最近openAI发布了目前chatGPT所使用的模型gpt-3.5-Turbo，之前使用了text-davinci-003模型做了一个galgame的AI女友对话的demo。这次趁着新接口的发布，对这个demo也同步更新了模型调用的代码。本篇文章将分享一下，如何在unity里使用UnityWebRequest实现与openAI的接口调用以及信息处理的示例，希望能够帮助到有需要的朋友。

一、gpt-3.5-Turbo官方示例分析

①首先我们需要知道turbo接口api的调用地址，从官方文档中查询，找到了调用连接，如下：

api调用地址：https://api.openai.com/v1/chat/completions

②调用api所需要发送的报文

1）Header：

①ContentType:application/json

②Authorization:Bearer 你的apikey

2）发送的报文主体

从openAI官方网站查询了一下Turbo的调用示例，官方展示了一个Python的代码示例：

# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work
import openaiopenai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},{"role": "user", "content": "Where was it played?"}]
)

从官方示例可以发现，我们需要发送的报文，应该包含model的名称以及需要发送的messages，实际上从官方文档里看，可以发送的字段会更多，需要的话请大家自行查询吧。

我们可以发现，发送的报文里，包含有role角色定义，以及角色所发送的消息。

这里我们注意一下，role的可选值，必须是

口 system：在初始化的时候，设置AI的角色设定，可以理解为是人设。

口 user：我们发送的信息，放在这里

口 assistant：模型返回的信息，放在这里

需要注意的是，观察官方示例，可以发现，所有发送的信息以及反馈信息均被放置在报文里，这样可以让模型回答的时候，关联前文。

3）返回的报文

模型返回的报文格式如下所示，返回的信息以Json格式反馈。

{"id": "chatcmpl-6pWU3qzNuTBLU7U0tUw6Nqa0oQhWbHF","object": "chat.completion","created": 1677737615,"model": "gpt-3.5-turbo-0301","usage": {"prompt_tokens": 39,"completion_tokens": 35,"total_tokens": 74},"choices": [{"message": {"role": "assistant","content": "你好，我是AI助手！"},"finish_reason": "stop","index": 0}]
}

二、unity发送的报文格式

因为我们需要使用unity来访问api，所以需要修改一下报文主体。这里我们将需要发送的报文写成Json格式：

{"model":"gpt-3.5-turbo","messages":[{"role": "system", "content": "你是一个经验丰富的AI助手，能帮我处理很多计算机事务"},{"role": "user", "content": "你好"},{"role": "assistant", "content": "你好，我是一个语言模型AI"}]
}

三、Unity中调用api的代码示例

本节内容将介绍一下如何使用UnityWebRequest实现调用gpt-3.5-Turbo的代码实现。

1）首先定义一下数据发送的类，用作保存待发送的报文信息。

  [Serializable]public class PostData{public string model;public List<SendData> messages;}[Serializable]public class SendData{public string role;public string content;public SendData() { }public SendData(string _role,string _content) {role = _role;content = _content;}}

2）定义一下返回数据的类，用于保存模型返回的数据信息

 [Serializable]public class MessageBack{public string id;public string created;public string model;public List<MessageBody> choices;}[Serializable]public class MessageBody{public Message message;public string finish_reason;public string index;}[Serializable]public class Message{public string role;public string content;}

3）unity使用UnityWebRequest调用api的代码示例

调用api的功能写成一个方法，输入的参数包含待发送的文本、openAI的密钥以及回调函数，方法里需要用的一些变量，我放在脚本里做了定义。

以下是完整的代码示例：

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;public class GptTurboScript : MonoBehaviour
{/// <summary>/// api地址/// </summary>public string m_ApiUrl = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";/// <summary>/// gpt-3.5-turbo/// </summary>public string m_gptModel = "gpt-3.5-turbo";/// <summary>/// 缓存对话/// </summary>[SerializeField]public List<SendData> m_DataList = new List<SendData>();/// <summary>/// AI人设/// </summary>public string Prompt;private void Start(){//运行时，添加人设m_DataList.Add(new SendData("system", Prompt));}/// <summary>/// 调用接口/// </summary>/// <param name="_postWord"></param>/// <param name="_openAI_Key"></param>/// <param name="_callback"></param>/// <returns></returns>public IEnumerator GetPostData(string _postWord,string _openAI_Key, System.Action<string> _callback){//缓存发送的信息列表m_DataList.Add(new SendData("user", _postWord));using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(m_ApiUrl, "POST")){PostData _postData = new PostData{model = m_gptModel,messages = m_DataList};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}", _openAI_Key));yield return request.SendWebRequest();if (request.responseCode == 200){string _msg = request.downloadHandler.text;MessageBack _textback = JsonUtility.FromJson<MessageBack>(_msg);if (_textback != null && _textback.choices.Count > 0){string _backMsg = _textback.choices[0].message.content;//添加记录m_DataList.Add(new SendData("assistant", _backMsg));_callback(_backMsg);}}}}#region 数据包[Serializable]public class PostData{public string model;public List<SendData> messages;}[Serializable]public class SendData{public string role;public string content;public SendData() { }public SendData(string _role,string _content) {role = _role;content = _content;}}[Serializable]public class MessageBack{public string id;public string created;public string model;public List<MessageBody> choices;}[Serializable]public class MessageBody{public Message message;public string finish_reason;public string index;}[Serializable]public class Message{public string role;public string content;}#endregion
}

本文的代码示例是基于我前段时间做的一个使用chatGPT实现的二次元AI女友galgame的demo提取的，源码包提供了text-davinci-003以及gpt-3.5-Turbo两个模型的demo示例，源码已经发布在Gitee上，需要使用的朋友，可以自行下载参考。

Gitee地址：chatGPTAIGirlFrienchatGPTAIGirlFriendSample: 使用chatGPT+unity+Azure+VRoid制作的简单的AI女友(老婆)对话机器人的demo。

本文链接：https://my.lmcjl.com/post/3708.html