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福利！打造自己的ChatGPT聊天小程序，前后端代码全开源

chatgpt 小程序开源 2023-09-15 08:09:44 890人浏览独家记忆

摘要

简介本文分享一个我前几个月实现的一个智能聊天系统小项目，包含了java后端，微信小程序端，WEB页面端三个子工程。代码已经全部开源，地址放在了文末。最近一年，chatGPT的火爆程度，已经不需要

简介

本文分享一个我前几个月实现的一个智能聊天系统小项目，包含了java后端，微信小程序端，WEB页面端三个子工程。

代码已经全部开源，地址放在了文末。

最近一年，chatGPT的火爆程度，已经不需要我再多说了，但是依旧有很多人想用却用不上，原因大家也都很清楚，因为需要科学上网才可以访问，并且注册也需要绑定海外的银行卡。那么这就给了很多人赚钱的机会，于是很多套壳类网站层出不穷，只需要简单写一下代码，部署到海外的服务器上，就可以进行访问了，并且可以实现和chatgpt官网一样的效果。然后再通过充值会员，或者购买次数，来赚钱。

当然，我这个项目也是很久之前就已经实现了，但是并不是为了赚钱，当时的想法是，第一是为了练习编程技术，作为程序员，遇到新鲜的事物，总是会想着尝试一番。第二是为了方便自己，因为自己平时学习或者办公中，也会经常使用chatgpt，但是公司网络又不允许我使用官网，那么不如自己来套壳一个，然后再提供前端页面进行交互，不就可以了吗。

后来，因为网页版对于手机使用非常不方便，于是就又开发出一个微信 小程序，可以随时随地使用了，对我的工作和学习帮助还是挺大的，遇到问题就可以直接询问chatGPT了，而且我预设置了多种角色，精心调试了prompt，来实现特定场景或特定领域的问答机器人。

现在，我决定将这些所有的东西全部开源，毫无保留，大家可以使用代码进行学习或者部署使用，微信小程序端就不建议大家发布了，现在微信是不允许对接chatGPT的，大概率会审核不通过。我是因为发布的早，并且没有做过宣传，只是自己和身边人使用，访问量非常小。

效果图展示

先来看下效果图吧，这样才能更加直观的展示。Vue实现的网页端和微信小程序端，整体功能是一样的，只是布局有一点小的差异。

网页端

可以根据类别进行划分，每个类别下有多种角色
请添加图片描述

聊天页面，类似微信聊天一样，左侧是联系人列表，右边是对话框，下方是输入框。对话框中，自己的输入在右边显示，chatGPT的输出在左边显示。支持markdown格式转换。

微信小程序端

类似的布局，同样的功能，支持积分扣减
请添加图片描述

后端项目介绍

后端是使用Spring Boot进行搭建的，同时会使用到Mysql, mybaits，spring data jpa, Redis等组件。

为什么使用spring boot，因为自己是一名java程序员，当然对python和Go也略知一二，只是对性能要求没有那么高，并且自己根据熟悉，所以选择了java语言，而Spring Boot是一个开源的Java开发框架，它简化了Java应用程序的开发和部署过程。相比于传统的Java开发，Spring Boot具有以下优点：
1.简化配置：Spring Boot提供了自动配置的功能，可以根据项目的依赖自动配置各种组件，无需手动编写大量的XML配置文件，大大提高了开发效率。

内嵌服务器：Spring Boot内置了常用的服务器，如Tomcat、Jetty等，可以直接将应用程序打包为可执行的jar包或War包，简化了部署和运行的过程。

良好的扩展性：Spring Boot基于Spring框架，可以与其他Spring生态系统的组件无缝集成，如Spring Data、Spring Security等，拓展了开发的能力。

搭建Spring Boot项目环境非常简单，只需要几个步骤：

在IDE中创建一个新的Spring Boot项目，可以选择使用Spring Initializr或者直接创建一个空的Maven或Gradle项目。

在项目的依赖管理文件（如pom.xml）中，添加Spring Boot的启动器依赖，例如：

<dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>

编写Spring Boot应用程序的入口类，例如：

@SpringBootApplicationpublic class Application {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(Application.class, args);    }}

