【开源免费】ChatGPT-Java版SDK重磅更新收获2.3k，支持插件模式、实现ChatGpt联网操作。

everybody 七夕来了还单着么？

一、简介

ChatGPT Java版SDK开源地址：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java，目前收获将近2200+个star🌟。

最新版：1.1.1-beta0

<dependency><groupId>com.unfbx</groupId><artifactId>chatgpt-java</artifactId><version>1.1.1-beta0</version>
</dependency>

二、特性支持

• 支持GPT插件模式 参考实现 PluginTest
• 支持当key异常（失效、过期、封禁）时，自定义动态处理key 参考实现DynamicKeyOpenAiAuthInterceptor
• 支持当key异常时的告警处理（钉钉、飞书、email、企业微信等等需要自定义开发）参考实现DynamicKeyOpenAiAuthInterceptor
• 支持多种Tokens计算方式
• 支持自定义OkhttpClient
• 支持自定义多Apikey
• 支持自定义ApiKey的获取策略
• 支持余额查询
• 支持个人账户信息查询
• 支持GPT3、GPT3.5、GPT4.0、GPT3.5—0614、GPT4.0—0614…
• 支持全部OpenAI的Api

三、插件机制

本文重点介绍插件机制，原有功能使用可以参考官方文档

https://chatgpt-java.unfbx.com/

3.1、插件原理

ChatGpt在早些时候推出function call功能，这个在我看来其实就是插件的本质，通过自定义function实现插件的功能，SDK在1.0.14+版本的时候已经支持了原生的function call调用。但是function call调用逻辑比较复杂难懂，很多小伙伴反应不太会使用。于是我基于function call做了下定制封装实现Plugin功能。（可能存在不合理的地方欢迎指正）

3.2、使用步骤

想看示例的朋友可以直接看：PluginTest

3.2.1、简介——插件抽象类

插件抽象类，定义了插件的必须参数：插件名称，方法，描述，参数，必须参数，插件的请求值R，插件的返回值T。
需要重点关注R和T两个泛型。

插件抽象类还包含两个重要的抽象方法: func和content方法。这两个方法需要自己实现。

方法	功能
public abstract T func(R args);	接受一个插件参数，返回插件返回值。后面有示例演示。
public abstract String content(T t);	构建给gpt的参数信息

@Data
@AllArgsConstructor
public abstract class PluginAbstract<R extends PluginParam, T> {private Class<?> R;private String name;private String function;private String description;private List<Arg> args;private List<String> required;private Parameters parameters;public PluginAbstract(Class<?> r) {R = r;}public void setRequired(List<String> required) {if (CollectionUtil.isEmpty(required)) {this.required = this.getArgs().stream().filter(e -> e.isRequired()).map(Arg::getName).collect(Collectors.toList());return;}this.required = required;}private void setRequired() {if (CollectionUtil.isEmpty(required)) {this.required = this.getArgs().stream().filter(e -> e.isRequired()).map(Arg::getName).collect(Collectors.toList());}}private void setParameters() {JSONObject properties = new JSONObject();args.forEach(e -> {JSONObject param = new JSONObject();param.putOpt("type", e.getType());param.putOpt("enum", e.getEnumDictValue());param.putOpt("description", e.getDescription());properties.putOpt(e.getName(), param);});this.parameters = Parameters.builder().type("object").properties(properties).required(this.getRequired()).build();}public void setArgs(List<Arg> args) {this.args = args;setRequired();setParameters();}@Datapublic static class Arg {private String name;private String type;private String description;@JsonIgnoreprivate boolean enumDict;@JsonProperty("enum")private List<String> enumDictValue;@JsonIgnoreprivate boolean required;}public abstract T func(R args);public abstract String content(T t);
}

3.2.2、创建插件

创建自定义插件继承PluginAbstract抽象类。
WeatherReq，WeatherResp在这省略 。完整测试源码请看：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java test包目录。

举例实现天气查询插件。

public class WeatherPlugin extends PluginAbstract<WeatherReq, WeatherResp> {public WeatherPlugin(Class<?> r) {super(r);}@Overridepublic WeatherResp func(WeatherReq args) {//模拟天气查询，真实使用场景需要调用第三方接口查询真实天气WeatherResp weatherResp = new WeatherResp();weatherResp.setTemp("25到28摄氏度");weatherResp.setLevel(3);return weatherResp;}@Overridepublic String content(WeatherResp weatherResp) {//构建chatgpt需要的content参数return "当前天气温度：" + weatherResp.getTemp() + "，风力等级：" + weatherResp.getLevel();}
}

