1、GPT-4凌晨已发布赶紧申请,前端小白用最近用刚学的golang对接了GPT-3.5的6个接口

简介: 在3月1日发布的GPT-3.5之后,api接口的返回数据质量,也发生了质的提升,种种迹象表明,现在的GPT模型势必会给各行各业产生不小的冲击,引领我们被动的进行变革,也许不是现在,但绝对已经在路上了,因为更强大的GPT-4.0也马上蓄势待发,看着这个趋势,作为一个程序员的我,是怎么也安耐不住的,必须参与其中,哪怕只是进行了解学习,对其接口数据组织进行提前的预热学习吧。

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1、前言


我的ChatGPT 系列文章





GPT-4 API waitlist (openai.com) 有兴趣的赶紧申请一下吧。


  • GPT-4更新最大的变化是可以输入并识别图片了,前两天写的这篇文章,算了,就这样赶紧发了 哈哈


  • ChatGPT给人们日常生活带来的影响,尤其在软件科技圈,层出不穷的新品。


  • 或与十多年前的iPhone非常的相似,带来一轮变革或新陈代谢。


  • 必应日活最近也首次破亿,这一波微软真的是赢麻了。


  • ChatGPT正式整合进Azure中,相信对于开发者来说是更大的利好。


即将到来的GPT-4是多模态模型,可能同时理解图像、声音、文本和视频。也就是说,万物皆可作为输入和输出。这个真的是太刺激了。就看接下来发布之后,api的开放程度了,拭目以待啊。


再来说一下,最近学习的GPT-3.5吧,由于种种原因,其实官网的功能也是足够的强大,只不过需要我们做到科学的上网才能使用。而在GPT-3.5之前开放的api,返回给我们的数据可以说是没什么参考价值吧。


在3月1日发布的GPT-3.5之后,api接口的返回数据质量,也发生了质的提升,种种迹象表明,现在的GPT模型势必会给各行各业产生不小的冲击,引领我们被动的进行变革,也许不是现在,但绝对已经在路上了,因为更强大的GPT-4.0也马上蓄势待发,看着这个趋势,作为一个程序员的我,是怎么也安耐不住的,必须参与其中,哪怕只是进行了解学习,对其接口数据组织进行提前的预热学习吧。


种种迹象表明,得好好学习一波了。


2、对接openai接口的全过程


可以按照这个顺序来尝试一下


  • 科学上网这个有很多就不说了


  • openai官网注册账号也有非常的多,也不提了


  • openai官网创建apikey


  • 本地开发可以使用代理进行开发


  • 了解go语言初级开发


  • 了解go语言的gin框架和fasthttp框架


  • 了解openai官网的api


  • 开干写代码,其实如果代码遇到了问题很大程度上你可以把代码发送给openai,大概率它可以帮你找到问题


这里着重说一下代理的问题,通过本地调试的时候应该是没有办法访问接口 api.openai.com



这里一种是nodejs实现的腾讯云函数,一种是go语言实现的云函数,这两种方式相对来说是最简单的,当然还可以有其他的方式了


3、go语言初级开发


由于年后时间相对充裕,所以在结合自身状况的前提下,我开启了go语言的学习,这期间真的好多的问题甚至是代码异常都是通过openai解决的, 也就是它能给予我莫大的帮助


image.png


说句不太好听的话:最近掘金好像没怎么使用了,而且连签到都经常忘记了,百度和谷歌也就更不用说了,一定程度上,改变了我处理问题的方式。不知道掘金通过后台的访问数据,能否看出一点问题。


所以最近我就通过go语言,算是原生的来调用了几个openai官网对外提供的接口。


这里也有go语言开发的类库,当然其他语言的也都有









各个语言都有,发展可谓百家争鸣,当然自家的python可谓有得天独厚的优势


4、通过go对接openai


下面我简单说一下我通过go是如何来对接openai接口的,分为以下几个小节


4.1、gin框架


Gin 是一个使用 Go 语言编写的 Web 框架,具有轻量、快速和易于使用的特点。Gin 框架提供了许多 Web 开发中常用的功能和中间件,包括路由、请求参数解析、日志记录、错误处理、认证授权、Swagger 文档生成等,使得开发者可以更加方便快捷地进行 Web 开发。


  • 已经使用强大的路由,对外对前端提供接口路由(路由可以分组,还可以继续分组真的很棒)


  • 可以使用Swagger文档提供与前端交流的媒介(生成接口预览、参数说明、还可调试、返回数据等等)


  • 将会使用中间件 验证token、日志记录、错误处理等


swagger如下,目前开发的接口就这几个而已,后续会慢慢的增加业务,不断优化。


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这是我目前对接openai 的几个路由


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4.2、fasthttp


在go中我主要是通过fasthttp类库来实现调用openai的接口的,没有使用上面说到的类库,主要是想学习一下通过fasthttp来调用接口


相对于标准库提供的net/http包,Fasthttp具有更高的性能和更低的内存占用。它也支持HTTP/1.x和HTTP/2协议。同样fasthttp也有极其强大的其他功能:


