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本次文章使用编译器为IDEA2020
使用GPT模型为百度旗下的千帆大模型
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代金卷查看 正式教程#xff1a;
百度智能云控制台 (baidu.com) 按照步…前情提要
本次文章使用编译器为IDEA2020
使用GPT模型为百度旗下的千帆大模型
如果是个人用或者不流传出去可以无脑入因为会免费送20块钱够用上万次
代金卷查看 正式教程
百度智能云控制台 (baidu.com) 按照步骤创建什么都不要担心
获取AccessToken 无论是实现调用免费的接口还是付费接口都要先获取AccessToken目的是鉴权。
查看对应文档获取access_token 获取access_token - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档 (baidu.com)
根据文档我们知道我们向接口发起一个POST请求。一个请求头以及三个Query参数。 首先我们在pom文件中导入了如下jar包 dependenciesdependencygroupIdcom.squareup.okhttp3/groupIdartifactIdokhttp/artifactIdversion4.8.1/version/dependencydependencygroupIdcom.alibaba/groupIdartifactIdfastjson/artifactIdversion2.0.19/version/dependencydependencygroupIdorg.slf4j/groupIdartifactIdslf4j-log4j12/artifactIdversion1.7.36/version/dependencydependencygroupIdorg.projectlombok/groupIdartifactIdlombok/artifactIdversion1.18.8/version/dependency/dependencies
编写测试获取AccessToken的方法
Slf4j
public class Chat {private final String ACCESS_TOKEN_URI https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token;private String apiKey yourApikey;private String secretKey yourSecetkey;private String accessToken;private OkHttpClient client new OkHttpClient();public boolean getAccessToken(){MediaType mediaType MediaType.parse(application/json);RequestBody body RequestBody.create(mediaType, );//创建一个请求Request request new Request.Builder().url(ACCESS_TOKEN_URI?client_id apiKey client_secret secretKey grant_typeclient_credentials).method(POST,body).addHeader(Content-Type, application/json).build();try {//使用浏览器对象发起请求Response response client.newCall(request).execute();//只能执行一次response.body().string()。下次再执行会抛出流关闭异常因此需要一个对象存储返回结果String responseMessage response.body().string();log.debug(获取accessToken成功);JSONObject jsonObject JSON.parseObject(responseMessage);accessToken (String) jsonObject.get(access_token);return true;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return false;}
}
我们将调用的获取AccessToken接口获取到的信息转为JSON格式后获取access_token属性值复制给类属性。
测试
public class Main {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Chat chat new Chat();boolean result chat.getAccessToken();System.out.println(result);}
} 19:46:13,387 DEBUG Chat:48 - 获取accessToken成功 true 实现Prompt模板接口调用
Prompt模板 - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档 (baidu.com)查看对应文档Prompt模板 - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档 (baidu.com)
要想调用该接口我们需要事先创建好Promet模板。创建模板过程如下 创建好模板后我们后续需要调用模板ID。
具体实现代码如下 /*** 调用Prompt接口* param param*/public void getPrompt(int id,String param){Request request new Request.Builder()
// https://aip.baidubce.com/rest/2.0/wenxinworkshop/api/v1/template/info?access_tokenxxxid7964namevalue.url(CHAT_URI ?access_tokenaccessTokenididnameparam).addHeader(Content-Type, application/json).method(GET,null).build();try {Response responseMessage client.newCall(request).execute();JSONObject jsonObject JSON.parseObject(responseMessage.body().string());log.debug(jsonObject.toString());Object result jsonObject.get(result);log.debug({},result.toString());} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
测试
public class Main {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Chat chat new Chat();boolean result chat.getAccessToken();if (result){chat.getPrompt(7964,zmbwcx);}}
} 19:48:04,906 DEBUG Chat:48 - 获取accessToken成功 19:48:05,144 DEBUG Chat:99 - {result:{templateName:测试接口调用,templateContent:文章内容{name}测试接口调用成功,templateId:7964,content:文章内容zmbwcx测试接口调用成功,templateVariables:name},log_id:0hkyy9izb4azvsgp,success:true,status:200} 19:48:05,145 DEBUG Chat:101 - {templateName:测试接口调用,templateContent:文章内容{name}测试接口调用成功,templateId:7964,content:文章内容zmbwcx测试接口调用成功,templateVariables:name} 实现对话接口调用
同样是观察文档不过实现对话接口调用比实现调用Prompt接口稍微复杂一些。需要创建一些类来设置我们的参数。 创建请求参数类 Data
public class RequestMessage {/*** 聊天上下文*/ListMessage messages new ArrayList();/*** 范围(0~1.0]* 较高的数值会使输出更加随机*/float temperature Float.parseFloat(0.95);/*** 影响文本的多样性取值越大生成的文本多样性越强* 建议该参数与temperature只设置一个。建议top_p和temperature不要同时更改*/float top_p Float.parseFloat(0.8);/*** 通过对已生成的token增加惩罚减少重复生成的现象* 值越大惩罚越大* 取值范围[1,2]*/float penalty_score Float.parseFloat(1.0);/*** 是否以流式接口形式返回数据*/boolean stream false;/*** 模型人设*/String system null;/*** 表示用户唯一标识符用于监测和检测滥用行为。防止接口恶意调用。*/String user_id ;public void addMessage(Message message){this.messages.add(message);}
} 创建Message类 Data
public class Message {/*** 用户角色* 目前支持* user 用户* assistant 对话助手*/String role;/*** 对话内容。*/String content;public Message(String role, String content) {this.role role;this.content content;}
} 设置接收响应信息类 Data
