前言

因为 GPT 流式请求的出色交互体验，我们打算做一个开源基础应用，方便开发者快速集成项目。
本应用集成 ChatGPT API，使用模型为 gpt-3.5-turbo，项目代码为 Kotlin 语言开发的安卓应用。
人机交互的趋势已经到来，本应用框架也希望能帮助更多开发者快速集成 ChatGPT 体验到人机交互的乐趣！

正文

我们根据流式请求 Chat API 开源一个安卓项目，可方便开发者快速上手使用 开源地址

直接上核心代码，由 kotlin 编写

import com.blankj.utilcode.util.GsonUtils
import com.blankj.utilcode.util.LogUtils
import com.blankj.utilcode.util.ToastUtils
import com.google.gson.JsonObject
import okhttp3.*
import org.yameida.asrassistant.config.Config
import org.yameida.asrassistant.model.Message
import org.yameida.asrassistant.model.StreamAiAnswer
import java.io.BufferedReader
import java.io.IOException
import java.lang.Exception

object HttpUtil {

    /**
     * ChatGPT
     */
    fun chat(send: String, callback: CallBack) {
        val url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
        val apiKey = "Bearer ${Config.apiKey}"
        val jsonObject = JsonObject()
        jsonObject.addProperty("model", "gpt-3.5-turbo")
        val body = RequestBody.create(MediaType.parse("application/json"), "{\n" +
                "  \"model\": \"gpt-3.5-turbo\",\n" +
                "  \"stream\": true,\n" +
                "  \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"$send!\"}]\n" +
                "}")
        val request: Request = Request.Builder().url(url).method("POST", body)
            .addHeader("Authorization", apiKey)
            .build()
        OkHttpUtil.okHttpClient.newCall(request).enqueue(object : Callback {
            override fun onFailure(call: Call, e: IOException) {
                e.printStackTrace()
                ToastUtils.showLong("网络请求出错 请检查网络")
            }
            override fun onResponse(call: Call, response: Response) {
                try {
                    val responseBody = response.body()
                    if (responseBody != null) {
                        val bufferedReader = BufferedReader(responseBody.charStream())
                        var line = bufferedReader.readLine()
                        var index = 0
                        val sb = StringBuilder()
                        while (line != null) {
                            val msg = convert(line, "1", index++)
                            if (msg != null) {
                                sb.append(msg.content)
                                callback.onCallBack(sb.toString(), false)
                            }
                            line = bufferedReader.readLine()
                        }
                        callback.onCallBack(sb.toString(), true)
                    }
                } catch (e: Exception) {
                    e.printStackTrace()
                    ToastUtils.showLong("网络请求出错 请检查配置")
                }
            }
        })
    }

    fun convert(answer: String, questionId: String, index: Int): Message? {
        val msg = Message()
        msg.content = ""
        msg.messageType = "normal"
        msg.id = questionId
        if ("data: [DONE]" != answer) {
            val beanStr = answer.replaceFirst("data: ", "", false)
            val aiAnswer = GsonUtils.fromJson(beanStr, StreamAiAnswer::class.java) ?: return null
            val choices = aiAnswer.choices
            if (choices.isEmpty()) {
                return null
            }
            val stringBuffer = StringBuffer()
            for (choice in choices) {
                if (choice.finish_reason != "stop") {
                    if (choice.delta.content != null) {
                        stringBuffer.append(choice.delta.content)
                    } else {
                        return null
                    }
                }
            }
            msg.content = stringBuffer.toString()
            if (index == 0) {
                if (msg.content == "\n\n") {
                    LogUtils.e("发现开头有两次换行,移除两次换行")
                    return null
                }
            }
        } else {
            msg.type = "stop"
        }
        msg.index = index
        return msg
    }

    interface CallBack {
        fun onCallBack(result: String, isLast: Boolean)
    }
}

// 使用方法
HttpUtil.chat(result, object : HttpUtil.CallBack {
    override fun onCallBack(result: String, isLast: Boolean) {
        runOnUiThread {
        	//更新数据或UI
            updateData()
        }
    }
})

总结

至此，你应该已经完成了Chat机器人智能问答对接，一个智能QA机器人就实现了，后续我会继续进行AI能力的扩展，如多模态等。喜欢本文可以给开源项目一个 star~有问题可以留言或私信我。