安卓ChatGPT开发入门：从零搭建智能对话应用

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最近在安卓应用中集成 AI 对话功能的需求越来越多，ChatGPT 的 API 提供了很好的解决方案。本文将手把手教你如何在安卓应用中集成 ChatGPT，实现智能对话功能。我们使用的是 Kotlin + Retrofit + Coroutines 这套组合方案，这也是目前安卓开发中最主流的技术栈之一。

在开始之前，你需要先获取 OpenAI 的 API Key：

登录 OpenAI 官网 (https://platform.openai.com/)
点击右上角头像，选择 ”View API Keys”
点击 ”Create new secret key” 生成 API 密钥
记下这个密钥，我们后面会用到

建议在 OpenAI 后台设置好使用配额，避免意外产生高额费用。对于开发测试阶段，可以将使用限制设置得低一些。

首先，在项目的 build.gradle 文件中添加必要的依赖：

dependencies {
    // Retrofit
    implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0'
    implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0'

    // Coroutines
    implementation 'org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.6.4'

    // OkHttp
    implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.10.0'
    implementation 'com.squareup.okhttp3:logging-interceptor:4.10.0'
}

接下来我们定义 Retrofit 接口和服务类。创建一个 ChatService.kt 文件：

interface ChatApiService {@Headers("Content-Type: application/json", "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY")
    @POST("v1/chat/completions")
    suspend fun getChatResponse(@Body request: ChatRequest): ChatResponse

    @Headers("Content-Type: application/json", "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY")
    @POST("v1/chat/completions")
    fun getChatResponseStream(@Body request: ChatRequest): Response<ResponseBody>
}

然后创建对应的数据模型类：

data class ChatRequest(
    val model: String = "gpt-3.5-turbo",
    val messages: List<Message>,
    val temperature: Float = 0.7f,
    val stream: Boolean = false
)

data class Message(
    val role: String, // "system", "user" or "assistant"
    val content: String
)

data class ChatResponse(
    val id: String,
    val choices: List<Choice>
)

data class Choice(
    val message: Message,
    val index: Int,
    val finish_reason: String
)

ChatGPT API 支持流式响应，这对于移动端应用来说非常重要，可以显著提升用户体验。下面是如何实现流式响应的代码：

class ChatService {
    private val apiService: ChatApiService by lazy {Retrofit.Builder()
            .baseUrl("https://api.openai.com/")
            .client(OkHttpClient.Builder().addInterceptor(HttpLoggingInterceptor().apply {level = HttpLoggingInterceptor.Level.BASIC}).build())
            .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
            .build()
            .create(ChatApiService::class.java)
    }

    fun getStreamResponse(messages: List<Message>): Flow<String> = flow {
        val request = ChatRequest(
            messages = messages,
            stream = true
        )

        val response = apiService.getChatResponseStream(request)

        if (response.isSuccessful) {response.body()?.let { body ->
                val reader = body.source().buffer()
                while (true) {val line = reader.readUtf8Line() ?: break
                    if (line.startsWith("data:") && line != "data: [DONE]") {val json = line.substring(6)
                        try {val chatResponse = Gson().fromJson(json, ChatResponse::class.java)
                            chatResponse.choices.firstOrNull()?.message?.content?.let { content ->
                                emit(content)
                            }
                        } catch (e: Exception) {// 处理 JSON 解析错误}
                    }
                }
            }
        } else {throw IOException("API 请求失败: ${response.code()}")
        }
    }.flowOn(Dispatchers.IO)
}

在 ViewModel 中管理状态和数据处理：

class ChatViewModel : ViewModel() {private val chatService = ChatService()

    private val _messages = MutableStateFlow<List<Message>>(emptyList())
    val messages: StateFlow<List<Message>> = _messages

    private val _isLoading = MutableStateFlow(false)
    val isLoading: StateFlow<Boolean> = _isLoading

    private val _error = MutableStateFlow<String?>(null)
    val error: StateFlow<String?> = _error

    fun sendMessage(text: String) {
        viewModelScope.launch {
            try {
                _isLoading.value = true
                _error.value = null

                // 添加用户消息
                val userMessage = Message("user", text)
                _messages.value = _messages.value + userMessage

                // 获取 AI 回复
                val assistantMessage = Message("assistant", "")
                _messages.value = _messages.value + assistantMessage

                val updatedMessages = _messages.value.toList()

                chatService.getStreamResponse(updatedMessages.dropLast(1))
                    .collect { chunk ->
                        _messages.value = updatedMessages.dropLast(1) + 
                            Message("assistant", updatedMessages.last().content + chunk)
                    }
            } catch (e: Exception) {_error.value = e.message ?: "发生未知错误"} finally {_isLoading.value = false}
        }
    }
}