public class ResponseMessage {//本轮对话idString id;//回包类型。 chat.completion:多轮对话返回String object;//时间戳int created;//表示当前子句的序号。只有在流式接口模式下才会返回该字段int sentence_id;//表示当前子句是否是最后一句。只有在流式接口模式下会返回该字段。boolean is_end;//对话返回结果。String result;/*** 表示用户输入是否存在安全是否关闭当前会话清理历史回话信息。* true是表示用户输入存在安全风险建议关闭当前会话清理历史会话信息。* false否表示用户输入无安全风险。*/boolean need_clear_history;//token统计信息token数 汉字数单词数*1.3 仅为估算逻辑。Usage usage;
} 设置Usage类 public class Usage {//问题token数int prompt_tokens;//回答token数int completion_tokens;//token总数int total_tokens;
} 如果看文档不太清楚的话我们可以通过在线调试平台观察一下请求所需要的必须参数与响应过来的参数结构。 接下来我们编写Chat类 Slf4j
public class Chat {private final String ACCESS_TOKEN_URI https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token;private final String CHAT_URI https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant;private String apiKey yourApikey;private String secretKey yourSecretkey;private String accessToken ;private OkHttpClient client ;//请求参数private RequestMessage requestBody new RequestMessage();//响应超时时间private int responseTimeOut 5000;public Chat(){this.client new OkHttpClient.Builder().readTimeout(responseTimeOut,TimeUnit.SECONDS).build();}public Chat(int responseTimeOut){this.client new OkHttpClient.Builder().readTimeout(responseTimeOut,TimeUnit.SECONDS).build();}public boolean getAccessToken(){MediaType mediaType MediaType.parse(application/json);RequestBody body RequestBody.create(mediaType, );//创建一个请求Request request new Request.Builder().url(ACCESS_TOKEN_URI?client_id apiKey client_secret secretKey grant_typeclient_credentials).method(POST,body).addHeader(Content-Type, application/json).build();try {//使用浏览器对象发起请求Response response client.newCall(request).execute();//只能执行一次response.body().string()。下次再执行会抛出流关闭异常因此需要一个对象存储返回结果String responseMessage response.body().string();log.debug(获取accessToken成功);JSONObject jsonObject JSON.parseObject(responseMessage);accessToken (String) jsonObject.get(access_token);return true;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return false;}/**** 获取问题参数返回答案* param question*/public void getAnswer(String question){//通过参数获取一个MessageMessage message new Message(user,question);//将新的问题添加到消息上下文requestBody.addMessage(message);String jsonStr JSON.toJSONString(requestBody);MediaType mediaType MediaType.parse(application/json);RequestBody body RequestBody.create(mediaType, jsonStr);Request request new Request.Builder().url(CHAT_URI ?access_tokenaccessToken).addHeader(Content-Type, application/json).method(POST,body).build();try {Response response client.newCall(request).execute();log.debug(发送一次请求询问问题{},question);String responseJsonStr response.body().string();ResponseMessage responseMessage JSON.parseObject(responseJsonStr, ResponseMessage.class);System.out.println(返回的响应结果为:responseJsonStr);String result responseMessage.getResult();String answer result.replaceAll(\n, \n);log.debug({},answer);Message assistant new Message(assistant, answer);requestBody.addMessage(assistant);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}public void getRequestBody(){System.out.println(JSON.toJSONString(requestBody));}
} 测试 public class Main {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Chat chat new Chat();boolean result chat.getAccessToken();if (result){Scanner scanner new Scanner(System.in);String question scanner.nextLine();while(!q.equals(question)){chat.getAnswer(question);chat.getRequestBody();question scanner.nextLine();}}}
} 注意
以上信息均为使用Java调用千帆大模型接口-CSDN博客大佬教程此处抄袭仅为整合自用
但是我需要的是可以提供阅读背景式的调用接下来以我的web作业为例
我需要gpt扮演我的网站客服为用户回答问题实现场景如下 ok进入正题
根据要求配置插件后在插件详情页面有 我们来看一下开发文档域内知识搜索增强插件API调用说明 - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档 (baidu.com)
注意请求体发生了改变 我一直以为一样结果在这里被坑惨了
java代码简单修改一下 /**** 获取问题参数返回答案* param question*/public String getAnswer(String question) throws JsonProcessingException {ObjectMapper mapper new ObjectMapper();MapString, Object payload new HashMap();payload.put(query, question);payload.put(verbose, true);String jsonString mapper.writeValueAsString(payload);MediaType mediaType MediaType.parse(application/json);RequestBody body RequestBody.create(mediaType, jsonString);Request request new Request.Builder().url(CHAT_URI ?access_tokenaccessToken).addHeader(Content-Type, application/json).method(POST,body).build();try {Response response client.newCall(request).execute();log.debug(发送一次请求询问问题{},question);String responseJsonStr response.body().string();ResponseMessage responseMessage JSON.parseObject(responseJsonStr, ResponseMessage.class);System.out.println(返回的响应结果为:responseJsonStr);String result responseMessage.getResult();return result;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();return null;}} Controller层代码 PostMappingpublic String ai(RequestBody String text) throws JsonProcessingException {log.info(沟通文本为{},text);//ai接口Chat chat new Chat();boolean result chat.getAccessToken();if(result) {String ai chat.getAnswer(text);return 美女客服ai;}return 客服忙去了~;}
ok完美解决 最后总结
遇到一个新东西不要想当然的操作还是要去看一下开发者文档
