SpringBoot调用ChatGPT-API实现智能对话

目录

一、说明

二、代码

2.1、对话测试

2.2、单次对话

2.3、连续对话

2.4、AI绘画

一、说明

我们在登录chatgpt官网进行对话是不收费的，但需要魔法。在调用官网的API时，在代码层面上使用，通过API KEY进行对话是收费的，不过刚注册的小伙伴有免费5美金的体验额度，在不调用绘画模型，只是做为简单的问答，个人使用是没问题的。

ChatGPT官网

API使用情况

二、代码

2.1、对话测试

Gpt35TurboVO

import lombok.Data;@Data
public class Gpt35TurboVO {private String role;     // 角色一般为 userprivate String content;  // 询问内容
}

Controller

    @GetMapping(value = "/test", produces = "text/event-stream;charset=UTF-8")public String test(@RequestParam String message) {//回复用户String apikey = "sk-****";//请求ChatGPT的URLString url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";Gpt35TurboVO gpt35TurboVO = new Gpt35TurboVO();gpt35TurboVO.setRole("user");gpt35TurboVO.setContent(message);List<Gpt35TurboVO> objects = new ArrayList<>();objects.add(gpt35TurboVO);Map<Object, Object> objectObjectHashMap = new HashMap<>();objectObjectHashMap.put("model", "gpt-3.5-turbo");  //使用的模型objectObjectHashMap.put("messages", objects);       //提问信息objectObjectHashMap.put("stream", false);            //流objectObjectHashMap.put("temperature", 0);          //GPT回答温度（随机因子）objectObjectHashMap.put("frequency_penalty", 0);    //重复度惩罚因子objectObjectHashMap.put("presence_penalty", 0.6);   //控制主题的重复度String postData = JSONUtil.toJsonStr(objectObjectHashMap);String result2 = HttpRequest.post(url).header("Authorization", "Bearer " + apikey)//头信息，多个头信息多次调用此方法即可.header("Content-Type", "application/json").body(postData)//表单内容.timeout(200000)//超时，毫秒.execute().body();System.out.println(result2);return result2;}

返回结果

2.2、单次对话

ChatBotSingleQuestionVO

import lombok.Data;/*** 应用管理-单次提问-VO* @author lf* @date 2023/8/18*/
@Data
public class ChatBotSingleQuestionVO {/*** 用户输入的询问内容*/private String prompt;/*** 角色扮演ID*/private Integer rolePlayId;}

Redis锁工具类

import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** redis锁工具类** @author ruoyi*/
@Component
public class RedisLock {@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;/*** 获取锁** @param lockKey 锁实例key* @return 锁信息*/public RLock getRLock(String lockKey) {return redissonClient.getLock(lockKey);}/*** 加锁** @param lockKey 锁实例key* @return 锁信息*/public RLock lock(String lockKey) {RLock lock = getRLock(lockKey);lock.lock();return lock;}/*** 加锁** @param lockKey   锁实例key* @param leaseTime 上锁后自动释放锁时间* @return true=成功；false=失败*/public Boolean tryLock(String lockKey, long leaseTime) {return tryLock(lockKey, 0, leaseTime, TimeUnit.SECONDS);}/*** 加锁** @param lockKey   锁实例key* @param leaseTime 上锁后自动释放锁时间* @param unit      时间颗粒度* @return true=加锁成功；false=加锁失败*/public Boolean tryLock(String lockKey, long leaseTime, TimeUnit unit) {return tryLock(lockKey, 0, leaseTime, unit);}/*** 加锁** @param lockKey   锁实例key* @param waitTime  最多等待时间* @param leaseTime 上锁后自动释放锁时间* @param unit      时间颗粒度* @return true=加锁成功；false=加锁失败*/public Boolean tryLock(String lockKey, long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) {RLock rLock = getRLock(lockKey);boolean tryLock = false;try {tryLock = rLock.tryLock(waitTime, leaseTime, unit);} catch (InterruptedException e) {return false;}return tryLock;}/*** 释放锁** @param lockKey 锁实例key*/public void unlock(String lockKey) {RLock lock = getRLock(lockKey);lock.unlock();}/*** 释放锁** @param lock 锁信息*/public void unlock(RLock lock) {lock.unlock();}
}

