一、什么是ChatGPT
最近chatGPT爆火,网络铺天盖地的各种文章视频,各种牛逼之声。倒算不上第一时间使用,发布隔了一周多,才从同事那里听说了这么个神奇的技术。这周阳了,持续发烧在家,忙着养病也没时间去了解。等到周五退烧了,病情也缓解了,也就趁着热度试用了一下chatGPT,确实很强大,对话逻辑清晰,甚至感觉不到和我对话的是一个AI。除了能够聊天对话之外,你甚至可以叫他帮助你读代码,写代码,有点牛逼有没有!
什么是chatGPT呢?从网上查的:chatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型,是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
我问了一下它chatGPT,是这么回答我的:chatGPT是一种基于语言模型的聊天机器人技术,它使用大量文本数据来学习如何与自然语言对话。它可以理解上下文,能够自然而直观的回答用户的查询,它也可以自动生成问题和句子,使对话更加流畅。
哈哈,对自己还是很了解的嘛。
不过,今天这篇文章也不是来科普chatGPT的,因为使用chatGPT是需要科学上网的,不用点特殊手段是没办法使用到的。当然,发布chatGPT的openAI提供了api,可以通过api来实现chatGPT的对话功能,api就不需要科学上网可直接访问了。那么我们看看怎么使用unity来开发实现一个AI聊天机器人吧。
二、开始前的准备
我们要使用openAI提供的api实现AI聊天机器人,首先需要做几个准备工作:
①注册一个OpenAI的账号。目前openAI暂不支持大陆地区,怎么注册到openAI的账号,不在本文章解答范围内,请自行解决。
②创建API秘钥。登录账号后,在账户管理界面里,找到API Keys页面,创建一个秘钥。这里要注意,创建秘钥之后,站点会提示保存好你的秘钥,这里务必要复制保存,错过了可就没办法再复制了!
③复制保存一下api地址与代码示例,方便使用。
官方提供了几个代码示例,从代码示例里查看信息,获取到官方api的地址:
https://api.openai.com/v1/completionshttps://api.openai.com/v1/completions 需要传递的参数:
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "",
"temperature": 0,
"max_tokens": 100,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0,
"stop": ["\n"]
记录这些信息就差不多了,咱们调用openAI的官方api用到信息基本都有了,现在开始尝试在unity里实现聊天机器人的功能吧。
三、编写代码实现聊天机器人功能
接下来,我们开始在unity里编写代码,实现我们所需要的功能。
1、编写一个类,用来保存Post的参数,参数定义参考上一节中我们记录的传递参数列表。
[System.Serializable]public class PostData{public string model;public string prompt;public int max_tokens; public float temperature; public int top_p; public float frequency_penalty; public float presence_penalty; public string stop;}
2、编写一个类,用于保存OpenAI返回的数据。这里我们要事先了解一下调用openAI的api后,返回给我们的数据格式,随便找一个API调试助手就可以了,参考官方文档要求的Header和发送的参数要求(Json),拿到返回数据,即可知道数据格式。我只处理我需要的信息,因此编写了以下的类来保存返回的数据。
/// <summary>/// 返回的信息/// </summary>[System.Serializable]public class TextCallback{public string id;public string created;public string model;public List<TextSample> choices;[System.Serializable]public class TextSample{public string text;public string index;public string finish_reason;}}
3、编写Post方法,发送参数至api。这里用到了UnityWebRequest类来实现post方法。使用unity提供的JsonUtility类来实现Json格式的转换。编写代码过程注意一下:发送Raw数据的时候,使用utf-8来读取byte数组,开始的时候没用使用utf-8,openAI那边返回有报错;
private IEnumerator GetPostData(string _postWord,System.Action<string> _callback){var request = new UnityWebRequest (m_ApiUrl, "POST");PostData _postData = new PostData{model = m_PostDataSetting.model,prompt = _postWord,max_tokens = m_PostDataSetting.max_tokens, temperature=m_PostDataSetting.temperature, top_p=m_PostDataSetting.top_p, frequency_penalty=m_PostDataSetting.frequency_penalty, presence_penalty=m_PostDataSetting.presence_penalty, stop=m_PostDataSetting.stop};string _jsonText = JsonUtility.ToJson (_postData);byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes (_jsonText);request.uploadHandler = (UploadHandler)new UploadHandlerRaw (data);request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer ();request.SetRequestHeader ("Content-Type","application/json");request.SetRequestHeader("Authorization",string.Format("Bearer {0}",m_OpenAI_Key));yield return request.SendWebRequest ();if (request.responseCode == 200) {string _msg = request.downloadHandler.text;TextCallback _textback = JsonUtility.FromJson<TextCallback> (_msg);if (_textback!=null && _textback.choices.Count > 0) { _callback(_textback.choices [0].text);}}}
4、我的代码里写了一个回调函数,用来处理openAI返回的信息。代码仅做参考,因为我的应用写成了一个聊天对话机器人的形式,所以在获取到openAI返回的信息之后,会创建一个对话框,并且把返回的信息输入到对话框里。获取信息之后更新窗体尺寸并且自动跳到最新的会话位置。
private void CallBack(string _callback){ _callback=_callback.Trim(); ChatPrefab _chat=Instantiate(m_RobotChatPrefab,m_ChatParent); _chat.SetText(_callback); //重新计算容器尺寸 LayoutRebuilder.ForceRebuildLayoutImmediate(m_rootTrans); StartCoroutine(TurnToLastLine()); } private IEnumerator TurnToLastLine(){ yield return new WaitForEndOfFrame(); //滚动到最近的消息 m_ScroTectObject.verticalNormalizedPosition=0; }
