AIGC: 关于ChatGPT中基于API实现一个Client客户端

Java版的GPT的Client

  • 可作为其他编程语言的参考
  • 注意: 下面包名中的 xxx 可以换成自己的

1 )核心代码结构设计

  • src
    • main
      • java
        • com.xxx.gpt.client
          • entity
            • ChatCompletion.java
            • ChatCompletionResponse.java
            • ChatChoice.java
            • …
          • util
            • Proxys.java
            • …
          • ChatApi.java
          • ChatGPTClient.java
    • test
      • java
        • com.xxx.gpt.client.test
            <
基于OpenAI GPT搭建AIGC应用:从API调用到Web服务实战 AIGC(AI生成内容)技术正从概念走向工程实践,其核心在于通过API调用大语言模型能力实现内容自动化生成。理解API调用原理、提示词工程和令牌计费机制是构建定制化AI工具的基础。从技术价值看,自建AIGC应用能实现业务场景深度定制和流程自动化,突破通用AI服务的局限性。在应用场景上,可快速开发智能周报生成器、邮件助手等生产力工具。本文以OpenAI GPT为例,详细演示如何通过Python调用Chat Completions API,并构建命令行工具和FastAPI Web服务,涵盖环境配置、提示词优化、 阅读详情

相关推荐

企业级AIGC检测API集成实战:从原理到高并发架构设计

AIGC检测技术是当前内容安全与合规领域的关键技术,其核心原理是通过分析文本的统计特征、语义模式和风格一致性,识别由大语言模型生成的内容。这项技术的价值在于帮助企业自动化甄别AI生成文本,有效应对UGC平台中虚假内容、学术作弊和商业欺诈等风险。在实际应用场景中,企业需要将检测能力无缝集成到内容审核、风险控制和数据分析等业务流程。本文以陌讯AIGC检测系统为例,深入探讨了如何通过API接口实现高效集成,并针对高并发场景提供了异步队列、熔断降级等稳定性架构方案,帮助企业构建可靠的AI内容治理体系。

weixin_30945039的博客 436

FastGPT:高效本地化部署的AIGC开源方案

大语言模型(LLM)作为AIGC领域的核心技术,通过深度学习实现自然语言理解与生成。其核心原理是基于Transformer架构的海量参数模型,通过预训练和微调适应不同任务。在工程实践中,LLM的高效部署面临响应速度、并发能力和数据隐私等挑战。FastGPT作为优化解决方案,通过智能缓存机制和请求优化,显著提升API性能,特别适合企业级AI助手、金融医疗等隐私敏感场景。实测显示其响应速度比官方API快3-5倍,错误率降低至0.3%,支持纯本地化部署保障数据安全,为开发者提供高性能、低成本的LLM应用实现方案。

weixin_33728708的博客 442

2025年AIGC大模型实战:从零部署到微调应用全指南

AIGC(人工智能生成内容)和大模型技术正从概念走向工程实践,其核心在于将预训练模型转化为可部署、可集成的服务。理解模型推理、微调和工作流编排等基本原理,是构建实际应用的关键。从技术价值看,本地化部署和垂直领域适配能显著降低成本并提升数据安全性。在应用场景上,智能客服、代码助手和知识库问答等都需要稳定的模型服务支持。本文以Ollama、vLLM和Dify等工具为例,演示如何快速搭建私有化模型服务,并深入探讨了使用LoRA和QLoRA进行参数高效微调的方法,帮助开发者掌握从模型部署到业务集成的全流程。

weixin_34175509的博客 389

AIGC与大模型学习路径全解析:从工程师到产品经理的实战指南

在人工智能浪潮中,大模型与生成式AI(AIGC)已成为驱动技术创新的核心引擎。其原理基于Transformer架构,通过海量数据预训练获得强大的理解和生成能力,技术价值在于能够处理复杂的自然语言任务,实现人机交互的智能化。在工程实践中,开发者通过API调用、框架应用(如LangChain)以及检索增强生成(RAG)等技术,将大模型能力集成到各类应用场景中,如智能客服、内容创作和数据分析。对于希望系统掌握AIGC技能的工程师和产品经理而言,明确的学习路径至关重要。本文聚焦**AIGC大模型工程师**和**AI