Controller

    @PostMapping("/chatBotSingleQuestion/api")public AjaxResult chatBotSingleQuestion(@RequestBody ChatBotSingleQuestionVO chatBotSingleQuestionVO) {String answerContent = iChatBotSingleQuestionService.chatBotSingleQuestion(chatBotSingleQuestionVO);return success("success", answerContent);}

Impl

    /*** 应用管理-用户单次提问-不支持续问对话* @param chatBotSingleQuestionVO* @return*/@Override@Transactionalpublic String chatBotSingleQuestion(ChatBotSingleQuestionVO chatBotSingleQuestionVO) {if (Objects.isNull(chatBotSingleQuestionVO.getRolePlayId())){throw new RuntimeException("参数不可为空");}String lockName = "QA_" + SecurityUtils.getUserId();//回答的内容String answerContent = "";try{RLock rLock = redisLock.getRLock(lockName);boolean locked = rLock.isLocked();if (locked) {throw new RuntimeException("正在回复中...");}//对同一用户访问加锁redisLock.lock(lockName);this.chatBefore(chatBotSingleQuestionVO);InputStream is = this.sendRequestBeforeChat(chatBotSingleQuestionVO);String line = "";BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));while ((line = reader.readLine()) != null) {//首先对行数据进行处理if (StrUtil.isNotBlank(line) &&!StrUtil.equals(line, "event: answer") &&!StrUtil.equals(line, "event: chatResponse") &&!StrUtil.contains(line, "data: {\"quoteLen\"")) {line = CollectionUtil.removeEmpty(StrUtil.split(line, "data: ")).get(0);if (!StrUtil.contains(line, "[DONE]")) {String oneWord = catchTextGpt(line);if (StrUtil.isNotBlank(oneWord)) {answerContent = answerContent + oneWord;}}WebSocketService.sendInfo(line, SecurityUtils.getUserId() + "");TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);}}//处理完了后将次条聊天记录进行记录if (StrUtil.isNotBlank(answerContent)) {//保存聊天记录this.saveDialogueProcess(chatBotSingleQuestionVO, answerContent);//更新提问次数this.upddateAppModel(chatBotSingleQuestionVO);}is.close();reader.close();} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e.getMessage());}finally {redisLock.unlock(lockName);}return answerContent;}

sendRequestBeforeChat方法

    /*** 这块为问询,不包含对话模式** @param chatBotSingleQuestionVO* @return* @throws Exception*/@Transactionalpublic InputStream sendRequestBeforeChat(ChatBotSingleQuestionVO chatBotSingleQuestionVO) throws Exception {InputStream in = null;// 通知内容添加文本铭感词汇过滤//其余错误见返回码说明//正常返回0//违禁词检测this.disableWordCheck(chatBotSingleQuestionVO.getPrompt());String apikeyRefresh = getOpenAiKey();if (StrUtil.isBlank(apikeyRefresh)) {throw new RuntimeException("无可用key");}List<Gpt35TurboVO> chatContext = this.getChatContext(chatBotSingleQuestionVO);String requestUrl = iTbKeyManagerService.getproxyUrl();Map<Object, Object> objectObjectHashMap = new HashMap<>();objectObjectHashMap.put("model", "gpt-3.5-turbo");objectObjectHashMap.put("messages", chatContext);objectObjectHashMap.put("stream", true);objectObjectHashMap.put("temperature", 0);objectObjectHashMap.put("frequency_penalty", 0);objectObjectHashMap.put("presence_penalty", 0.6);String bodyJson = JSONUtil.toJsonStr(objectObjectHashMap);URL url = new URL(requestUrl); // 接口地址HttpURLConnection urlConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();urlConnection.setRequestMethod("POST");urlConnection.setDoOutput(true);urlConnection.setDoInput(true);urlConnection.setUseCaches(false);urlConnection.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");urlConnection.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");urlConnection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + apikeyRefresh);urlConnection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8");byte[] dataBytes = bodyJson.getBytes();urlConnection.setRequestProperty("Content-Length", String.valueOf(dataBytes.length));OutputStream os = urlConnection.getOutputStream();os.write(dataBytes);in = new BufferedInputStream(urlConnection.getInputStream());os.flush();os.close();return in;}

