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实现 Java 后端调用 GPT 接口并返回带有
打字机效果的响应
为了
实现这一功能，可以分为以下几个部分来描述解决方案：
#### 1. 调用 GPT API 的后端逻辑
在 Java 中可以通过 HTTP 客户端库（如 `HttpClient` 或 `OkHttp`）向 GPT 提供的 RESTful API 发送请求。以下是基于 Open
AI GPT-3 API 的示例代码[^1]。
```java
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
public class GptApiCaller {
private static final String OPEN
AI_API_KEY = "your-api-key";
private static final String ENDPOINT_URL = "https://api.open
ai.com/v1/completions";
public String callGpt(String prompt) throws Exception {
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(ENDPOINT_URL))
.header("Authorization", "Bearer " + OPEN
AI_API_KEY)
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("""
{"model":"text-davinci-003","prompt":"%s","max_tokens":50}
""".formatted(prompt)))
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
return parseResponse(response.body()); // 解析 JSON 响应中的实际文本数据
}
private String parseResponse(String responseBody) {
// 使用 JSON 库解析字符串 (e.g., Jackson or Gson)，提取 'choices.text'
return null; // 返回处理后的文本
}
}
```
上述代码展示了如何通过 POST 请求发送提示给 GPT 并获取其完成的结果[^2]。
---
#### 2. 将结果以流的形式传输至
前端
为了让
前端能够实时接收到字符级的数据更新，可以采用 WebSocket 技术或者 Server-Sent Events (SSE)[^3] 来
实现实时通信。这里提供一种 SSE 方法作为例子：
##### 配置 Spring Boot 控制器支持 SSE 输出
如果使用的是 Spring Boot，则可以在控制器方法上启用事件流模式如下所示：
```java
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
@RestController
@RequestMapping("/stream")
public class TypewriterController {
@GetMapping(value = "/gpt-typewriter", produces = "text/event-stream")
public SseEmitter streamTypewriterEffect() {
SseEmitter emitter = new SseEmitter();
try {
StringBuilder sb = new StringBuilder(); // 存储完整的 GPT 响应
// 模拟逐字符推送过程
char[] chars = getGptResponse().toCharArray(); // 获取来自 GPT 的完整响应
for (char c : chars) {
Thread.sleep(75); // 创建延迟模拟打字速度
sb.append(c);
emitter.send(SseEmitter.event().data(sb.toString())); // 发送当前累积的内容
}
emitter.complete(); // 结束流
} catch (Exception e) {
emitter.completeWithError(e); // 处理错误情况
}
return emitter;
}
private String getGptResponse() throws Exception { // 这里调用之前定义好的 GptApiCaller 类的方法
return new GptApiCaller().callGpt("Your Prompt Here");
}
}
```
此片段
实现了服务器端将 GPT 文本逐步推送给客户端的功能[^4]。
---
#### 3.
前端接收与展示
最后，在
前端页面中订阅该事件源即可显示动态加载的
效果。下面是一个简单的 HTML 和 JavaScript 片段用于演示目的：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>GPT Typewriter</title>
</head>
<body>
<div id="output"></div>
<script type="text/javascript">
const eventSource = new EventSource('/stream/gpt-typewriter');
eventSource.onmessage = function(event) {
document.getElementById('output').innerText = event.data;
};
// 错误处理机制可选加入
eventSource.onerror = () => console.error('Event Source F
ailed');
</script>
</body>
</html>
```
这样就完成了整个流程的设计和实施说明[^5]。
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