在入口类中，可以添加一些配置和组件，例如定义数据源、配置日志等。

至此，一个简单的Spring Boot项目就搭建完成了。接下来，我们将介绍如何集成OpenAI接口实现ChatGPT功能。

为了实现ChatGPT功能，我们需要先了解OpenAI接口的相关信息。OpenAI是一个人工智能技术公司，提供了各种自然语言处理的api，其中包括了ChatGPT功能。ChatGPT是一个强大的对话生成模型，可以根据输入的对话历史生成下一句话。

要使用OpenAI接口，我们需要进行以下步骤：

注册OpenAI账号并获取API密钥：在OpenAI官网注册一个账号，并获取API密钥，用于进行API请求。

集成OpenAI接口到Spring Boot项目：添加OpenAI的API依赖到项目中，我这里使用的是另外一个开源项目chatgpt-java，例如：

 <dependency>   <groupId>com.unfbx</groupId>    <artifactId>chatgpt-java</artifactId>    <version>1.0.12</version></dependency>

使用websocket。
WebSocket是一种在客户端和服务器之间实现双向通信的协议，通过该协议可以在服务端主动向客户端推送数据，实现实时的双向通信。与传统的Http请求-响应模式不同，WebSocket的连接一旦建立，客户端和服务器可以持久性地保持连接，双方可以随时发送和接收消息，达到实时通信的效果。这种实时通信对于聊天应用、实时数据展示和协同编辑等场景非常有用。
（1）添加依赖

<dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId></dependency>

（2）建立连接，这里需要参数用户id

 @OnOpen public void onOpen(Session session, @PathParam("uid") String uid) {     log.info("websocket open,uid:{}", uid);     this.session = session;     this.uid = uid;     webSocketSet.add(this);     SESSIONS.add(session);     if (chatWebSocketMap.containsKey(uid)) {         chatWebSocketMap.remove(uid);         chatWebSocketMap.put(uid, this);     } else {         chatWebSocketMap.put(uid, this);         addOnlineCount();     }     log.info("websocket onOpen, userId:{}, online count:{}", this.uid, getOnlineCount()); }

（3）接收前端消息，并调用openAI。

因为websocket只能有定义一个字符串进行前后端交互，所以如果我们需要传递多个参数的话，需要将其转换为JSON字符串传递进来，并在接受后进行解析。如下所示，我们需要将roleId传递进来，roleId代表是和哪一个角色进行对话，这个在后面会用到，messages列表，里面存放了历史对话记录，这里传递进来是为了保持上下文进行通信，创建一个EventSourceListener，并把session传入进去，最后ChatCompletion 就是与openAI交互的结构体。

@OnMessagepublic void onMessage(String message) {     log.info("onMessage, userId:{} ", this.uid);     jsONObject jsonObject = JSONUtil.parseObj(message);     Integer roleId = jsonObject.getInt("roleId");     String messageString = jsonObject.getStr("message");     List<Message> messages = new ArrayList<>();     messages = JSONUtil.toList(messageString, Message.class);     //接受参数     OpenAIWebSocketEventSourceListener eventSourceListener = new OpenAIWebSocketEventSourceListener(this.session);     ChatCompletion chatCompletion = buildChatCompletion(roleId, messages);     openAiStreamClient.streamChatCompletion(chatCompletion, eventSourceListener); }

（4）组装报文。

我们可以将每一种角色的prompt，使用到的模型，最大token等参数，保存到数据库中，根据roleId进行获取，然后组装成ChatCompletion。其中，message结构体中，包含了role和content，role分为三种，分别是system，user，assistant。其中system是系统指定的，里面可以存放你的prompt，用来告诉chatGPT，它现在要扮演什么角色，要怎么输出内容，都可以在system指令中进行指定。user为用户输入的文本。assistant为chatGPT的回答的文本。model中可以指定自己使用的模型，可以使用gpt-3.5-turbo，gpt-4-32k等，根据自己实际情况进行选择。

private ChatCompletion buildChatCompletion(int id, List<Message> messages) {     ChatCompletion chatCompletion;     Role role = roleService.getRoleById(id);     if (role != null) {         Message roleMessage = Message.builder().content(role.getRoleMessage())                 .role(Message.Role.SYSTEM).build();         messages.add(0, roleMessage);         chatCompletion = ChatCompletion.builder()                 .temperature(role.getTemperature())                 .model(role.getModel())                 .maxTokens(role.getMaxTokens())                 .topP(role.getTopP())                 .presencePenalty(role.getPresencePenalty())                 .frequencyPenalty(role.getFrequencyPenalty())                 .messages(messages)                 .stream(true)                 .user(this.uid)                 .build();     } else {         chatCompletion = ChatCompletion.builder()                 .messages(messages)                 .stream(true)                 .user(this.uid)                 .build();     }     return chatCompletion; }

