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<groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
<artifactId>service</artifactId>
<version>0.11.1</version>
</dependency>

1.1.2、安裝完成后，可以參考以下的代碼案例，通過(guò)綁定密鑰來(lái)調(diào)用chatGPT模型——

@GetMapping("/ai")

public void sendMsg() throws InterruptedException {

    System.out.println("開始提問題～");

    //GPT_TOKEN即你的代碼密鑰

    OpenAiService service = new OpenAiService(GPT_TOKEN,Duration.ofSeconds(10000));

    CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()

         //使用的模型

            .model("text-davinci-003")

            //輸入提示語(yǔ)

            .prompt("你是一個(gè)工作助手，請(qǐng)幫忙設(shè)計(jì)一份活動(dòng)策劃書")

            //該值越大每次返回的結(jié)果越隨機(jī)，即相似度越小，可選參數(shù)，默認(rèn)值為 1，取值 0-2

            .temperature(0.5)

            //返回結(jié)果最大分詞數(shù)

            .maxTokens(2048)

            //與temperature類似

            .topP(1D)

            .build();

    service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);

    Thread.sleep(6000);

}

需要注意的是，若是部署在有”魔法代理”的Linux云服務(wù)商，代碼需要相應(yīng)做一下調(diào)整，否則是無(wú)法訪問到ChatGPT的，只會(huì)出現(xiàn)以下異常提示：

java.net.ConnectException:Failed to connect to api.openai.com/2a03:2880:f10c:283:face:b00c:0:25de:443]

當(dāng)日我在這個(gè)問題上就踩了一個(gè)坑。

解決的辦法很簡(jiǎn)單，只需要做以下調(diào)整——

public void send1Msg() throws InterruptedException {



        System.out.println("開始提問題～");

        //需要額外設(shè)置一個(gè)能訪問chatGPT的魔法訪問代理

        ObjectMapper mapper = defaultObjectMapper();

        Proxy proxy = new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress("127.0.0.1", 8889));

        OkHttpClient client =  defaultClient(GPT_TOKEN,Duration.ofSeconds(10000))

                .newBuilder()

                .proxy(proxy)

                .build();

        Retrofit retrofit = defaultRetrofit(client, mapper);

        OpenAiApi api = retrofit.create(OpenAiApi.class);



    //將設(shè)置的代理傳給OpenAiService即可

        OpenAiService service = new OpenAiService(api);

        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()

                .model("text-davinci-003")

                .prompt("你是一個(gè)工作助手，情幫忙設(shè)計(jì)一份活動(dòng)策劃書，設(shè)計(jì)一份活動(dòng)策劃書")

                .temperature(0.5)

                .maxTokens(2048)

                .topP(1D)

                .build();

        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);

        Thread.sleep(6000);

}

1.2、Go

官方推薦的是sashabaranov開源的go-gpt3 。

1.2.1、需要先安裝以下依賴包——

go get github.com/sashabaranov/go-openai

1.2.2、該開源項(xiàng)目提供的參考案例如下——

package main

import (

 "context"

 "fmt"

 openai "github.com/sashabaranov/go-openai"

)

func main() {

 client := openai.NewClient("your token")

 resp, err := client.CreateChatCompletion(

  context.Background(),

  openai.ChatCompletionRequest{

   Model: openai.GPT3Dot5Turbo,

   Messages: []openai.ChatCompletionMessage{

    {

     Role:    openai.ChatMessageRoleUser,

     Content: "Hello!",

    },

   },

  },

 )

 if err != nil {

  fmt.Printf("ChatCompletion error: %v\n", err)

  return

 }

 fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)

}

1.3、Python

先下載Python版本的open庫(kù)——

$ pip install openai

安裝完成后，可以參考以下的代碼案例，通過(guò)綁定密鑰來(lái)調(diào)用chatGPT模型——

import os

import openai



# Load your API key from an environment variable or secret management service

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")



response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt="Say this is a test", temperature=0, max_tokens=7)

1.4、Node

先下載Node版本的openai庫(kù)——

$ npm install openai

安裝完成后，可以參考以下的代碼案例，通過(guò)綁定密鑰來(lái)調(diào)用chatGPT模型——

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");

const configuration = new Configuration({

  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,

});

const openai = new OpenAIApi(configuration);

const response = await openai.createCompletion({

  model: "text-davinci-003",

  prompt: "Say this is a test",

  temperature: 0,

  max_tokens: 7,

});

二、密鑰認(rèn)證

OpenAi API是需要使用API密鑰進(jìn)行認(rèn)證訪問。密鑰獲取方式，需要登錄https://platform.openai.com/account/api-keys頁(yè)面。

