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ChatGPT Java API

Código fonte JAVA

2.1.1

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API Java ChatGPT

Uma API Java/Kotlin OpenAI não oficial e fácil de usar para ChatGPT, assistentes e muito mais!

Características

Conclusões
- Suporte de streaming via OpenAI#streamCompletion
Conclusões de bate-papo
- Suporte de streaming via OpenAI#streamChatCompletion
- Suporte a funções, confira os exemplos java e exemplos kotlin
- Suporte do Azure
Incorporações (Novo!)
Arquivos (Novo!)
Assistentes (Novo!)
- Que inclui Threads, Runs e tudo mais que você precisa para executar seus assistentes!

Instalação

Para Kotlin DSL ( build.gradle.kts ), adicione isto ao seu bloco de dependências:

dependencies {
    implementation( " com.cjcrafter:openai:2.1.0 " )
}

Para projetos Maven, adicione isto ao seu arquivo pom.xml no bloco <dependencies> :

< dependency >
    < groupId >com.cjcrafter</ groupId >
    < artifactId >openai</ artifactId >
    < version >2.1.0</ version >
</ dependency >

Veja o repositório maven para gradle/ant/etc.

Exemplo de trabalho

Este é um exemplo simples de funcionamento da API ChatGPT em Java:

 import com . cjcrafter . openai . OpenAI ;
import com . cjcrafter . openai . chat . ChatMessage ;
import com . cjcrafter . openai . chat . ChatRequest ;
import com . cjcrafter . openai . chat . ChatResponse ;
import io . github . cdimascio . dotenv . Dotenv ;

import java . util . ArrayList ;
import java . util . List ;
import java . util . Scanner ;

/**
 * In this Java example, we will be using the Chat API to create a simple chatbot.
 */
public class ChatCompletion {

  public static void main ( String [] args ) {

    // To use dotenv, you need to add the "io.github.cdimascio:dotenv-kotlin:version"
    // dependency. Then you can add a .env file in your project directory.
    String key = Dotenv . load (). get ( "OPENAI_TOKEN" );
    OpenAI openai = OpenAI . builder ()
            . apiKey ( key )
            . build ();

    List < ChatMessage > messages = new ArrayList <>();
    messages . add ( ChatMessage . toSystemMessage ( "Help the user with their problem." ));

    // Here you can change the model's settings, add tools, and more.
    ChatRequest request = ChatRequest . builder ()
            . model ( "gpt-3.5-turbo" )
            . messages ( messages )
            . build ();

    Scanner scan = new Scanner ( System . in );
    while ( true ) {
      System . out . println ( "What are you having trouble with?" );
      String input = scan . nextLine ();

      messages . add ( ChatMessage . toUserMessage ( input ));
      ChatResponse response = openai . createChatCompletion ( request );

      System . out . println ( "Generating Response..." );
      System . out . println ( response . get ( 0 ). getMessage (). getContent ());

      // Make sure to add the response to the messages list!
      messages . add ( response . get ( 0 ). getMessage ());
    }
  }
}

Para mais exemplos, confira exemplos.

Observação : a OpenAI recomenda o uso de variáveis de ambiente para seu token de API (Leia mais).

Registro

Usamos SLF4J para registro. Para ativar o registro em log, adicione uma implementação de registro em log ao seu projeto. Se você encontrar um problema com a análise JSON, solicitaremos que você ative o registro e nos envie os registros.

Adicionando uma implementação de registro:

implementation( " ch.qos.logback:logback-classic: $version " )

Adicione um arquivo logback.xml à sua pasta de recursos:

< configuration >
    < appender name = " FILE " class = " ch.qos.logback.core.FileAppender " >
        < file >debug.log</ file >
        < append >false</ append >
        < encoder >
            < pattern >%date %level [%thread] %logger{10} %msg%n</ pattern >
        </ encoder >
    </ appender >

    < logger name = " com.cjcrafter.openai " level = " DEBUG " /> <!-- Change to OFF to disable our logging -->

    < root level = " DEBUG " >
        < appender-ref ref = " FILE " />
    </ root >
</ configuration >