  • 快速的路由匹配。Fasthttp使用高效的路由匹配算法来快速地匹配请求。


  • 支持中间件。Fasthttp支持中间件,可以让开发人员在处理请求之前或之后添加自定义逻辑,例如身份验证、日志记录等。


  • 支持文件服务器。Fasthttp可以快速地为静态文件提供服务,这对于处理大量静态内容的Web应用程序非常有用。


  • 容易学习和使用。Fasthttp采用简单的API设计,并提供了丰富的文档和示例,使开发人员可以快速学习和使用。


4.3、代码实现


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看openai官网可以发现,这个接口主要的参数就是model和messages,而messages中又嵌套了一个数组结构体


type ChatModel struct {
  Model    string    `json:"model"`
  Messages []Message `json:"messages"`
}
type Message struct {
  Role    string `json:"role"`
  Content string `json:"content"`
}


所以这里我通过struct创建两个结构体,来组装参数,并通过后面的json:"model" 设置被转换为json后对应的字段


接下来看看整个函数,其中我也添加了我对代码的理解注释,毕竟刚学习可能理解的不到位


func GetChatCompletions(ctx *gin.Context) dto.ResponseResult {
  // 通过GetRawData获取前端传递的JSON数据结构
  data, _ := ctx.GetRawData()
  // 将data数据 包装成json数据
  var m map[string]interface{}
  _ = json.Unmarshal(data, &m)
  // 这里我定义的参数是content获取传入的参数
  content := m["content"].(string)
  // 组装openai 接口的参数实体
  chatModel := ChatModel{
    Model: "gpt-3.5-turbo",
    Messages: []Message{
      {Role: "user", Content: content},
    },
  }
  // 将实体结构转换为byte数组
  bytes, err := json.Marshal(chatModel)
  fmt.Println(string(bytes), "bytes")
  if err != nil {
    fmt.Println("error:", err)
    return dto.SetResponseFailure("数据转换错误")
  }
  // openai接口地址,可通过代理处理
  url := utils.OpenAIUrl + `/v1/chat/completions`
  // 定义fasthttp请求对象
  req := fasthttp.AcquireRequest()
  // 使用defer关键字可以确保在函数返回之前,即使出现了错误,也会释放请求对象的内存,从而避免内存泄漏和浪费。
  // 当请求处理完成时,应该调用fasthttp.ReleaseRequest(req)来将请求对象返回给对象池。
  defer fasthttp.ReleaseRequest(req)
  // 设置请求的url地址,请求头,以及通过SetBody设置请求的参数
  req.SetRequestURI(url)
  req.Header.SetMethod("POST")
  req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
  // req.Header.Set("Content-Type", "application/octet-stream")
  req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+utils.OpenAIAuthToken)
  //gpt-3.5-turbo-0301
  req.SetBody(bytes)
  // 这里跟上面AcquireRequest 类似的,一个是请求对象,一个是返回对象
  resp := fasthttp.AcquireResponse()
  defer fasthttp.ReleaseResponse(resp)
  // 通过fasthttp.Do真正的发起对象
  if err := fasthttp.Do(req, resp); err != nil {
    fmt.Println("Error:", err)
    // return dto.SetResponseFailure("调用openai发生错误")
    ctx.JSON(200, gin.H{"data": "调用openai发生错误"})
  }
  fmt.Println("Status:", resp.StatusCode())
  // 将返回对象中的body数据转换为json数据
  var obj map[string]interface{}
  if err := json.Unmarshal(resp.Body(), &obj); err != nil {
    panic(err)
  }
  fmt.Println("Body:", obj)
  // 最后我通过一个方法进行统一返回参数处理
  return dto.SetResponseData(obj)
}


4.4、调试效果


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目前初步完成了五个接口,细节的参数可能在需要的时候还会添加,具体后端代码 github.com/aehyok/go-a…


4.5、前端展示效果


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目前接口算是写好了,准备跟前端进行联调了,其实前端还有很多工作要做的,慢慢的把自己使用的这个工具好好优化。


5、总结


看似对接几个接口很简单,但是整个过程要学习的东西还是蛮多的,如果你也有兴趣学习,欢迎大家一起交流。


我的go代码仓库: github.com/aehyok/go-a…


我的个人博客:vue.tuokecat.com/blog


我的个人github:github.com/aehyok


我的前端项目:pnpm + monorepo + qiankun + vue3 + vite3 + 工具库、组件库 + 工程化 + 自动化


不断完善中,整体框架都有了


在线预览:vue.tuokecat.com


github源码:github.com/aehyok/vue-…

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