接著點(diǎn)擊【Create new secret key】生成一個(gè)新的密鑰，需要注意一點(diǎn)是，該密鑰生成時(shí)就得保存下來(lái)，否則過(guò)后是無(wú)法再進(jìn)行查看的，例如，我的密鑰庫(kù)里先前已有一條密鑰，但現(xiàn)在無(wú)法再去確定這條密鑰是什么了。

順便提一點(diǎn)是，chatGPT是有免費(fèi)額度的，調(diào)用API會(huì)消耗掉這些額度，我們可以在點(diǎn)擊左邊菜單【Usage】查看——

在調(diào)用OpenAi的API請(qǐng)求時(shí)，需要在HTTP請(qǐng)求報(bào)頭中包含該API密鑰，例如——

Authorization: Bearer OPENAI_API_KEY

三、GPT請(qǐng)求設(shè)置

官方提供了一個(gè)curl通過(guò)密鑰調(diào)用API的請(qǐng)求案例，需要將案例里的$OPENAI_API_KEY替換為自己的API密鑰，在開啟了代理的服務(wù)器上運(yùn)行，可以基于該案例測(cè)試服務(wù)器是否能正常調(diào)用到ChatGPT——

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \

  -d '{

     "model": "gpt-3.5-turbo",

     "messages": [{"role": "user", "content": "這是一個(gè)測(cè)試請(qǐng)求!"}],

     "temperature": 0.7

   }'

我在自己的服務(wù)器上運(yùn)行了，返回結(jié)果如下——

這個(gè)請(qǐng)求表示，查詢gpt-3.5-turbo模型完成文本處理，提示語(yǔ)為”這是一個(gè)測(cè)試請(qǐng)求！”，響應(yīng)結(jié)果如下——

{

 "id": "chatcmpl-75U8z1PVwDb0pA0EPhOMZVC1q7q11",

 "object": "chat.completion",

 "created": 1681541869,

 "model": "gpt-3.5-turbo",

 "usage": {

  "prompt_tokens": 14,

  "completion_tokens": 46,

  "total_tokens": 60

 },

 "choices": [{

  "message": {

   "role": "assistant",

   "content": "您好，這是一個(gè)回復(fù)測(cè)試請(qǐng)求的信息。請(qǐng)問您有什么需要測(cè)試的具體內(nèi)容或問題嗎？我會(huì)盡力幫助您解決問題。"

  },

  "finish_reason": "stop",

  "index": 0

 }]

}

Request body各字段說(shuō)明——

四、開發(fā)中添加敏捷信息審核層

首先得提一下2023年4月11日網(wǎng)信發(fā)布的一份《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》，里面第四條明確表示，生成式人工智能算法或服務(wù)應(yīng)當(dāng)遵守法律法規(guī)的要求，尊重社會(huì)公德、公序良俗。這就意味著，未來(lái)在使用這類Ai接口進(jìn)行輸入/輸出時(shí)，必須針對(duì)內(nèi)容進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容信息的過(guò)濾。

其實(shí)OpenAi有針對(duì)這塊內(nèi)容審核提供了開放的API接口，可以免費(fèi)使用。

若想在聊天API的輸出中添加一個(gè)敏捷信息攔截層，就可以在輸入/輸出信息時(shí)，調(diào)用該接口。例如，存在這樣一份API接口調(diào)用案例——

curl https://api.openai.com/v1/moderations \

  -X POST \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \

  -d '{"input": "測(cè)試一句話"}'

響應(yīng)返回內(nèi)容如下——

{

 "id": "modr-75k0nHCOc0SR88t9xCNBHctPDMO8d",

 "model": "text-moderation-004",

 "results": [{

  "flagged": false,

  "categories": {

   "sexual": false,

   "hate": false,

   "violence": false,

   "self-harm": false,

   "sexual/minors": false,

   "hate/threatening": false,

   "violence/graphic": false

  },

  "category_scores": {

   "sexual": 0.00012780998076777905,

   "hate": 0.00013749735080637038,

   "violence": 1.4757171129531343e-07,

   "self-harm": 5.410008441231184e-09,

   "sexual/minors": 1.5541245375061408e-06,

   "hate/threatening": 6.1530336381565576e-09,

   "violence/graphic": 2.9580141003293647e-08

  }

 }]