（5）发送请求到openAI

public void streamChatCompletion(ChatCompletion chatCompletion, EventSourceListener eventSourceListener) {    if (Objects.isNull(eventSourceListener)) {        log.error("参数异常：EventSourceListener不能为空，可以参考：com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener");        throw new BaseException(CommonError.PARAM_ERROR);    } else {        if (!chatCompletion.isStream()) {            chatCompletion.setStream(true);        }        try {            EventSource.Factory factory = EventSources.createFactory(this.okHttpClient);            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();            String requestBody = mapper.writeValueAsString(chatCompletion);            Request request = (new Request.Builder()).url(this.apiHost + "v1/chat/completions").post(RequestBody.create(MediaType.parse(ContentType.JSON.getValue()), requestBody)).build();            factory.newEventSource(request, eventSourceListener);        } catch (JsonProcessingException var8) {            log.error("请求参数解析异常：{}", var8);            var8.printStackTrace();        } catch (Exception var9) {            log.error("请求参数解析异常：{}", var9);            var9.printStackTrace();        }    }}

上面代码中，通过okHttpClient创建了一个EventSource.Factory对象，然后创建了一个ObjectMapper对象，用于将数据转换为JSON格式。使用ObjectMapper将completion对象转换为JSON字符串，存储在requestBody变量中，使用ObjectMapper将completion对象转换为JSON字符串，存储在requestBody变量中，最后通过已创建的EventSource.Factory对象调用newEventSource方法，传入创建的Request对象和eventSourceListener参数。这样就创建了一个EventSource对象，并开始监听事件。简单来说，这段代码的作用是创建一个EventSource对象，并发送一个POST请求。

现在有两项技术需要解释一下，分别是okHttpClient和EventSource。

okHttpClient

okHttpClient是一个开源的Java HTTP客户端库，由Square公司开发。它提供了一个简单易用的接口，用于发送HTTP请求并处理响应。
特点：

支持同步和异步请求：okHttpClient可以发送同步和异步的HTTP请求。同步请求会阻塞当前线程，直到接收到服务器的响应；异步请求则使用回调函数来处理响应。
连接池管理：okHttpClient使用连接池来管理和复用HTTP连接，从而降低网络请求的延迟。它支持并发请求和多线程环境下的高效连接复用。
支持HTTP/2和SPDY协议：okHttpClient支持最新的HTTP/2和SPDY协议，可以提供更快的传输速度和更低的网络延迟。
支持拦截器：okHttpClient提供了拦截器机制，可以在请求和响应的不同阶段进行自定义操作，例如添加请求头、日志记录等。
支持重试和重定向：okHttpClient可以自动处理请求的失败、重试和重定向，减少开发者处理这些场景的工作量。
可扩展性和灵活性：okHttpClient通过插件系统提供了很高的可扩展性，并且可以根据实际需求进行各种配置，如超时设置、缓存策略等。

总的来说，okHttpClient是一个功能强大、易于使用和高效的Java HTTP客户端库，用于发送HTTP请求并处理响应，适用于各种网络场景和需求。

EventSource

EventSource是HTML5中定义的一种客户端API，也被称为服务器发送事件（Server-Sent Events）。它提供了一种在客户端与服务器之间实现单向通信的机制。以下是EventSource的作用和详细解释：
作用：

实时数据推送：EventSource可以与服务器建立长连接，通过服务器推送数据，实现实时更新，而无需客户端主动请求。
可靠性：EventSource会自动恢复与服务器连接，即使网络连接中断或重新连接。
简化开发：相比于WebSocket，EventSource更为简单易用，不需要进行握手等繁琐的操作。

