【基于ChatGPT+SpringBoot】打造智能聊天AI机器人接口并上线至服务器

🚀 ChatGPT是最近很热门的AI智能聊天机器人
🚀 本文使用SpringBoot+OpenAI的官方API接口，自己实现一个可以返回对话数据的接口并上线服务器
🚀 用途方面相比于普通的聊天AI更加的广泛，甚至可以帮助你改BUG，写代码！！！
🚀 可直接调用自己的API部署，完整代码可通过最下方公众号获取

最终接口效果演示

ChatGPT介绍

ChatGPT是一款基于自然语言处理技术的聊天机器人。它使用受控语料库，并使用最先进的深度学习技术来学习用户的输入，以便以最相似的方式回应。ChatGPT可以模拟真实的人类对话，并能够更贴近用户的需求，提供更有价值的服务。

SpringBoot介绍

Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域（rapid application development）成为一个重要的先驱。

Spring Boot为Spring应用提供了一种快速的起步方式，可用来创建独立的，生产级的基于Spring的应用程序。它提供了一种更快捷的方式来创建Spring应用，并且不需要任何XML配置。Spring Boot提供了可选择的高级特性，如持久层技术和安全性，可以让你快速构建令人满意的web应用程序和服务。

构建SpringBoot项目

项目主要使用的maven依赖如下，通过Maven构建项目即可

<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.4.4</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.yopai</groupId>
    <artifactId>openapi</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>openapi</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>2.0.21</version>
        </dependency>

Post请求解析

RestTemplate是Spring框架的一个用于访问RESTful服务的客户端库，它提供了一组简单的、可扩展的方法来访问RESTful服务。它可以访问HTTP服务，并以字符串、Java对象或多种格式的数据（如JSON）进行序列化和反序列化。RestTemplate支持多种HTTP方法，如GET、POST、PUT、DELETE等，可以用来访问RESTful服务，并获取服务器返回的结果。

 public static String sendPost(String data) {
        RestTemplate client = new RestTemplate();
        HttpHeaders httpHeaders = new HttpHeaders();
        httpHeaders.add("Authorization","Bearer <YourAPI>");
        httpHeaders.add("Content-Type", "application/json"); // 传递请求体时必须设置
//        String requestJson = "{\n" +
//                "    \"model\": \"text-davinci-003\",\n" +
//                "     \"prompt\": \"你好\",\n" +
//                "      \"temperature\": 0, \n" +
//                "      \"max_tokens\": 2048\n" +
//                "}";
        String requestJson = String.format(
                "{\n" +
                        "    \"model\": \"text-davinci-003\",\n" +
                        "     \"prompt\": \"%s\",\n" +
                        "      \"temperature\": 0, \n" +
                        "      \"max_tokens\": 2048\n" +
                        "}",data
        );
        HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<String>(requestJson,httpHeaders);
        ResponseEntity<String> response = client.exchange("https://api.openai/v1/completions", HttpMethod.POST, entity, String.class);
        System.out.println(response.getBody());
        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(response.getBody());
        JSONArray choices = jsonObject.getJSONArray("choices");
        String text = choices.getJSONObject(0).getString("text");
//        Object o = jsonObject.get("\"choices\"");
        return text;
    }

接口控制类

    @PostMapping("gpt")
    public JsonData get(@RequestBody Promat promat){
        String text = HttpGPT.sendPost(promat.getData());
        System.out.println(promat);
        JsonData jsonData = JsonData.bulidSuccess(text);
        return jsonData;
    }

打包发布接口到服务器

通过IDEA将项目进行打包后上传到服务器，运行以下命令即可完成线上部署
java -jar ：运行打包好的项目
nohup：让项目在后台一直运行
之后把LocalHost修改成服务器的公网IP即可