前言

我在前一段时间突发奇想，就使用java来调用chatgpt的接口，然后写了一个简单小程序，也上了热榜第一，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)。

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。

现在我将所有代码都上传了GitHub(链接在文章结尾)，大家可以clone下来，部署到服务器上，真正实现自己的聊天机器人！！！

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

        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

package com.ttpfx.controller;import com.ttpfx.entity.User;import com.ttpfx.service.UserService;import com.ttpfx.utils.R;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import javax.annotation.Resource;import java.util.Objects;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;@RestController@RequestMapping("/user")public class UserController {    @Resource    private UserService userService;    public static ConcurrentHashMap<String, User> loginUser = new ConcurrentHashMap<>();    public static ConcurrentHashMap<String, Long> loginUserKey = new ConcurrentHashMap<>();    @RequestMapping("/login")    public R login(String username, String passWord) {        if (username == null) return R.fail("必须填写用户名");        User user = userService.queryByName(username);        if (user == null) return R.fail("用户名不存在");        String targetPassword = user.getPassword();        if (targetPassword == null) return R.fail("用户密码异常");        if (!targetPassword.equals(password)) return R.fail("密码错误");        loginUser.put(username, user);        loginUserKey.put(username, System.currentTimeMillis());        return R.ok(String.valueOf(loginUserKey.get(username)));    }    @RequestMapping("/loGout")    public R logout(String username) {        loginUser.remove(username);        loginUserKey.remove(username);        return R.ok();    }    @RequestMapping("/checkUserKey")    public R checkUserKey(String username, Long key){        if (username==null || key == null)return R.fail("用户校验异常");        if (!Objects.equals(loginUserKey.get(username), key)){            return R.fail("用户在其他地方登录！！！");        }        return R.ok();    }    @RequestMapping("/loginUser")    public R loginUser(){        return R.ok("success",loginUser.keySet());    }}

基于webSocket通信的代码

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;@Component@ServerEndpoint("/chatWebSocket/{username}")public class ChatWebSocketServer {        private static int onlineCount = 0;        private static ConcurrentHashMap<String, ChatWebSocketServer> chatWebSocketMap = new ConcurrentHashMap<>();        private Session session;        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();        @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

大家只需要下载源代码，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 下载代码到本地

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。

最后，也是最重要的，大家帮我的代码star一下！！！ 感谢大家了_{(≥▽≤)/(≥▽≤)/}

更新日志

2023/5/13 14:42更新

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

来源地址：https://blog.csdn.net/m0_51545690/article/details/129886385