1.註冊一個賬號並獲取API keys： OpenAI 登入頁面
⬆點擊進入後右上角 頭像點進後會有如上圖樣式，點擊View API keys即可
⬆點擊Create new Security key，這個Key是你之後呼叫API使用要確認你身份的一把Key
2.接著你可以看官方api文件： OpenAI api文件
看文件介紹怎麼串，再照文件上說明去串
不過若是對curl或api請求稍微有經驗了，可以直接找到官方提供的curl範例，去改成你熟悉的語言請求
curl https://api.openai.com/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \
-d '{"model": "text-davinci-003", "prompt": "Say this is a test", "temperature": 0, "max_tokens": 7}'
⬆ 快速介紹一下上面這段curl的含義
1. 我們要發送request的url是https://api.openai.com/v1/completions
2. 如果要拆成更細可以看成前段https://api.openai.com/ domain name
跟後段API接口 v1/completions
3. 中間-H的部分是Header
Content-Type: application/json主要用途為我們request body的格式要為json
Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY 這個則是你要使用OpenAI提供的API你必需要輸入一個驗證API key
也就是我們前面產生的key
4. -d '{....}' 最後面-d是要傳給接口的json格式，{}框框內即要傳的json內容
5. 簡單json key解釋：
model ：為chatGPT的模型，官方有提供不同種的模型供串接者使用，
每個都有最大token，或是收費，甚至可靠性不一，可以自己根據文件來測試：
GPT-3 model文件
prompt：就是你要問的問題，跟前面你直接輸入到chatGPT網頁版的聊天室一樣，
只是現在變成你自己用程式去發請求
max_tokens： 則是你想要這次請求最多可以幾個tokens限制，
因為官方應該是用tokens數字來收費，
所以可能可以透過max_tokens來限制，
每次的請求，可能是讓有長期規劃使用該api的人可以控制流量吧?
（這邊的tokens只是官方用來計算流量計費的一種方式，並非常見用token來驗證的那種token）
可以開始使用你熟悉的語言來開發API了
串接 OpenAI API 的 Kotlin 程式
val gptAPI = OkHttpHelper.http(ChatGptConfig.httpChatGptServer).create(ChatGptAPI::class.java)
val promptText = messageText?.replace(MessageCommand.ChatGptAsk.command, "")
println("promptText:${promptText}")
val request = ChatGptCompletionRequest().apply {
prompt = promptText
model = "text-ada-001"
}
gptAPI.chatGptCompletion("Bearer ${ChatGptConfig.openAPIKey}", request = request).enqueue(object :
Callback<ChatGptCompletionResult> {
override fun onResponse(
call: Call<ChatGptCompletionResult>,
response: Response<ChatGptCompletionResult>
) {
println("onResponse")
}
override fun onFailure(call: Call<ChatGptCompletionResult>, t: Throwable) {
println("onFailure")
}
})
⬆ 這邊我習慣把各種有可能會覆用的code拉出來寫，ChatGptAPI.kt、ChatGptCompletionRequest.kt、ChatGptCompletionResult.kt...等等
中間因為沒有要寫太大的專案，就懶得自己寫thread操作了
先用最簡單用的retrofit內建Callback
裡面已經幫忙處理UI Thread跟sub Thread的切換了
interface ChatGptAPI {
@Headers("Content-Type: application/json")
@POST("v1/completions")
fun chatGptCompletion(
@Header("Authorization") openAPIKey: String,
@Body request: ChatGptCompletionRequest
): Call<ChatGptCompletionResult>
}
⬆ 這邊主要是用Retrofit把串接接口分離出來
object OkHttpHelper {
private var gsonBuilder: GsonBuilder = GsonBuilder()
const val MAX_CACHE_SIZE = 10
init {
gsonBuilder
.setPrettyPrinting()
.setDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'")
}
@Synchronized
fun http(
hostName: String = "",
connectTimeout: Long = 20,
readTimeout: Long = 30,
writeTimeout: Long = 30,
): Retrofit {
synchronized(OkHttpHelper::class.java) {
val okHttpClient = build(