weixin_33744141的博客 431

多模型协同AIGC代码审查实战:架构设计与工程落地

代码审查是保障软件质量、提升团队协作效率的关键实践。其核心原理在于通过系统性的代码检查,发现潜在缺陷、安全漏洞和设计问题,从而在软件开发生命周期早期控制风险。随着人工智能生成内容(AIGC)技术的发展,特别是大语言模型(LLM)在代码理解上的突破,为自动化代码审查带来了新的技术价值。通过将AIGC模型与静态分析工具结合,可以构建智能审查系统,不仅能识别语法和风格问题,更能理解代码意图、检测复杂逻辑漏洞。这种技术尤其适用于对代码质量要求严苛的持续集成(CI/CD)流程、大规模团队协作以及追求工程效能的开发场景

weixin_34200628的博客 354

阿里灵码企业级集成:QorderCN网关实现OpenAI兼容API治理

AI编程助手正从开发者工具演进为企业级研发基础设施,其核心在于如何将大模型能力安全、可控、可审计地融入现有DevOps体系。OpenAI兼容API已成为行业事实标准,它通过统一接口抽象底层模型差异,降低多厂商切换成本,支撑企业构建AI能力‘抽象层’。QorderCN作为阿里通义灵码的企业级网关组件,不仅完成协议转换,更承载身份鉴权(RAM角色+JWT)、配额管控、敏感代码过滤与审计日志等关键治理能力。该方案已落地金融、制造、政务等领域,解决‘想用不敢用、想管管不住’的典型困境,是当前中大型技术团队实现AI编

weixin_30555515的博客 381

DeepSeek开源大模型实战:从API调用到本地部署的完整指南

大语言模型作为人工智能生成内容(AIGC)的核心技术,通过Transformer架构实现了对自然语言的深度理解与生成。其原理基于海量数据预训练和注意力机制,能够捕捉文本中的复杂语义关系。这项技术的价值在于大幅降低了AI应用开发门槛,使开发者能够快速构建智能对话、代码生成、文档分析等应用。在实际工程实践中,开源大模型如DeepSeek通过提供免费API和可本地部署的版本,让开发者可以零成本集成到开发环境和企业应用中。本文聚焦于如何通过API调用、本地部署和自定义应用开发三个核心场景,解决实际开发中遇到的模型接

dechen6073的博客 430

基于Qwen-Image-3.0构建图像描述服务:从API调用到生产部署

多模态大模型通过融合视觉与语言理解能力,实现了对图像内容的深度解析与自然语言描述。其核心原理在于将图像编码为向量表示,并与文本语义空间对齐,从而完成视觉问答、图像描述等任务。这类技术为智能客服、内容审核、文档分析等场景提供了强大的自动化理解能力,显著提升了信息处理效率。在实际工程集成中,开发者需处理图像预处理、API调用、错误处理等关键环节。本文以Qwen-Image-3.0为例,详细演示如何构建一个支持多语言的图像描述生成服务,涵盖环境配置、Flask服务开发、多语言支持实现以及生产环境部署的完整流程,帮

weixin_30292843的博客 300

AIGC: 关于ChatGPT中API接口调用相关准备工作

通过页面和GPT交流获取信息相比直接调用GPT的API而言是非常有限的, 我们需要借助GPT的API开发来激发AI工具的无限可能,实现更多个性化需求

Wang的专栏 2183

AIGC: 关于ChatGPT中的API调用模型

可供GPT的API调用的模型

Wang的专栏 860

AIGC: 关于ChatGPT中基于API实现一个StreamClient流式客户端

前文,通过我们开发的Client能够正常的和 Open AI 进行交互,能够去调用GPT的API, 通过API将我们的 message 请求发送给GPT并且正常的接收到了GPT对我们的返回, 在前面我们去浏览 GPT 它的API的时候,我们发现它是支持流式访问的, 我们可以开发一个Stream的Client,能够支持流式的接收GPT的响应, 流式的Client在很多场景下也是非常有必要的