}

flagged:如果模型將內(nèi)容屬于違反OpenAI的使用策略，則設(shè)置為true，否則為false。
categories:包含每個(gè)類別二進(jìn)制使用策略違反標(biāo)志的字典。對(duì)于每個(gè)字段值，如果模型將相應(yīng)類別標(biāo)記為違規(guī)則該值為true，否則為false。
category_scores:包含模型輸出的每個(gè)類別原始分?jǐn)?shù)的字典，表示模型是否相信輸入了違反OpenAI對(duì)類別的策略。該值介于0和1之間，其中值越大表示置信度越高。注意一點(diǎn)是，分?jǐn)?shù)不應(yīng)被解釋為概率。

categories和category_scores具體字段值對(duì)應(yīng)的說(shuō)明如下表格所示——

官方表示目前該審核接口仍在不斷努力提高分類器的準(zhǔn)確性，特別是仇恨、自殘和暴力等內(nèi)容的分類。值得注意一點(diǎn)是，對(duì)非英語(yǔ)語(yǔ)言的支持目前是有限的，也就是說(shuō)，中文的審核支持比較有限。

除了使用OpenAi提供的輸入/輸出信息審核接口，還可以開發(fā)敏感詞過(guò)濾系統(tǒng)，將傳給ChatGPT以及響應(yīng)返回的數(shù)據(jù)，進(jìn)行敏感詞過(guò)濾。

四、模型調(diào)用

4.1、模型列表

OpenAi提供了多種模型，可以通過(guò)執(zhí)行以下查詢指令，查詢出API支持的模型類型——

curl https://api.openai.com/v1/models -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

出現(xiàn)出來(lái)的結(jié)果如下，應(yīng)該有數(shù)十個(gè)模型，我用的最多是gpt-3.5-turbo，這是目前比較標(biāo)準(zhǔn)的型號(hào)版本——

{

  "data": [

     {

      "id": "text-davinci-003",

      "object": "model",

      "created": 1669599635,

      "owned_by": "openai-internal",

      "permission": [...],

      "root": "text-davinci-003",

      "parent": null

    },



  {

      "id": "gpt-3.5-turbo",

      "object": "model",

      "created": 1677610602,

      "owned_by": "openai",

      "permission": [...],

      "root": "gpt-3.5-turbo",

      "parent": null

    },

    .....

  ],

  "object": "list"

}

4.2、查詢指定GPT模型詳情

可以基于以上模型類表接口，查詢出具體模型實(shí)例的詳情，包括模型的基本信息、所有者及權(quán)限等——

curl https://api.openai.com/v1/models/gpt-3.5-turbo \

  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

查詢出gpt-3.5-turbo的模型詳情如下——

{

  "id": "gpt-3.5-turbo",

  "object": "model",

  "created": 1677610602,

  "owned_by": "openai",

  "permission": [

    {

      "id": "modelperm-BmdmcAa1aQwToDxri3DFbZw9",

      "object": "model_permission",

      "created": 1681343255,

      "allow_create_engine": false,

      "allow_sampling": true,

      "allow_logprobs": true,

      "allow_search_indices": false,

      "allow_view": true,

      "allow_fine_tuning": false,

      "organization": "*",

      "group": null,

      "is_blocking": false

    }

  ],

  "root": "gpt-3.5-turbo",

  "parent": null

}

GPT-3.5模型可以理解和生成自然語(yǔ)言或代碼，在GPT-3.5版本當(dāng)中，最有能力和最具成本收益的模型是GPT-3.5-turbo，它是基于原有的3.5版本模型進(jìn)行的迭代優(yōu)化，可以更好地完成傳統(tǒng)任務(wù)。目前最新模型是GPT-4，具有更先進(jìn)的常識(shí)和推理能力，但還沒有開放免費(fèi)API接口。

以下是GPT-3.5模型列表介紹——

官方推薦使用GPT-3.5-turbo而不是其他GPT-3.5模型，因?yàn)樗某杀靖?。gpt-3.5-turbo的性能與text-davinci-003相似，但每個(gè)token的價(jià)格是它的10%，官方推薦在大多數(shù)情況下使用gpt-3.5-turbo。

五、圖像生成調(diào)用

給定一個(gè)提示和/或一個(gè)輸入圖像，模型會(huì)生成一個(gè)新的圖像，例如，我想讓它畫一只胖貓——

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \

  -d '{

    "prompt": "畫一只可愛的大胖貓",

    "n": 2,

    "size": "1024x1024"

  }'

然后，它確實(shí)給我畫了兩張圖——

{

  "created": 1681547551,

  "data": [

    {

      "url": "https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-LqdibnOuIlW8xc7Lfh2REsXo/user-6D0yIziBFiX73mCUwNwOwczJ/img-jKdFuRLINlkCeFL1QCWFZtId.png?st=2023-04-15T07%3A32%3A31Z&se=2023-04-15T09%3A32%3A31Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-04-15T08%3A28%3A22Z&ske=2023-04-16T08%3A28%3A22Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=Rbe8x3ZdEcoScQOXrkxGAe1G8rGOrO%2B4wzmzZwotP68%3D"