3.2.3、使用插件

插件使用同样支持阻塞输出和流式输出两种方式，可以自己根据实际场景使用。

创建OpenAi客户端

客户端的创建和原来保持一致

/*** 描述： 插件测试类** @author https:www.unfbx.com* 2023-08-18*/
@Slf4j
public class PluginTest {private OpenAiClient openAiClient;private OpenAiStreamClient openAiStreamClient;@Beforepublic void before() {HttpLoggingInterceptor httpLoggingInterceptor = new HttpLoggingInterceptor(new OpenAILogger());//！！！！千万别再生产或者测试环境打开BODY级别日志！！！！//！！！生产或者测试环境建议设置为这三种级别：NONE,BASIC,HEADERS,！！！httpLoggingInterceptor.setLevel(HttpLoggingInterceptor.Level.HEADERS);OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder().addInterceptor(httpLoggingInterceptor).addInterceptor(new OpenAiResponseInterceptor()).connectTimeout(10, TimeUnit.SECONDS).writeTimeout(30, TimeUnit.SECONDS).readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS).build();openAiClient = OpenAiClient.builder().okHttpClient(okHttpClient).apiKey(Arrays.asList("sk-********************************")).apiHost("https://dgr.life/").build();openAiStreamClient = OpenAiStreamClient.builder()//支持多key传入，请求时候随机选择.apiKey(Arrays.asList("sk-********************************")).apiHost("https://dgr.life/").build();}
}

流式输出

@Testpublic void streamPlugin() {WeatherPlugin plugin = new WeatherPlugin(WeatherReq.class);plugin.setName("知心天气");plugin.setFunction("getLocationWeather");plugin.setDescription("提供一个地址，方法将会获取该地址的天气的实时温度信息。");PluginAbstract.Arg arg = new PluginAbstract.Arg();arg.setName("location");arg.setDescription("地名");arg.setType("string");arg.setRequired(true);plugin.setArgs(Collections.singletonList(arg));//        Message message1 = Message.builder().role(Message.Role.USER).content("秦始皇统一了哪六国。").build();Message message2 = Message.builder().role(Message.Role.USER).content("获取上海市的天气现在多少度，然后再给出3个推荐的户外运动。").build();List<Message> messages = new ArrayList<>();
//        messages.add(message1);messages.add(message2);//默认模型：GPT_3_5_TURBO_16K_0613//有四个重载方法，都可以使用openAiStreamClient.streamChatCompletionWithPlugin(messages, new ConsoleEventSourceListener(), plugin);CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);try {countDownLatch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}

阻塞输出

@Testpublic void plugin() {WeatherPlugin plugin = new WeatherPlugin(WeatherReq.class);plugin.setName("知心天气");plugin.setFunction("getLocationWeather");plugin.setDescription("提供一个地址，方法将会获取该地址的天气的实时温度信息。");PluginAbstract.Arg arg = new PluginAbstract.Arg();arg.setName("location");arg.setDescription("地名");arg.setType("string");arg.setRequired(true);plugin.setArgs(Collections.singletonList(arg));//        Message message1 = Message.builder().role(Message.Role.USER).content("秦始皇统一了哪六国。").build();Message message2 = Message.builder().role(Message.Role.USER).content("获取上海市的天气现在多少度，然后再给出3个推荐的户外运动。").build();List<Message> messages = new ArrayList<>();
//        messages.add(message1);messages.add(message2);//默认模型：GPT_3_5_TURBO_16K_0613//有四个重载方法，都可以使用ChatCompletionResponse response = openAiClient.chatCompletionWithPlugin(messages, plugin);log.info("自定义的方法返回值：{}", response.getChoices().get(0).getMessage().getContent());}

四、完结

上面已经完整介绍了整个插件的使用过程，方案不一定是最合理的，也是beat版本，欢迎交流。
如果觉的文章对你有帮助帮忙点个赞。

完整测试源码请看：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java

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