搭建一个 ChatGPT-SDK 组件工程，专门用于封装对 OpenAI 接口的使用。由于 OpenAI 接口本身较多，并有各类配置的设置，所以开发一个共用的 SDK 组件，更合适我们在各类工程中扩展使用
整个流程为：以会话模型为出口，，驱动整个服务的调用链路。并对外提供会话工厂的创建和使用。
通过工厂模式，开启一个使用okhttp3封装的OpenAi会话服务，进行流程的调用。同时这里还包括请求拦截的处理，因为我们需要对http请求设置一些必要的参数信息，如:apiKey、token。
这里还用到Retrofit2，Retrofit2可以将HTTP API转化为java接口，并通过注解的方式描述请求参数和响应结果等信息，从而方便的发送网络请求。
具体实现
工程目录
定义IOpenAiApi 接口
String v1_chat_completions = "v1/chat/completions";
/**
* 默认 GPT-3.5 问答模型
* @param chatCompletionRequest 请求信息
* @return 返回结果
*/
@POST(v1_chat_completions)
Single<ChatCompletionResponse> completions(@Body ChatCompletionRequest chatCompletionRequest);在IOpenAiApi接口里定义访问接口，后续可直接扩展功能如画图等
会话接口
public interface OpenAiSession {
/**
* 默认 GPT-3.5 问答模型
* @param chatCompletionRequest 请求信息
* @return 返回结果
*/
ChatCompletionResponse completions(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest);
/**
* 问答模型，流式响应接口
* @param chatCompletionRequest 请求信息
* @param eventSourceListener 实现监听；通过监听的 onEvent 方法接收数据
* @return 返回结果
*/
EventSource completions(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest, EventSourceListener eventSourceListener) throws JsonProcessingException;
}会话工厂
public class DefaultOpenAiSessionFactory implements OpenAiSessionFactory {
private final Configuration configuration;
public DefaultOpenAiSessionFactory(Configuration configuration) {
this.configuration = configuration;
}
@Override
public OpenAiSession openSession() {
// 1. 日志配置
HttpLoggingInterceptor httpLoggingInterceptor = new HttpLoggingInterceptor();
httpLoggingInterceptor.setLevel(HttpLoggingInterceptor.Level.HEADERS);
// 2. 开启 Http 客户端
OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient
.Builder()
.addInterceptor(httpLoggingInterceptor)
.addInterceptor(new OpenAiInterceptor(configuration.getApiKey()))
.connectTimeout(450, TimeUnit.SECONDS)
.writeTimeout(450, TimeUnit.SECONDS)
.readTimeout(450, TimeUnit.SECONDS)
//.proxy(new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress("127.0.0.1", 21284)))
.build();
configuration.setOkHttpClient(okHttpClient);
// 3. 创建 API 服务
IOpenAiApi openAiApi = new Retrofit.Builder()
.baseUrl(configuration.getApiHost())
.client(okHttpClient)
.addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
.addConverterFactory(JacksonConverterFactory.create())
.build().create(IOpenAiApi.class);
configuration.setOpenAiApi(openAiApi);
return new DefaultOpenAiSession(configuration);
}
}你可以想象一下，只要你想调用OpenAI官网的接口，就一定需要用到HTTP服务。那么这些类似零件的装配就需要一个统一收口的地方进行管理。所以我使用工厂模型封装。
会话接口的实现
下面只展示流式会话的接口实现
@Override
public EventSource completions(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest, EventSourceListener eventSourceListener) throws JsonProcessingException {
return this.completions(Constants.NULL, Constants.NULL, chatCompletionRequest, eventSourceListener);
}
@Override
public EventSource completions(String apiHostByUser, String apiKeyByUser, ChatCompletionRequest chatCompletionRequest, EventSourceListener eventSourceListener) throws JsonProcessingException{
// 核心参数校验；不对用户的传参做更改，只返回错误信息。
if (!chatCompletionRequest.isStream()) {
throw new RuntimeException("illegal parameter stream is false!");
}
// 动态设置 Host、Key，便于用户传递自己的信息
String apiHost = Constants.NULL.equals(apiHostByUser) ? configuration.getApiHost() : apiHostByUser;
String apiKey = Constants.NULL.equals(apiKeyByUser) ? configuration.getApiKey() : apiKeyByUser;
// 构建请求信息
Request request = new Request.Builder()
// url: https://api.openai.com/v1/chat/completions - 通过 IOpenAiApi 配置的 POST 接口，用这样的方式从统一的地方获取配置信息
.url(apiHost.concat(IOpenAiApi.v1_chat_completions))
.addHeader("apiKey", apiKey)
// 封装请求参数信息，如果使用了 Fastjson 也可以替换 ObjectMapper 转换对象
.post(RequestBody.create(MediaType.get(ContentType.JSON.getValue()), new ObjectMapper().writeValueAsString(chatCompletionRequest)))
.build();
// 返回结果信息；EventSource 对象可以取消应答
return factory.newEventSource(request, eventSourceListener);
}下面是测试代码
@Slf4j
public class ApiTest {
private OpenAiSession openAiSession;
@Before
public void test_OpenAiSessionFactory() {
// 1. 配置文件
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.setApiHost("转发地址");
configuration.setApiKey("你的apiKey");
// 2. 会话工厂
OpenAiSessionFactory factory = new DefaultOpenAiSessionFactory(configuration);
// 3. 开启会话
this.openAiSession = factory.openSession();
}
/**
* 【常用对话模式，推荐使用此模型进行测试】
* 此对话模型 3.5/4.0 接近于官网体验 & 流式应答
*/
@Test
public void test_chat_completions_stream_channel() throws JsonProcessingException, InterruptedException {
// 1. 创建参数
ChatCompletionRequest chatCompletion = ChatCompletionRequest
.builder()
.stream(true)
.messages(Collections.singletonList(Message.builder().role(Constants.Role.USER).content("用java写一个冒泡排序").build()))
.model(ChatCompletionRequest.Model.GPT_3_5_TURBO.getCode())
.maxTokens(1024)
.build();
// 2. 用户配置 【可选参数，支持不同渠道的 apiHost、apiKey】- 方便给每个用户都分配了自己的key，用于售卖场景
String apiHost = "转发地址";
String apiKey = "你的apiKey";
// 3. 发起请求
EventSource eventSource = openAiSession.completions(apiHost, apiKey, chatCompletion, new EventSourceListener() {
@Override
public void onEvent(EventSource eventSource, String id, String type, String data) {
log.info("测试结果 id:{} type:{} data:{}", id, type, data);
}
@Override
public void onFailure(EventSource eventSource, Throwable t, Response response) {
log.error("失败 code:{} message:{}", response.code(), response.message());
}
});
// 等待
new CountDownLatch(1).await();
}
}这样一个简单的java chatGPT-SDK就实现了，现在你可以在其他的项目使用chatgpt了哦