catchTextGpt方法

    /*** 处理单独打印的文字** @param str* @return*/public String catchTextGpt(String str) {String choices = JsonUtil.parseMiddleData(str, "choices");JSONArray jsonArray = JSONUtil.parseArray(choices);String string = jsonArray.getByPath("[0].delta").toString();String content = JsonUtil.parseMiddleData(string, "content");return content;}

getChatContext方法

    /*** 角色扮演* @param chatBotSingleQuestionVO* @return 结果*/public List<Gpt35TurboVO> getChatContext(ChatBotSingleQuestionVO chatBotSingleQuestionVO) {List<Gpt35TurboVO> messages = new ArrayList<>();//首先获取角色，设置默认角色String default_role_content = iconfigService.selectConfigByKey("default_role");if (StrUtil.isBlank(default_role_content)) {default_role_content = "我是一个全能机器人,可以回答你任何问题";}TbAppModel tbAppModel = iTbAppModelService.selectTbAppModelById(Long.valueOf(chatBotSingleQuestionVO.getRolePlayId()));if (!Objects.isNull(tbAppModel)){default_role_content = tbAppModel.getAppModelContent();}//小程序专用//是否通过微信小程序审核的设定语String is_open_pass_wx_promt = iconfigService.selectConfigByKey("is_open_pass_wx_promt");if (StrUtil.isNotBlank(is_open_pass_wx_promt) && !StrUtil.equals(is_open_pass_wx_promt, "0")) {String pass_wx_promt = iconfigService.selectConfigByKey("pass_wx_promt");default_role_content = default_role_content + "。并且你必须遵循:" + pass_wx_promt;}//设定系统所扮演的角色Gpt35TurboVO gpt35TurboVOSys = new Gpt35TurboVO();gpt35TurboVOSys.setRole("system");gpt35TurboVOSys.setContent(default_role_content);messages.add(gpt35TurboVOSys);//最后查询用户最新询问的问题Gpt35TurboVO gpt35TurboUser = new Gpt35TurboVO();gpt35TurboUser.setRole("user");gpt35TurboUser.setContent(chatBotSingleQuestionVO.getPrompt());messages.add(gpt35TurboUser);return messages;}

getOpenAiKey方法

    /*** 查询key是否可用* @return 结果*/public String getOpenAiKey() {//模仿查到的key集合TbKeyManager tbKeyManager = new TbKeyManager();tbKeyManager.setIsUse(1);//可用的keyList<TbKeyManager> tbKeyManagers = iTbKeyManagerService.selectTbKeyManagerList(tbKeyManager);//判断是否key额度用完if (CollectionUtil.isEmpty(tbKeyManagers) || tbKeyManagers.size() <= 0) {throw new RuntimeException("key额度耗尽");}//获取第一个key,然后将第一个key存入缓存String key = tbKeyManagers.get(0).getSecretKey();redisTemplate.opsForValue().set("apikey", key);//检查keychangeKey(tbKeyManagers.get(0));return key;}

2.3、连续对话

Controller

    @PostMapping(value = "/chatBotNoId/api")public AjaxResult continuousDialogue(@RequestBody StreamParametersVO streamParametersVO) {String answerContent = iChatGtpService.continuousDialogueSocketStream(streamParametersVO);return success("success", answerContent);}

