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！！！
部分截图如下
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
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。
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
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
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(≥▽≤)/(≥▽≤)/
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