工作原理：

客户端通过创建EventSource对象，并指定服务器端的URL来与服务器进行连接。
服务器向客户端发送事件流（event stream），可以包含不同类型的事件（event），每个事件都包含一个事件类型（event type）和事件数据（event data）。
客户端通过监听EventSource对象的相关事件来获取服务器发来的数据，如onmessage事件用于接收消息，onerror事件用于处理连接错误，等等。

优点：

对于服务器推送数据的场景非常适用，特别是在实时性要求较高且数据量较小的情况下。
内部自动处理了连接状态、网络中断等问题，减轻了开发者的负担。
不需要考虑跨域问题，因为EventSource默认支持跨域访问。

需要注意的是，EventSource与WebSocket的区别在于数据传输方式。WebSocket提供了双向通信的能力，并支持客户端和服务器端之间的全双工通信，而EventSource只支持服务器向客户端的单向数据推送。

我们这里后端代码调用openAI使用的是EventSource，前端和后端通信用的是WebSocket，其实都可以使用EventSource。

（6）监听openAI响应
我们通过EventSourceListener监听

public void onEvent(EventSource eventSource, String id, String type, String data) {     if (data.equals("[DONE]")) {         log.info("OpenAI返回数据结束了");         session.getBasicRemote().sendText("[DONE]");         return;     }     ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();     ChatCompletionResponse completionResponse = mapper.readValue(data, ChatCompletionResponse.class);     String delta = mapper.writeValueAsString(completionResponse.getChoices().get(0).getDelta());     session.getBasicRemote().sendText(delta); }

session对象代表了客户端与服务器之间的一个会话连接。它是WebSocket中的一个核心对象，用于进行数据交互。session.getBasicRemote()方法返回RemoteEndpoint.Basic对象，通过该对象可以向客户端发送消息。

sendText()方法是RemoteEndpoint.Basic对象的一个方法，用于发送文本消息到客户端。delta是要发送的文本消息内容。这句代码的作用是将delta文本消息发送给客户端，实现服务器向客户端的实时消息推送功能，这样，之前和后端建立好WebSocket连接的前端，就可以接收到来自chatGPT的响应了。

数据库结构

主要涉及到3张表，分别为role_type，role_desc和role。其中，role_type表是存放角色分类的，如娱乐、生活、工作、学习、健康等。
建表语句如下：

CREATE TABLE `role_type` (  `id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '主键',  `role_type_name` varchar(256) NOT NULL COMMENT '类别名称',  `sort_num` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '1.00' COMMENT '排序序号',  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='角色类别表';

role_desc表是角色描述信息表，其中包含了角色名称，简介，图片等内容，主要是用于角色列表展示的。
建表语句如下：

CREATE TABLE `role_desc` (  `id` varchar(10) NOT NULL COMMENT '主键',  `title` varchar(512) NOT NULL COMMENT '标题',  `description` text COMMENT '内容',  `chat` text COMMENT '聊天内容',  `image` varchar(128) NOT NULL COMMENT '图片',  `role_id` int DEFAULT NULL COMMENT 'roleId',  `sort_num` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '1.00' COMMENT '排序序号',  `post_status` smallint DEFAULT '0' COMMENT '上线状态',  `create_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',  `update_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',  `role_type_id` varchar(10) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `type_index` (`role_type_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='角色描述表';

在这里插入图片描述

role表，是角色参数表，用于保存角色的prompt和调用openAI的一些核心参数，如模型，最大token等
建表语句如下：

CREATE TABLE `role` (  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一标识，自动递增',  `role_name` varchar(255) DEFAULT NULL,  `role_message` text,  `model` varchar(255) NOT NULL DEFAULT 'gpt-3.5-turbo',  `create_time` datetime NOT NULL,  `temperature` double NOT NULL DEFAULT '0.2',  `max_tokens` int NOT NULL DEFAULT '2048',  `top_p` double NOT NULL DEFAULT '1',  `presence_penalty` double NOT NULL DEFAULT '0',  `frequency_penalty` double NOT NULL DEFAULT '0',  `n` int NOT NULL DEFAULT '1',  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1001 DEFAULT CHARSET=utf8mb3;