Impl

    /*** 用户直接发起连续对话，系统同意创建对话主题，用户不用手动新建主题** @param streamParametersVO*/@Overridepublic String continuousDialogueSocketStream(StreamParametersVO streamParametersVO) {//判断是否isNewOpen填写参数，表示是否先开对话if (Objects.isNull(streamParametersVO.getIsNewOpen())) {throw new RuntimeException("isNewOpen参数未填");}if (streamParametersVO.getIsNewOpen()) {//新开对话，创建新的对话主题tbModelTable = new TbModelTable();//主题名称tbModelTable.setModelName("Dialogue_" + SecurityUtils.getUserId() + "_" + DateTime.now());//设置模板角色if (Objects.nonNull(streamParametersVO.getDialogueRoleId())) {tbModelTable.setId(Long.valueOf(streamParametersVO.getDialogueRoleId()));} else {tbModelTable.setId(1L);}tbDialogueMain = tbDialogueMainService.creatNewDig(tbModelTable);} else {//非新开对话，查询本次的对话主题TbDialogueMain tbDialogueMainParam = new TbDialogueMain();//设置模板角色if (Objects.nonNull(streamParametersVO.getDialogueRoleId())) {tbDialogueMainParam.setDialogueRoleId(Long.valueOf(streamParametersVO.getDialogueRoleId()));} else {tbDialogueMainParam.setDialogueRoleId(1L);}tbDialogueMainParam.setUserId(SecurityUtils.getUserId());List<TbDialogueMain> tbDialogueMains = iTbDialogueMainService.selectTbDialogueMainList(tbDialogueMainParam);if (CollectionUtil.isEmpty(tbDialogueMains)) {//创建新的对话主题tbModelTable = new TbModelTable();//主题名称tbModelTable.setModelName("Dialogue_" + SecurityUtils.getUserId() + "_" + DateTime.now());//设置模板角色tbModelTable.setId(Long.valueOf(streamParametersVO.getDialogueRoleId()));tbDialogueMain = tbDialogueMainService.creatNewDig(tbModelTable);} else {tbDialogueMain = tbDialogueMains.get(0);}}//设置对话IDstreamParametersVO.setDialogueId(tbDialogueMain.getId());String lockName = "chat_" + SecurityUtils.getUserId();//回答的内容String answerContent = "";try {RLock rLock = redisLock.getRLock(lockName);boolean locked = rLock.isLocked();if (locked) {throw new RuntimeException("正在回复中...");}//对同一用户访问加锁redisLock.lock(lockName);//进来做校验TbDialogueMain tbDialogueMain = this.paramVerify(streamParametersVO);String userId = SecurityUtils.getUserId() + "";//将提问数据封装为流,并请求OpenAI的接口InputStream inputStream = this.sendRequestBefore(streamParametersVO, tbDialogueMain);String line = null;BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));while ((line = reader.readLine()) != null) {//首先对行数据进行处理if (StrUtil.isNotBlank(line) &&!StrUtil.equals(line, "event: answer") &&!StrUtil.equals(line, "event: chatResponse") &&!StrUtil.contains(line, "data: {\"quoteLen\"")) {line = CollectionUtil.removeEmpty(StrUtil.split(line, "data: ")).get(0);if (StrUtil.contains(line, "[DONE]")) {} else {String oneWord = catchTextGpt(line);if (StrUtil.isNotBlank(oneWord)) {answerContent = answerContent + oneWord;}}WebSocketService.sendInfo(line, userId);TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);}}//处理完了后,将此条聊天记录进行保存if (StrUtil.isNotBlank(answerContent)) {//保存聊天记录this.saveDig(streamParametersVO, answerContent);}inputStream.close();reader.close();} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e.getMessage());} finally {//解锁redisLock.unlock(lockName);//清除正在问话的标识redisTemplate.delete(SecurityUtils.getUserId() + "");}return answerContent;}

