什么是chatGPT？Unity结合OpenAI官方api实现类似chatGPT的AI聊天机器人

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/completions
https://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，调用http接口。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 key
private string m_OpenAI_Key="你的API KEY";
// 定义Chat API的URL
private 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。

————————————————

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_28962939/article/details/128358522