    },

    {

      "url": "https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-LqdibnOuIlW8xc7Lfh2REsXo/user-6D0yIziBFiX73mCUwNwOwczJ/img-00FKmNWnDm5p21CS89UPm56T.png?st=2023-04-15T07%3A32%3A31Z&se=2023-04-15T09%3A32%3A31Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-04-15T08%3A28%3A22Z&ske=2023-04-16T08%3A28%3A22Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=KVsxjwPIsJFC0cFEjRqVPrcckGxipp5BiiUmayPmqMM%3D"

    }

  ]

}

通過(guò)圖url鏈接，可以查看圖片，若是在代碼里，可以直接丟給<img src=””>里顯示出圖片。不過(guò)，我讓openai給我畫的是一只胖貓，圖一我還能理解，但是，圖二，這個(gè)貓屁股著實(shí)有些離譜了（自帶??）……

體驗(yàn)下來(lái)，感覺與midjourney還是有較大區(qū)別的，只能說(shuō)，勉強(qiáng)能用吧。

圖像生成接口參數(shù)如下——

六、ChatGPT使用技巧和注意事項(xiàng)

6.1、調(diào)整temperature參數(shù)

我在前文調(diào)用API的參數(shù)當(dāng)中，有提及一個(gè)temperature參數(shù)，翻譯過(guò)來(lái)叫溫度。該參數(shù)用于指定生成文本時(shí)的隨機(jī)性和多樣性，默認(rèn)值為1，介于 0 和 2 之間，較高的溫度值值（如 0.8）會(huì)導(dǎo)致GPT輸出內(nèi)容更隨機(jī)，而較低的溫度值（如 0.2）會(huì)使其更加可以預(yù)測(cè)和具備確定性。

打一個(gè)比喻，ChatGPT中的溫度值就演員演戲——

較低的溫度值可以看作是“按照劇本表演”，演員是什么水平，就演出什么樣子。溫度值低生成的文本比較保守和確定，適合需要準(zhǔn)確性和連貫性的任務(wù)，比如內(nèi)容摘要、機(jī)器翻譯等。

較高的溫度值可以看成“即興表演”，生成的文本可能更加隨機(jī)和多樣性，當(dāng)然，也可能更加糟糕，這種情況比較適合用來(lái)創(chuàng)作和探索性任務(wù)，比如生成對(duì)話、創(chuàng)意寫作等。

當(dāng)然，這個(gè)temperature參數(shù)并非萬(wàn)能的，在某些文本內(nèi)容當(dāng)中，可能幾乎感受不到太多差別。

若溫度值設(shè)置為0，那么，模型將總會(huì)返回相同或非常相似的內(nèi)容，當(dāng)溫度高于0時(shí)，每次提交相同的提示會(huì)導(dǎo)致生成不同內(nèi)容。官方表示，溫度值在0～1之間，基本上可以控制模型生成比較滿意的答案。

例如，當(dāng)用戶詢問“如何形容一只胖貓？”時(shí)，聊天機(jī)器人可能會(huì)生成以下不同的回答：

溫度值為0.5時(shí)：“這是一只肥嘟嘟的貓?！?/li>
溫度值為1.0時(shí)：“這只貓非常胖，它的身體肥厚且圓潤(rùn)，看上去就像一個(gè)小球一樣。它的肚子很大，當(dāng)它走路時(shí)會(huì)晃來(lái)晃去，臉上也有一圈又圓又滑的脂肪?？傊@是一只非常非常胖的貓。”
溫度值為1.5時(shí)：“這只貓的身材簡(jiǎn)直像是一個(gè)小沙發(fā)，它的腹部肥厚得幾乎抬不起來(lái)，四肢也變得特別短。當(dāng)它走路時(shí)，身體會(huì)晃動(dòng)，好像隨時(shí)都可能翻倒。它的臉寬大而且圓潤(rùn)，雙頰上還有一圈厚厚的贅肉，看上去相當(dāng)可愛?？傊@是一只極其肥胖的貓?！?br>

在提問當(dāng)中，使用這個(gè)參數(shù)的方法很簡(jiǎn)單，只需要在提示語(yǔ)后面跟上“Use a temperature of 0.5”即可——

6.2、傳遞給API的數(shù)據(jù)是否會(huì)被存儲(chǔ)

用戶比較關(guān)心一個(gè)問題是，我們傳給ChatGPT的數(shù)據(jù)是否會(huì)被存儲(chǔ)。官方表示，自2023年3月1日起，將保留您的API數(shù)據(jù)30天，但不再使用通過(guò)API發(fā)送的數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)模型。這就意味著，請(qǐng)勿傳輸涉及個(gè)人隱私或者安全相關(guān)的信息，避免數(shù)據(jù)泄漏。

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