sendRequestBefore方法

    /*** 这块为 - 流对话模式的封装** @param streamParametersVO* @param tbDialogueMain* @return* @throws Exception*/@Transactionalpublic InputStream sendRequestBefore(StreamParametersVO streamParametersVO, TbDialogueMain tbDialogueMain) throws Exception {InputStream in = null;//提问内容String prompt = streamParametersVO.getPrompt();// 获取当前的用户String userId = SecurityUtils.getUserId() + "";Object o = redisTemplate.opsForValue().get(userId);if (!Objects.isNull(o)) {throw new RuntimeException("正在回复");}redisTemplate.opsForValue().set(userId, true, 30, TimeUnit.SECONDS);if (StrUtil.isBlank(prompt)) {throw new RuntimeException("输入内容为空");}// 通知内容添加文本铭感词汇过滤// 其余错误见返回码说明// 违禁词检测 正常返回0this.disableWordCheck(prompt);String apikeyRefresh = getOpenAiKey();if (StrUtil.isBlank(apikeyRefresh)) {throw new RuntimeException("无可用key");}//处理提问内容（指定系统角色+对话上下文+最新的提问内容）List<Gpt35TurboVO> chatContext = this.getChatDigContext(streamParametersVO, tbDialogueMain);String requestUrl = iTbKeyManagerService.getproxyUrl();Map<Object, Object> objectObjectHashMap = new HashMap<>();objectObjectHashMap.put("model", "gpt-3.5-turbo");objectObjectHashMap.put("messages", chatContext);objectObjectHashMap.put("stream", true);objectObjectHashMap.put("temperature", 0);objectObjectHashMap.put("frequency_penalty", 0);objectObjectHashMap.put("presence_penalty", 0.6);String bodyJson = JSONUtil.toJsonStr(objectObjectHashMap);URL url = new URL(requestUrl); // 接口地址HttpURLConnection urlConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();urlConnection.setRequestMethod("POST");urlConnection.setDoOutput(true);urlConnection.setDoInput(true);urlConnection.setUseCaches(false);urlConnection.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");urlConnection.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");urlConnection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + apikeyRefresh);urlConnection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8");byte[] dataBytes = bodyJson.getBytes();urlConnection.setRequestProperty("Content-Length", String.valueOf(dataBytes.length));OutputStream os = urlConnection.getOutputStream();os.write(dataBytes);in = new BufferedInputStream(urlConnection.getInputStream());os.flush();os.close();return in;}

