一、基于ChatGPT API的PC端软件开发过程遇到的问题的分析

首先来看一下效果图吧！

本客户端使用的是 JavaFX 开发的。JavaFX 相比于 Swing 来说，JavaFX 支持 CSS 样式，如果使用 Java 来开发 GUI 软件的话，还是推荐使用 JavaFX 的。JavaFX 是 2008 年由 Oracle 公司推出的项目。需要说明的是在高版本的 JDK 中不含有 JavaFX 相关的 API，所以你需要自己安装 JavaFX。因为我开发使用的是 JDK 8 所以无需自己另外安装 JavaFX，直接就可以调用 JavaFX API。

上面的图中我们可以看到使用 JavaFX 编写的 UI 界面不是太好看，没办法 Java 是我的主力编程语言，所以只能用 Java 来编写 UI 界面了。

主要有四个功能，分别是：发送，保存，查看，删除。其中发送是最核心的功能。在发送时会间接调用 GPT-3.5 API，这里为什么说是间接调用而不是直接调用呢，想必大家都知道，这个 OpenAI 公司是不对我们中国地区开放的，虽然我们可以直接访问OpenAI 的官方网站，但是不能访问 OpenAI 的产品ChatGPT。所以这里我们必须要自己使用一个国外的服务器作为中转服务器。很容易理解为啥使用中转服务器就可以访问GPT API，比如你是A，你可以访问B，但是你无法访问C，然而B是可以访问C的，那么你就可以告诉B，让B把信息传递给C。

这里我只讲开发客户端软件遇到的问题，不会讲解如何编写接口。

二、遇到的第一个问题，用户点击发送按钮后，线程阻塞

这个问题主要是因为用户点击了发送按钮后会调用 Hutool 工具类中的 HttpRequest.post() 方法将数据发送到自己定义的接口上。代码如下：

sendButton.setOnAction(e -> sendMessage());
private void sendMessage() {// 获取用户输入的消息并将其添加到聊天区域String prompt = inputArea.getText();// 获取当前时间String nowTime = getNowTime();chatArea.appendText(nowTime + "\n");chatArea.appendText("我说：" + prompt + "\n\n");// 清空输入框inputArea.setText("");// 存储上下文语境messages.add(new Message("user", prompt));// 获取 ChatGPT 的回复String reply = httpRequest(messages);// 机器人回复时间String replyTime = getNowTime();chatArea.appendText(replyTime + "\n");// 把内容显示到 UI 界面上chatArea.appendText("机器人说：" + reply + "\n\n");messages.add(new Message("assistant", reply));
}

在上面的代码中，运行的时候给用户的感觉是不好的，因为在调用 httpRequest(messages) 时会造成线程阻塞。因为在当前线程在进行网络请求时是非常耗时的操作，所以整个 main 线程会阻塞，导致应用卡顿，如果 ChatGPT 一直没有响应结果，那么会一直卡在那里。

或许你们想到的是创建一个新的线程来发送 http 请求就解决了，其实不是的，问题的根源在我们点击“发送”按钮，我们应该在点击发送按钮的时候创建新的线程，当然这里我在发送 http 的时候也是创建了新的线程。代码如下：

sendButton.setOnAction(e -> {Task<Void> task = new Task<Void>() {@Overrideprotected Void call() throws Exception {// 执行耗时操作，例如发送网络请求或执行计算密集型任务sendMessage();// 返回nullreturn null;}};// 在后台线程上执行Tasknew Thread(task).start();// 将操作提交到JavaFX应用程序线程队列中Platform.runLater(() -> {// 在此更新UI或执行其他需要在JavaFX应用程序线程上执行的操作});
});

private void sendMessage() {// 获取用户输入的消息并将其添加到聊天区域String prompt = inputArea.getText();// 获取当前时间String nowTime = getNowTime();chatArea.appendText(nowTime + "\n");chatArea.appendText("我说：" + prompt + "\n\n");// 清空输入框inputArea.setText("");// 存储上下文语境messages.add(new Message("user", prompt));// 获取 ChatGPT 的回复// String reply = httpRequest(messages);// 创建新的线程去发送 ChatGPT 请求FutureTask<String> task = new FutureTask<String>(new Callable<String>() {@Overridepublic String call() throws Exception {return httpRequest(messages);}});new Thread(task).start();try {String reply = task.get();// 机器人回复时间String replyTime = getNowTime();chatArea.appendText(replyTime + "\n");// 把内容显示到 UI 界面上chatArea.appendText("机器人说：" + reply + "\n\n");messages.add(new Message("assistant", reply));} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

注意：如果想要更新 UI 界面的内容，那么可以使用Platform.runLater()。

三、第二个问题是ChatGPT无法进行连续对话，也就是没有上下文语境

我们每次把聊天记录发送给 ChatGPT 就行。

这里我们使用一个集合存放聊天记录，每次把聊天记录追加到集合里面即可。然后把 List 集合发送到 ChatGPT API。

// 存放上下文语境
private List<Message> messages = new ArrayList<>();
// 存储上下文语境
messages.add(new Message("system", "你是一个助手"));
messages.add(new Message("user", prompt));
messages.add(new Message("assistant", reply));

其中 Message 类代码如下：

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Message {private String role;private String content;
}

ChatGPT 开发文档中说明了 role 有三种值，一个是 system，表示让 ChatGPT 充当什么角色，第二种取值是 user，表示用户，第三种是 assistant，表示 ChatGPT。而角色对应的内容存储到 content 变量中。这类似于 map 集合，也就是 role 是 key，content 是 value。

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