@Resource

public void setUserLogService(UserLogService userLogService) {

ChatWebSocketServer.userLogService = userLogService;

}

private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

private static ChatModel chatModel;

@Resource

public void setChatModel(ChatModel chatModel) {

ChatWebSocketServer.chatModel = chatModel;

}

ChatRequestParameter chatRequestParameter = new ChatRequestParameter();

/**

* 建立连接

* @param session 会话

* @param username 连接用户名称

@OnOpen

public void onOpen(Session session, @PathParam("username") String username) {

this.session = session;

this.username = username;

this.userLog = new UserLog();

// 这里的用户id不可能为null，出现null，那么就是非法请求

try {

this.userLog.setUserId(userService.queryByName(username).getId());

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

try {

session.close();

} catch (IOException ex) {

ex.printStackTrace();

}

this.userLog.setUsername(username);

chatWebSocketMap.put(username, this);

onlineCount++;

System.out.println(username + "--open");

}

@OnClose

public void onClose() {

chatWebSocketMap.remove(username);

System.out.println(username + "--close");

}

@OnMessage

public void onMessage(String message, Session session) {

System.out.println(username + "--" + message);

// 记录日志

this.userLog.setDateTime(LocalDateTime.now());

this.userLog.setPreLogId(this.userLog.getLogId() == null ? -1 : this.userLog.getLogId());

this.userLog.setLogId(null);

this.userLog.setQuestion(message);

long start = System.currentTimeMillis();

// 这里就会返回结果

String answer = chatModel.getAnswer(session, chatRequestParameter, message);

long end = System.currentTimeMillis();

this.userLog.setConsumeTime(end - start);

this.userLog.setAnswer(answer);

userLogService.save(userLog);

}

@OnError

public void onError(Session session, Throwable error) {

error.printStackTrace();

}

public void sendMessage(String message) throws IOException {

this.session.getBasicRemote().sendText(message);

}

public static void sendInfo(String message, String toUserId) throws IOException {

chatWebSocketMap.get(toUserId).sendMessage(message);

}

我们只需要编写简单的前端代码，就可以实现和后端的socket通信。对于后端，我们只需要改一下apiKey和数据库配置就可以直接运行了。

微信小程序代码说明

我写了一个简单微信小程序来和后端进行通信，界面如下

大家只需要-源代码，然将程序中的ip改为自己服务器的ip即可

代码链接

github的地址为 https://github.com/c-ttpfx/chatgpt-java-wx可以直接使用git clone https://github.com/c-ttpfx/chatgpt-java-wx.git -代码到本地

我在github里面说明了安装使用的基本步骤，大家按照步骤使用即可

总结

上面聊天小程序就是我花2天写出来的，可能会有一些bug，我自己测试的时候倒是没有怎么遇到bug，聊天和登录功能都能正常使用。

对于微信小程序，由于我不是专业搞前端的，就只东拼西凑实现了最基本的功能（登录、聊天），大家可以自己写一个，反正后端接口都提供好了嘛，也不是很难，不想写也可以将就使用我的。

更新日志

对代码进行了重构，最新的代码已经支持代理，通过在application.yaml里面进行简单配置即可使用

gpt:

proxy:

host: 127.0.0.1

port: 7890

以上就是使用chatgpt实现微信聊天小程序的代码示例的详细内容，更多关于chatgpt微信聊天小程序的资料请关注

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