getChatDigContext方法

    /*** 获取对话上下文** @param streamParametersVO* @return*/public List<Gpt35TurboVO> getChatDigContext(StreamParametersVO streamParametersVO, TbDialogueMain tbDialogueMain) {List<Gpt35TurboVO> messages = new ArrayList<>();//首先获取角色,默认角色String default_role_content = iconfigService.selectConfigByKey("default_role");if (StrUtil.isBlank(default_role_content)) {default_role_content = "我是一个全能机器人,可以回答你任何问题";}//根据用户传递过来的Id查询角色模型数据TbModelTable tbModelTable = iTbModelTableService.selectTbModelTableById(tbDialogueMain.getDialogueRoleId());if (!Objects.isNull(tbModelTable)) {default_role_content = tbModelTable.getModelContent();}//小程序专用//是否通过微信小程序审核的设定语String is_open_pass_wx_promt = iconfigService.selectConfigByKey("is_open_pass_wx_promt");if (StrUtil.isNotBlank(is_open_pass_wx_promt) && !StrUtil.equals(is_open_pass_wx_promt, "0")) {String pass_wx_promt = iconfigService.selectConfigByKey("pass_wx_promt");default_role_content = default_role_content + "。并且你必须遵循:" + pass_wx_promt;}//设定系统所扮演的角色Gpt35TurboVO gpt35TurboVOSys = new Gpt35TurboVO();gpt35TurboVOSys.setRole("system");gpt35TurboVOSys.setContent(default_role_content);messages.add(gpt35TurboVOSys);//然后查询当前对话的上下文数据TbDialogueProcessTbDialogueProcess tbDialogueProcess = new TbDialogueProcess();tbDialogueProcess.setSessionId(streamParametersVO.getDialogueId());tbDialogueProcess.setUserId(SecurityUtils.getUserId());String default_context_num = iconfigService.selectConfigByKey("default_context_num");if (StrUtil.isBlank(default_context_num) || !NumberUtil.isNumber(default_context_num)) {default_context_num = "10";}tbDialogueProcess.setLimitNum(Integer.valueOf(default_context_num));//根据对话ID和用户ID查询到对话列表-根据时间倒叙获取后几条设定的数据List<TbDialogueProcess> tbDialogueProcessesDesc = iTbDialogueProcessService.selectTbDialogueProcessListByLimitDesc(tbDialogueProcess);if (CollectionUtil.isNotEmpty(tbDialogueProcessesDesc)) {//获取到倒数10条数据后将数据正序配好List<TbDialogueProcess> tbDialogueProcesses = tbDialogueProcessesDesc.stream().sorted(Comparator.comparing(TbDialogueProcess::getCreateTime)).collect(Collectors.toList());for (TbDialogueProcess tbDialogueProcessfor : tbDialogueProcesses) {Gpt35TurboVO gpt35TurboUser = new Gpt35TurboVO();//用户询问的问题gpt35TurboUser.setRole("user");gpt35TurboUser.setContent(tbDialogueProcessfor.getAskContent());messages.add(gpt35TurboUser);//机器人回答的问题Gpt35TurboVO gpt35TurAssistant = new Gpt35TurboVO();gpt35TurAssistant.setRole("assistant");gpt35TurAssistant.setContent(tbDialogueProcessfor.getAnswerContent());messages.add(gpt35TurAssistant);}}//最后查询用户最新询问的问题Gpt35TurboVO gpt35TurboUser = new Gpt35TurboVO();gpt35TurboUser.setRole("user");gpt35TurboUser.setContent(streamParametersVO.getPrompt());messages.add(gpt35TurboUser);return messages;}

2.4、AI绘画

Controller

    @PostMapping("/image/api")public AjaxResult imageApi(@RequestBody StreamImageParametersVO streamImageParametersVO) {String answerContent = iChatGptImageService.imageSocketStream(streamImageParametersVO);return success("success",answerContent);}

Impl

    @Overridepublic String imageSocketStream(StreamImageParametersVO imageParametersVO) {String lockName = "image_" + SecurityUtils.getUserId();String answerContent = "";try{RLock rLock = redisLock.getRLock(lockName);boolean locked = rLock.isLocked();if (locked){throw new RuntimeException("回复中");}//对同一用户访问加锁redisLock.lock(lockName);//校验是否输入内容，次数扣减this.imageBefore(imageParametersVO);String userId = SecurityUtils.getUserId() + "";InputStream is = this.sendRequestBeforeImage(imageParametersVO);String line = null;BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));while((line = reader.readLine()) != null){//数据处理if (StrUtil.isNotBlank(line) &&!StrUtil.equals(line, "event: answer") &&!StrUtil.equals(line, "event: chatResponse") &&!StrUtil.contains(line, "data: {\"quoteLen\"")) {line = CollectionUtil.removeEmpty(StrUtil.split(line, "data: ")).get(0);if (StrUtil.contains(line, "[DONE]")){}else{String oneWord = catchUrlImage(line);if (StrUtil.isNotBlank(oneWord)){answerContent = answerContent + oneWord;}}WebSocketService.sendInfo(line,userId);TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);}}//处理完之后将次条聊天记录进行记录if (StrUtil.isNotBlank(answerContent)){//保存聊天记录this.saveDialogueLog(imageParametersVO, answerContent);}is.close();reader.close();}catch (Exception e){throw new RuntimeException(e.getMessage());}finally {//解锁redisLock.unlock(lockName);redisTemplate.delete(SecurityUtils.getUserId() + "");}return saveImageUrl(jsonImageUrl(answerContent));}

