ChatGPT AI 智能问答助手设计实现思路和经验分享

项目脚手架搭建

参考该篇文章创建项目脚手架经验（基于gitee仓库）_爱吃芝士的土豆倪的博客-CSDN博客

当有了完整的创建脚手架的流程之后，就需要分析一个项目需要什么子模块。按需添加子模块和父模块之间的关系。

分析知识星球接口信息

主要是分析接口的调用。

ChatGPT AI只能问答的核心就是爬取到需要回答的问题，然后进行回答就可以了。

当我们在知识星球上发起一个提问的时候，其实通过开发者模式的网络模块能够监控到这次调用的请求是什么？如下所示：

既然我们能够监控到对应的接口，那么在浏览器发送的请求其实在代码里也可以控制。所以只需要分析出来获取对应的评论用什么接口，发送回答用什么接口即可。

爬取知识星球信息

想要真的获取到对应数据，通过一个上图的接口就可以实现了，当我们获取到了对应的问题之后，就可以去解析对应的回答接口了。

以上就是需要解析的两个核心接口了。

当在代码里爬取到问题，然后请求对应的问题进行回答即可。

对接ChatGPT，调用接口

首先，为了使用ChatGPT的能力，需要拥有能够使用的keys。具体看这里如何快速调用ChatGPT API - 知乎 (zhihu.com) 。

当有了key以后，还需要一个代理接口，不然得话，无法建立连接，具体的看这里 OpenAI API 代理 (openai-proxy.com)。

当具备这两点后就可以正常调用gpt的接口来完成问答了，模板如下：

java 复制代码

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OpenAI.class);
 
    @Override
    public String doChatGPT(String question, String openAiKey, String openAiProxy, String model) throws IOException {
        CloseableHttpClient httpClient = HttpClientBuilder.create().build();
 
        HttpPost post = new HttpPost("https://" + openAiProxy +"/v1/completions");
        post.addHeader("Content-Type", "application/json");
        post.addHeader("Authorization", "Bearer " + openAiKey);
 
        String paramJson = "{\"model\": \""+ model +"\", \"prompt\": \"" + question + "\", \"temperature\": 0, \"max_tokens\": 1024}";
 
        StringEntity stringEntity = new StringEntity(paramJson, ContentType.create("text/json", "UTF-8"));
        post.setEntity(stringEntity);
 
        CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(post);
        if (response.getStatusLine().getStatusCode() == HttpStatus.SC_OK) {
            String jsonStr = EntityUtils.toString(response.getEntity());
            AIAnswer aiAnswer = JSON.parseObject(jsonStr, AIAnswer.class);
            StringBuilder answers = new StringBuilder();
            List<Choices> choices = aiAnswer.getChoices();
            for (Choices choice : choices) {
                answers.append(choice.getText());
            }
            return answers.toString();
        } else {
            throw new RuntimeException("api.openai.com Err Code is " + response.getStatusLine().getStatusCode());
        }
 
    }
 
 
public class AIAnswer {
    private String id;
 
    private String object;
 
    private int created;
 
    private String model;
 
    private List<Choices> choices;
 
    public void setId(String id){
        this.id = id;
    }
    public String getId(){
        return this.id;
    }
    public void setObject(String object){
        this.object = object;
    }
    public String getObject(){
        return this.object;
    }
    public void setCreated(int created){
        this.created = created;
    }
    public int getCreated(){
        return this.created;
    }
    public void setModel(String model){
        this.model = model;
    }
    public String getModel(){
        return this.model;
    }
    public void setChoices(List<Choices> choices){
        this.choices = choices;
    }
    public List<Choices> getChoices(){
        return this.choices;
    }
 
}
 
public class Choices {
    private String text;
 
    private int index;
 
    private String logprobs;
 
    private String finish_reason;
 
    public String getText() {
        return text;
    }
 
    public void setText(String text) {
        this.text = text;
    }
 
    public int getIndex() {
        return index;
    }
 
    public void setIndex(int index) {
        this.index = index;
    }
 
    public String getLogprobs() {
        return logprobs;
    }
 
    public void setLogprobs(String logprobs) {
        this.logprobs = logprobs;
    }
 
    public String getFinish_reason() {
        return finish_reason;
    }
 
    public void setFinish_reason(String finish_reason) {
        this.finish_reason = finish_reason;
    }
 
}

整合知识星球与ChatGPT，完成自动化回答

使用定时任务，首先通过接口获取到问题，然后调用chatgpt接口回答问题，最后将答案通过接口发送回去即可。

打包项目镜像，部署Docker运行

首先需要将父模块 install，此时拿到运行子模块的 jar包，使用 dockerfile进行 build。具体流程可以参考这里 Windows下部署SpringBoot的实践方案（Docker & Docker Desktop）_爱吃芝士的土豆倪的博客-CSDN博客

在本项目中也可以实时的打印出日志来进行记录，使用 docker logs -f <容器id> 容器id 可以使用 docker ps 或者 docker desktop中获取。

多组任务服务配置

为了实现多组任务服务配置，需要实现Spring框架中的EnvironmentAware 和 SchedulingConfigurer接口。其中EnvironmentAware 接口能够获取Spring应用程序上下文环境，并访问配置属性。SchedulingConfigurer 接口则允许配置定时任务的调度。

本质上就是通过EnvironmentAware接口实现的方法获取到配置文件对应的分组信息，并封装。然后在SchedulingConfigurer中使用 taskRegistrar.addCronTask 添加定时任务即可！

其中定时任务实现了Runnable接口，提供了run方法的实现。当定时任务被调度并触发执行时，注册器会自动调用run方法来执行定时任务中定义的任务逻辑。

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