推荐一套基于 SpringBoot 开发的全平台数据 (数据库管理工具) 功能比较完善，建议下载使用: github.com/EdurtIO/datacap 目前已经支持 40+ 多种数据源。国内首个应用 ChatGPT 到数据管理系统中项目。

github 地址：devlive-community/openai-java-sdk

本文我们主要讲述通过 openai-java-sdk 依赖整合访问 OpenAi 提供的功能。

OpenAI Java SDK 主要为 Java 开发人员提供方便易用的 SDK 来与 OpenAI 的 API 进行交互。

构建 `maven` 项目，并添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.devlive.sdk</groupId>
    <artifactId>openai-java-sdk</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>

推荐将 1.2.0 替换为 LATEST，这样可以始终使用最新版本。

构建连接客户端

OpenAiClient client = OpenAiClient.builder()
        .apiKey(System.getProperty("openai.token"))
        .build();

默认我们只需要指定 OpenAi 提供的密钥即可。如果我们需要使用第三方提供的 OpenAi 镜像，可以使用以下代码：

OpenAiClient client = OpenAiClient.builder()
        .apiHost(System.getProperty("proxy.host"))
        .apiKey(System.getProperty("proxy.token"))
        .build();

proxy.host 第三方服务提供的主机名

proxy.token 第三方服务提供的密钥

构建 Completions

CompletionEntity configure = CompletionEntity.builder()
        .model(CompletionModel.TEXT_DAVINCI_003.getName())
        .prompt("测试一下")
        .temperature(2D)
        .build();
client.createCompletion(configure)
        .getChoices()
        .forEach(System.out::println);

运行程序后，输入大概如下内容：

ChoiceEntity(content=git diff
git diff 恩·胜恩, index=0, logProb=null, finishReason=length)

如果我们需要替换其他模型只需要替换 .model(CompletionModel.TEXT_DAVINCI_003.getName()) 即可。

构建 Chat Completions

通过该方式可以实现 ChatGPT 的对话模式。

List<CompletionMessageEntity> messages = Lists.newArrayList();
messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
        .content("Hello, my name is openai-java-sdk")
        .build());

CompletionChatEntity configure = CompletionChatEntity.builder()
        .messages(messages)
        .build();

client.createChatCompletion(configure)
        .getChoices()
        .forEach(choice -> messages.add(choice.getMessage()));

messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
        .content("What is my name?")
        .build());

client.createChatCompletion(configure)
        .getChoices()
        .forEach(choice -> {
            System.out.println(choice.getMessage());
        });

运行程序后，输入大概如下内容：

CompletionMessageEntity(role=assistant, content=Your name is "openai-java-sdk" as mentioned earlier., name=null)

在本地调用中我们通过传递上下文对 Ai 提供一些相关信息，方便使其记录我们要获取的内容。

如果我们需要替换其他模型只需要替换 .model(CompletionModel.TEXT_DAVINCI_003.getName()) 即可。

自动释放资源

以上提供的方式无法自动释放我们构建的客户端等资源，这样就会导致我们过度消耗，如果访问过大会导致 OOM。

try (OpenAiClient client = OpenAiClient.builder()
        .apiKey(System.getProperty("openai.token"))
        .build()) {
    List<CompletionMessageEntity> messages = Lists.newArrayList();
    messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
            .content("Hello, my name is openai-java-sdk")
            .build());

    CompletionChatEntity configure = CompletionChatEntity.builder()
            .messages(messages)
            .build();

    client.createChatCompletion(configure)
            .getChoices()
            .forEach(choice -> messages.add(choice.getMessage()));

    messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
            .content("What is my name?")
            .build());

    client.createChatCompletion(configure)
            .getChoices()
            .forEach(choice -> {
                System.out.println(choice.getMessage());
            });
}

自定义 OkHttpClient

默认会提供一个 OkHttpClient，里面配置了默认的一些配置，比如超时时间等，如果我们需要自定义这些参数我们需要使用以下代码

try (OpenAiClient client = OpenAiClient.builder()
        .apiKey(System.getProperty("openai.token"))
        .client(okHttpClient)
        .build()) {
    List<CompletionMessageEntity> messages = Lists.newArrayList();
    messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
            .content("Hello, my name is openai-java-sdk")
            .build());

    CompletionChatEntity configure = CompletionChatEntity.builder()
            .messages(messages)
            .build();

    client.createChatCompletion(configure)
            .getChoices()
            .forEach(choice -> messages.add(choice.getMessage()));

    messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
            .content("What is my name?")
            .build());

    client.createChatCompletion(configure)
            .getChoices()
            .forEach(choice -> {
                System.out.println(choice.getMessage());
            });
}

当然如果我们只是修改一些超时时间相关问题可以参考以下代码：

try (OpenAiClient client = OpenAiClient.builder()
    .apiKey(System.getProperty("openai.token"))
    .timeout(10)
    .unit(TimeUnit.SECONDS)
    .build()) {
List<CompletionMessageEntity> messages = Lists.newArrayList();
messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
        .content("Hello, my name is openai-java-sdk")
        .build());

CompletionChatEntity configure = CompletionChatEntity.builder()
        .messages(messages)
        .build();

client.createChatCompletion(configure)
        .getChoices()
        .forEach(choice -> messages.add(choice.getMessage()));

messages.add(CompletionMessageEntity.builder()
        .content("What is my name?")
        .build());

client.createChatCompletion(configure)
        .getChoices()
        .forEach(choice -> {
            System.out.println(choice.getMessage());
        });
}

我们通过指定 .timeout(10) 配置时长，通过 .unit(TimeUnit.SECONDS) 时长单位，示例中我们配置的是 10秒。

使用 Azure 提供的 OpenAi

在 Azure 提供的服务中，有些方式做了修改，我们可以参考以下代码：

try(OpenAiClient client=OpenAiClient.builder()
        .apiHost("https://eus-chatgpt.openai.azure.com")
        .apiKey(System.getProperty("azure.token"))
        .provider(ProviderModel.azure)
        .model("text-davinci-002")
        .version("2022-12-01")
        .build())
{
    client.createCompletion(configure).getChoices();
}

以上就是我们使用 openai-java-sdk 的一些基本使用方式，后续我们会提供更多文章来详细讲解更多的其他模式。