sendRequestBeforeImage方法

    /*** 问询，不包含对话模式*/@Transactionalpublic InputStream sendRequestBeforeImage(StreamImageParametersVO imageParametersVO) throws Exception{InputStream in = null;//通知内容添加文本敏感词汇过滤//其余错误见返回码说明//正常返回0//违禁词检测this.disbleWordImageCheck(imageParametersVO.getPrompt());String apikeyRefresh =  getOpenAiKey();if (StrUtil.isBlank(apikeyRefresh)){throw new RuntimeException("无可用key");}//        List<Gpt35TurboVO> imageContext = this.getImageContext(imageParametersVO);String requestImageUrl = iTbKeyManagerService.getImageProxyUrl();Map<Object, Object> objectObjecHashtMap = new HashMap<>();objectObjecHashtMap.put("prompt", imageParametersVO.getPrompt());objectObjecHashtMap.put("n", 1);objectObjecHashtMap.put("size", "1024x1024");String bodyJson = JSONUtil.toJsonStr(objectObjecHashtMap);URL url = new URL(requestImageUrl); //接口地址HttpURLConnection urlConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();urlConnection.setRequestMethod("POST");urlConnection.setDoOutput(true);urlConnection.setDoInput(true);urlConnection.setUseCaches(false);urlConnection.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");urlConnection.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");urlConnection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + apikeyRefresh);urlConnection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8");byte[] dataBytes = bodyJson.getBytes();urlConnection.setRequestProperty("Content-Length", String.valueOf(dataBytes.length));OutputStream os = urlConnection.getOutputStream();os.write(dataBytes);in = new BufferedInputStream(urlConnection.getInputStream());os.flush();os.close();return in;}

catchUrlImage方法

    /*** 对链接地址处理*/public String catchUrlImage(String str){return str;}

图片处理，chatgpt返回的图片有效期是五分钟，我们需要将图片下载至本地或服务器。

    /*** 保存图片返回的结果*/public String saveImageUrl(String jsonUrl){String imageURL = uploadFileImageAi(jsonUrl);// 找到下划线的索引位置int underscoreIndex = imageURL.indexOf('_');String result = "";if (underscoreIndex != -1) {// 截取从下划线的位置开始到字符串的末尾result = imageURL.substring(underscoreIndex - 9);} else {throw new RuntimeException("图片链接截取失败");}return TomcatConfig.getImageAiUrl() + "/" + result;}/*** 图片处理* @param imageUrl* @return*/public String uploadFileImageAi(String imageUrl){//        //服务器文件上传路径String path = TomcatConfig.setUploadImageAiUrl() + Constants.DRAW_PREFIX + "_" + Seq.getId(Seq.uploadSeqType) + ".png";
//        本地文件上传路径
//        String path = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\image-use\\" + Constants.DRAW_PREFIX + "_" + Seq.getId(Seq.uploadSeqType) + ".png";try{URL url = new URL(imageUrl);HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();int responseCode = connection.getResponseCode();if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {InputStream inputStream = connection.getInputStream();OutputStream outputStream = new FileOutputStream(path);byte[] buffer = new byte[4096];int bytesRead;while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) {outputStream.write(buffer, 0, bytesRead);}outputStream.close();inputStream.close();} else {throw new RuntimeException("文件无法下载");}}catch (IOException e){e.printStackTrace();}return path;}/*** JSON数据处理* @param imageContent* @return*/public String jsonImageUrl(String imageContent){//解析json字符串JSONObject obj = JSON.parseObject(imageContent);//获取 "data"字段相应的JSON数组JSONArray dataArray = obj.getJSONArray("data");//获取第一个元素路径地址JSONObject dataObject = dataArray.getJSONObject(0);// 返回"url"字段的值return dataObject.getString("url");}

 

 

 

