[Android] RXKotlin과 retrofit2를 사용하여 GPT chat API 구현하기

1. OPENAI API 설명문서를 읽고 API 연동방법에 대해 알아본다. API Reference - OpenAI API

OpenAI Platform

 

request와 response

대충 그렇구나~ 알아보고 다음으로 넘어가보자.

(회원가입하고 API key는 발급받아보세요)

 

2. Gradle에 implement

/* Retrofit2 */
implementation ("com.squareup.retrofit2:retrofit:2.3.0")
implementation ("com.squareup.retrofit2:adapter-rxjava2:2.3.0")
implementation ("com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.3.0")
implementation ("com.squareup.okhttp3:logging-interceptor:3.9.0")

/* RxKotlin */
implementation ("io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.1")
implementation ("io.reactivex.rxjava2:rxkotlin:2.3.0")

 

3. manifiest에 internet 권한 설정

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>

 

4. client 폴더 생성 -> GPTClient class 생성

class GPTClient {
    companion object {
        private const val GPT_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/" //GPT API url

        fun getGPTApi(): GithubService = Retrofit.Builder()
            .baseUrl(GPT_URL)
            .client(OkHttpClient())
            .addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
            .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
            .build()
            .create(GithubService::class.java)
    }
}

 

5. model 폴더 생성 -> GPTRepo data class 생성

data class GPTRepo(
    @SerializedName("id") val id: String,
    @SerializedName("object") val gptObject: String,
    @SerializedName("created") val created: Long,
    @SerializedName("model") val model: String,
    @SerializedName("choices") val choices: List<Choice>,
    @SerializedName("usage") val usage: Usage
)

data class Choice(
    @SerializedName("index") val index: Int,
    @SerializedName("message") val message: Message,
    @SerializedName("finish_reason") val finishReason: String
)

data class Message(
    @SerializedName("role") val role: String,
    @SerializedName("content") val content: String
)

data class Usage(
    @SerializedName("prompt_tokens") val promptTokens: Int,
    @SerializedName("completion_tokens") val completionTokens: Int,
    @SerializedName("total_tokens") val totalTokens: Int
)

위의 respone 양식에 맞춘 데이터 클래스를 생성!

 

6. service 폴더 생성 -> GPTService interface 생성

interface GPTService {
    @POST("completions")
    fun getGPTRepos(
        @Header("Content-Type") contentType: String,
        @Header("Authorization") authorization: String,
        @Body body: RequestBody
    ) : Single<GPTRepo>
}

헤더

@Header("Content-Type") 에는 "application/json" 가 들어가고,

@Header("Authorization") 에는 "Bearer $apiKey" 가 들어갈겁니다.

바디는 API 호출하는 부분에서 자세히 보시죠.

 

7. API 호출

@SuppressLint("CheckResult")
fun gptApi(message: String){
	//본인 apikey 입력, message에는 gpt에게 전달할 메시지 입력
    GPTClient.getGPTApi().getGPTRepos("application/json", "Bearer $apiKey", setApiInfo(message))
        .subscribeOn(Schedulers.io())
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
        .subscribe ({ items ->
            println(items.choices[0].message.content)
        }, { e ->
            println(e.toString())
        })
}

private fun setApiInfo(message: String): RequestBody {
    //AI 컨셉
    val aiConcept = JSONObject()
    aiConcept.put("role", "system")
    aiConcept.put("content","You are helpful assistant")

    //user 메시지
    val userMsg = JSONObject()
    userMsg.put("role", "user")
    userMsg.put("content", message)

    //AI 컨셉, user 메시지 병합 하기
    val jsonObject = JSONArray()
    jsonObject.put(aiConcept)
    jsonObject.put(userMsg)

    //Body 생성
    val requestBody = JSONObject()
    requestBody.put("model", "gpt-3.5-turbo")
    requestBody.put("messages", jsonObject)

    return requestBody.toString().toRequestBody("application/json".toMediaTypeOrNull())
}

body에는

ai 컨셉, 메시지, 모델명이 들어갑니다.

 

activity, viewmodel 등 원하는 곳에서 호출하시면 됩니다!

끝!

 

 

참고 블로그 ↓

 

[Android] RxKotlin과 Retrofit2를 사용해 Github api 정보 가져오기 — 꾸준하게 (tistory.com)

[Android] RxKotlin과 Retrofit2를 사용해 Github api 정보 가져오기