chatgpt-robot-java
内容：
此项目是我基于对大语言模型（LLM）的兴趣而开发的业余学习项目。随着LLM的流行，我在业余时间探索了其应用层面的知识，并通过阅读ChatGPT的官方接口文档，掌握了部分接口使用方法。我成功将ChatGPT的对话功能集成到微信公众号中，使用户能够直接在微信公众号上体验ChatGPT的问答功能，无需科学上网。此外，我还接入了流数据输出接口，并独立开发了一个简易页面来实现问答功能。项目还利用了ChatGPT的Function-Calling（函数调用功能）和针对PDF附件的RAG（检索增强型生成器）功能，以扩展ChatGPT在特定领域的知识。
责任描述：
1、研究并学习ChatGPT官方接口文档。
2、系统搭建和维护。
3、开发与ChatGPT官方接口的对接程序。
4、实现并接入Function-Calling功能，进行特定函数的编写。
5、构建Es搜索引擎和向量数据库。
6、解析PDF附件数据，并导入Es和向量数据库。
7、结合ChatGPT的对话接口、Function-Calling和RAG功能，开发高效的对话接口。
8、创建流式输出页面，实现问答功能。
9、通过前端维护问答的上下文，确保历史对话内容和当前问题的一致性。
开发环境：
IntelliJ IDEA、JDK1.8、Maven、Git、Tomcat 等。
软件架构：
SpringBoot、Caffeine、Okhttp-SSE、Hutool、Lombok、FastJson、Vue 等。
业绩:
1、ChatGPT与微信公众号集成：成功整合ChatGPT问答功能至微信，提供无需科学上网的便捷访问。
2、PDF附件处理：实现PDF内容解析与数据导入，扩展ChatGPT的专业知识应答能力。
3、简易问答页面开发：独立设计流式输出页面，增强用户互动体验。
4、高性能软件架构：运用SpringBoot、Vue等，构建高效、易维护的应用架构。
5、全栈技术展示：从后端架构到前端设计，展现全方位开发能力。
6、用户友好设计：结合Function-Calling与优化界面，提升交互丰富性和操作便利性。
7、知识扩展与问题解决：通过技术手段，增加ChatGPT知识覆盖，改善用户体验。