Wang的专栏 1071

Xilinx IP库在Modelsim/Questasim中的高效仿真实践

本文详细介绍了在Modelsim/Questasim中高效仿真Xilinx FPGA设计的核心方法。针对仿真时常见的IP核缺失错误,重点解析了两种主流解决方案:使用Vivado的compile_simlib命令自动编译完整仿真库,以及利用export_simulation命令为特定工程生成仿真脚本。文章还提供了手动配置库的深入理解、实战排错步骤及高级避坑指南,帮助用户构建稳定、高效的独立仿真环境。

sony5的博客 1231

STM32串口调试踩坑记:HAL_UART_ErrorCallback里不先解锁,你的中断接收就废了

本文深入分析了STM32串口调试中HAL_UART_ErrorCallback的锁机制陷阱,指出在错误回调中不先解锁会导致中断接收失效的问题。通过解析HAL库源码,提出了正确的错误处理实现方法,并分享了预防措施与最佳实践,帮助开发者提升串口通信的可靠性。

weixin_33733810的博客 516

物联网技术(AIR780E cat1-4G模块+小程序+腾讯云MQTT)驱动的智能井盖系统设计(连载01)

终端设备采用AIR780E模块作为主控器,电子模块有三轴加速度传感器、可燃气体传感器,AIR780E模块(4G模块)通过MQTT通信协议进行数据打包上传至EMQX服务器,在EMQX服务器中,用户可以自行订阅主题和发布主题,小程序通过MQTT通信协议订阅EMQX服务器的主题,服务器通过接收到硬件发布的数据,转发到微信小程序。

leida_3669的博客 2218

域用户无法修改密码问题的解决方案

问题描述:加域的电脑无法更改密码,提示“无法更新密码,为新密码提供的值不符合字符域的长度、复杂度或历史要求”。 问题原因:域控制器中相关设置问题,主要如下图所示(如启用复杂性、最短期限和强制密码历史) 解决方案:在域控制器中更改对应的密码策略即可: ① 禁用复杂性要求 ② 最短使用期限改为0天 ③ 强制密码历史改为0 如果出现无法更改的情况,如下图箭头所指的图标所示 代表需要在域控制器的组策...

运维日记 3万+

DELL SC存储扩容避坑指南:6Gb vs 12Gb扩展柜混插的真相

本文深入解析DELL SC存储扩容中6Gb与12Gb扩展柜混插的核心规则与性能影响。文章指出,从SCOS 7.3版本起允许混插,但整个SAS环路速率将降至最低设备水平,尤其在12Gb控制器上接入6Gb扩展柜会严重拖累性能。指南提供了清晰的兼容性矩阵、实战操作流程及关键避坑清单,帮助管理员安全、高效地完成存储扩容。

weixin_28314575的博客 459

大数据知识面试题-通用(2026版)

序列号 内容 链接 1 大数据知识面试题-通用(2022版) 待续… 2 大数据知识面试题-Hadoop(2022版) 待续… 3 大数据知识面试题-MapReduce和yarn(2022版) 待续… 4 大数据知识面试题-Zookeepr (2022版) 待续… 5 大数据知识面试题-Hive (2022版) 待续… 6 大数据知识面试题-Flume(2022版) 待续… 7 大数据知识面试题-Hbase(2022版) 待续… 8 大数据知识面试题-sqoop(....

拉格朗日的学习笔记 2万+

通过情感分类实例 详细介绍如果借助Huggingface平台 完成Transformers模型运行(包括配置环境-tokenizer-Model-输出头-预测)

attention_mask和padding是配套使用的,当人为去修改padding的时候,也要把attention_mask里面的参数进行修改。下载Huggingface包,Huggingface可以说是一个社区,集成了很多nlp的模型、数据集、预训练权重文件等等,并且免费,只需要pip install下载即可。那么用什么做分类就选择什么输出头,就import什么东西。代码中使用了自动分词器选择,它是由checkpoint指定的预训练模型关联的,不用我们自己选择tokenizer,它自动帮我们选择好了。

LZL2020LZL的博客 1138

ppt保存时嵌入字体,但找不到字体使用的位置的解决办法

摘要 当PPT提示无法保存嵌入字体时,可通过VBA代码快速定位使用该字体的文本。具体步骤如下: 按ALT+F11打开VBA编辑器,新建模块并粘贴提供的代码; 运行代码后输入目标字体名称(如“方正兰亭黑简体”); 程序将列出所有使用该字体的幻灯片编号及对应文本内容; 修改这些文本的字体即可解决保存问题。该方法高效精准,适用于排查PPT字体嵌入失败的情况。(150字)

智慧空间实验室 1403

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

上一篇: AIGC: 关于ChatGPT中token和tiktoken工具
下一篇: WebGL笔记:图形缩放的原理和实现
Wang's Blog
博客等级 码龄12年 7438粉丝 2421原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Wang's Blog

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值