5、现在我们基本上已经完成了主要的代码编写。后面的一些工作就是使用unity制作一下聊天应用的界面和一些交互的代码了,就不再赘述,后面是全部代码。
using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;using UnityEngine.Networking;using UnityEngine.UI;public class GetOpenAI : MonoBehaviour{ //API keyprivate string m_OpenAI_Key="你的API KEY";// 定义Chat API的URLprivate string m_ApiUrl = "https://api.openai.com/v1/completions"; //配置参数 [SerializeField]private PostData m_PostDataSetting; //输入的信息 [SerializeField]private InputField m_InputWord; //聊天文本放置的层 [SerializeField]private Transform m_ChatParent; [SerializeField]private RectTransform m_rootTrans; //发送聊天气泡 [SerializeField]private ChatPrefab m_PostChatPrefab; //回复的聊天气泡 [SerializeField]private ChatPrefab m_RobotChatPrefab; //滚动条 [SerializeField]private ScrollRect m_ScroTectObject; //发送信息 public void SendData() { if(m_InputWord.text.Equals("")) return; string _msg=m_InputWord.text; ChatPrefab _chat=Instantiate(m_PostChatPrefab,m_ChatParent); _chat.SetText(_msg); //重新计算容器尺寸 LayoutRebuilder.ForceRebuildLayoutImmediate(m_rootTrans); StartCoroutine(TurnToLastLine()); StartCoroutine (GetPostData (_msg,CallBack)); m_InputWord.text=""; } //AI回复的信息 private void CallBack(string _callback){ _callback=_callback.Trim(); ChatPrefab _chat=Instantiate(m_RobotChatPrefab,m_ChatParent); _chat.SetText(_callback); //重新计算容器尺寸 LayoutRebuilder.ForceRebuildLayoutImmediate(m_rootTrans); StartCoroutine(TurnToLastLine()); } private IEnumerator TurnToLastLine(){ yield return new WaitForEndOfFrame(); //滚动到最近的消息 m_ScroTectObject.verticalNormalizedPosition=0; } //设置AI模型 public void SetAIModel(Toggle _modelType){ if(_modelType.isOn){ m_PostDataSetting.model=_modelType.name; } }[System.Serializable]public class PostData{public string model;public string prompt;public int max_tokens; public float temperature; public int top_p; public float frequency_penalty; public float presence_penalty; public string stop;}private IEnumerator GetPostData(string _postWord,System.Action<string> _callback){var request = new UnityWebRequest (m_ApiUrl, "POST");PostData _postData = new PostData{model = m_PostDataSetting.model,prompt = _postWord,max_tokens = m_PostDataSetting.max_tokens, temperature=m_PostDataSetting.temperature, top_p=m_PostDataSetting.top_p, frequency_penalty=m_PostDataSetting.frequency_penalty, presence_penalty=m_PostDataSetting.presence_penalty, stop=m_PostDataSetting.stop};string _jsonText = JsonUtility.ToJson (_postData);byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes (_jsonText);request.uploadHandler = (UploadHandler)new UploadHandlerRaw (data);request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer ();request.SetRequestHeader ("Content-Type","application/json");request.SetRequestHeader("Authorization",string.Format("Bearer {0}",m_OpenAI_Key));yield return request.SendWebRequest ();if (request.responseCode == 200) {string _msg = request.downloadHandler.text;TextCallback _textback = JsonUtility.FromJson<TextCallback> (_msg);if (_textback!=null && _textback.choices.Count > 0) { _callback(_textback.choices [0].text);}}} public void Quit(){ Application.Quit(); } void Update(){ if(Input.GetKeyDown(KeyCode.Escape)){ Application.Quit(); } }/// <summary>/// 返回的信息/// </summary>[System.Serializable]public class TextCallback{public string id;public string created;public string model;public List<TextSample> choices;[System.Serializable]public class TextSample{public string text;public string index;public string finish_reason;}}}
四、结束语
花了一点时间简单实现了一个基于OpenAI的聊天机器人的功能。完整的工程文件,我挂载在Git和Gee上供参考,unity版本请使用unity2020.1及以上版本。代码水平有限,上述编码过程仅做参考,如有不恰当之处欢迎交流。
聊天机器人效果可观看视频:
今日头条https://m.toutiao.com/is/hH5j3Tx/ 完整代码可自行到到Git上下载,unity版本请使用unity2020.1及以上版本
Github:https://github.com/zhangliwei7758/OpenAIChatRobotMasterhttps://github.com/zhangliwei7758/OpenAIChatRobotMaster
Gitee:OpenAIChatRobotMaster: 使用unity实现的基于OpenAI官方api的AI聊天机器人示例https://gitee.com/DammonSpace/open-aichat-robot-master