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第1章 RocketMQ概述 一、MQ概述 1、MQ简介 MQ&#xff0c;Message Queue&#xff0c;是一种提供消息队列服务的中间件&#xff0c;也称为消息中间件&#xff0c;是一套提供了消息生 产、存储、消费全过程API的软件系统。消息即数据。一般消息的体量不会很大。 2、MQ用途 从网上…
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AI文本创作在百度App发文的实践

AI文本创作在百度App发文的实践

作者 | 内容生态端团队 导读 大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;指包含数百亿&#xff08;或更多&#xff09;参数的语言模型&#xff0c;这些模型通常在大规模数据集上进行训练&#xff0c;以提高其性能和泛化能力。在内容创作工具接入文心一言AI能力后&#xff0c;可以为…
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无涯教程-JavaScript - SIGN函数

无涯教程-JavaScript - SIGN函数

描述 SIGN功能确定数字的符号。该函数返回- 如果数字为正,则为1 如果数字为0,则零(0) -1,如果数字为负 语法 SIGN (number)争论 Argument描述Required/OptionalNumberAny real number.Required Notes 如果指定的数字未被识别为数字值,则SIGN返回#VALUE!错误。 适用性 …
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阿里云通义千问向全社会开放，近期将开源更大参数规模大模型

阿里云通义千问向全社会开放，近期将开源更大参数规模大模型

9月13日&#xff0c;阿里云宣布通义千问大模型已首批通过备案&#xff0c;并正式向公众开放&#xff0c;广大用户可登录通义千问官网体验&#xff0c;企业用户可以通过阿里云调用通义千问API。 通义千问在技术创新和行业应用上均位居大模型行业前列。IDC最新的AI大模型评估报告…
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网络路径监控分析

网络路径监控分析

不间断的连接应该是任何企业的首要任务。然而&#xff0c;确保网络中的源和目标之间持续、不间断的联系一直是网络通信中一个劳动密集型的过程。了解网络路径中的障碍、识别它们并迅速解决它们以维护健康、不间断的网络至关重要。 为什么要监控网络路径 维护网络运行状况是任…
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【 Linux】Linux调试器 - gdb

【 Linux】Linux调试器 - gdb

​ ​&#x1f4dd;个人主页&#xff1a;Sherry的成长之路 &#x1f3e0;学习社区&#xff1a;Sherry的成长之路&#xff08;个人社区&#xff09; &#x1f4d6;专栏链接&#xff1a;Linux &#x1f3af;长路漫漫浩浩&#xff0c;万事皆有期待 上一篇博客&#xff1a;【Linux】…
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【Springboot】整合kafka

【Springboot】整合kafka

目录 安装zookeeperjdk安装zookeeper安装 安装kafka&#xff08;非集群&#xff09;springboot项目整合配置 安装zookeeper jdk安装 环境准备&#xff1a;CentOS7&#xff0c;jdk1.8 步骤如下&#xff1a; 下载自己需要的版本 这里使用的jdk1.8&#xff0c;获取链接如下 链接…
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Spring Boot 自动注入失败的原因

Spring Boot 自动注入失败的原因

问题 Caused by: org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type com.sveinn.chatbotdomain.zsxq.service.ZsxqApi available: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate. Dependency annotations: {ja…
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HY57V561620FTP_SDRAM文档总结

HY57V561620FTP_SDRAM文档总结

文章目录 前言一、sdram简介1、名称解释2、发展历史3、与原先学习的RAM区别4、SDRAM分类 二、HY57V561620FTP1、描述1、内存划分2、特征3、引脚说明4、内部结构介绍5、交流特性6、可能涉及到的命令组合 2、SDRAM 具体操作流程1、整体状态图2、SDRAM指令及时序图3、芯片初始化(这…
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MAML在隐式神经表示中的应用

MAML在隐式神经表示中的应用

论文 Learned Initializations for Optimizing Coordinate-Based Neural Representations &#x1f383;Abstract1. Introduction2. Related Work3. Overview ⭐4. Results5. Conclusion6. AcknowledgementsA. Implementation details Implicit Neural Representations for Ima…
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