connectTimeout = connectTimeout,
readTimeout = readTimeout,
writeTimeout = writeTimeout
)
return Retrofit.Builder()
.baseUrl(hostName)
.client(okHttpClient.build())
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create(gsonBuilder.create()))
.build()
}
}
@JvmOverloads
fun build(
showBodyLog: Boolean = true,
connectTimeout: Long = 20,
readTimeout: Long = 30,
writeTimeout: Long = 30,
): OkHttpClient.Builder {
val httpBuilder = OkHttpClient().newBuilder()
.readTimeout(readTimeout, TimeUnit.SECONDS)
.connectTimeout(connectTimeout, TimeUnit.SECONDS)
.writeTimeout(writeTimeout, TimeUnit.SECONDS)
.retryOnConnectionFailure(true)
.proxy(Proxy.NO_PROXY)
val loggingInterceptor = HttpLoggingInterceptor()
if (showBodyLog) {
loggingInterceptor.level = HttpLoggingInterceptor.Level.BODY
} else {
loggingInterceptor.level = HttpLoggingInterceptor.Level.HEADERS
}
httpBuilder.addInterceptor(loggingInterceptor)
httpBuilder.connectionPool(ConnectionPool(0, 1, TimeUnit.SECONDS))
return httpBuilder
}
}⬆ 這邊就是建立一個http連線的類
現在你只需要再在你呼叫ChatGpt API成功的地方
去呼叫LineBot聊天室的API就能把返回的消息傳到你實際在使用的Line聊天室內了
點此連結去申請或直接用line帳號登入：Line Business ID
註冊完後，進入此畫面，點擊Create創建新的聊天室：
創建後，來到這個頁面，點擊Create a Messaging API Channel 來開通使用line bot的訊息API：
依照下圖，輸入資料
最後輸入完後
記得在條約打勾後創建
這邊兩組key是呼叫linebot相關接口需要的key
4.接著就是參考參考LineBot官方API文件，看看怎麼串:LineBot Messaging api文件
可以開始使用你熟悉的語言來開發API了
串接 LineBot API 的 Kotlin 程式
```kotlin class ReplyMessageBody{val replyMessageBody = LineReplayRequest(messages = listMessage, replyToken = replyToken) println("----replyMessageBody:${Gson().toJson(replyMessageBody)}----")
retrofitClient.lineReplayMessage(
accessToken = "Bearer ${LineBotConfig.channelAccessToken}",
request = replyMessageBody
).enqueue(object :
Callback<Any> {
override fun onResponse(call: Call<Any>, response: Response<Any>) {
println("onResponse")
}
override fun onFailure(call: Call<Any>, t: Throwable) {
println("onFailure")
}
})
}
<p style="text-align:left;">
⬆ 這裡跟前面ChatGPT串接的過程一樣，也是使用Retrofit來寫
</p>
```kotlin
interface LineAPI {
@Headers("Content-Type: application/json")
@POST("v2/bot/message/reply")
fun lineReplayMessage(
@Header("Authorization") accessToken: String,
@Body request: LineReplayRequest
): Call<Any>
}
⬆ 拉出來的Line Messaging接口
可以用一些雲端Server或在自己本地IP架設Server把寫好的代碼放上去
即可開始你的LineBot串接ChatGpt服務
後面則是反覆測試你上線的功能是否有bug、後續維護都是可以注意的地方
剩下就自行去摸索吧，快來試試看！
這裡就是回到前面去過的Line Deverloper
進到Messaging API這個頁面
把你開放的接口輸入進來就行了
⬆更新你的url到Line後台
⬆輸入完後，可以確認你的Server是不是通的
⬆點Verify後的結果顯示，若是錯誤則會反饋error code
⬆開一個/line_callback接口
3.我推薦一個免費用的線上Server：ngrok
因為這個使用門檻低，很適合新手
只需要照著官網文件
幾乎無痛就幫你把本地port轉換成一個對外的Url
相當方便
⬆登入後，看到ngrok的dashboard，這時只需要照上方步驟
1.下載zip安裝
2.在commend line (Linux/mac) / dos(windows) 中複製輸入上方指令
3.最後選一個port轉成對外port即可
