实现在Unity内部的大模型访问，我也是第一次接触Unity中通过大模型url访问。此博客面向新手，旨在给大家简单理解大模型POST和GET过程，还有实现简单的大模型访问。

参考博客：什么是chatGPT？Unity结合OpenAI官方api实现类似chatGPT的AI聊天机器人

附带源码地址：OpenAIChatRobotMaster: 使用unity实现的基于OpenAI官方api的AI聊天机器人示例

参考的博客主要用于访问CHATGPT，但是我目前需求是访问自己的大模型URL，其中碰到的问题以及代码的一些详细解读。

目录

一、效果展示

二、源码POST解读

三、源码修改

四、代码评价

五、整个代码

一、效果展示

UI改了一下，具体效果如上，这是使用了我们实验室自己部署的vicuna-13b大模型

二、源码POST解读

首先原博客的模型是chatgpt的：text-davinci-003模型，模型的请求体和响应体如下：

所以原博客的unity代码中有这样的封装：

[System.Serializable]public class PostData{public string model;public string prompt;public int max_tokens; public float temperature;public int top_p;public float frequency_penalty;public float presence_penalty;public string stop;}

[System.Serializable]public class TextCallback{public string id;public string created;public string model;public List<TextSample> choices;[System.Serializable]public class TextSample{public string text;public string index;public string finish_reason;}}

代码逻辑我做了一个图，大家可以看看，可以方便理解源代码：

逻辑概述：输入框的文本信息_msg一方面渲染到了聊天框m_PostChatPrefab，另一方面被封装到了_postData类里的prompt中。将json信息传递到LLM中，最后返回的_msg转json格式得到_textback格式。我们需要得到的是其中的choices[0]。将得到的choices[0]渲染到聊天框m_RobotChatPrefab中。

三、源码修改

具体修改部分主要是请求体和响应体的格式。源码中post过程没有错误答应部分，我自己中途打印了一些中间变量，方便查错：

本次以vicuna-13b大模型为例，官方文档没有请求体和响应体的格式，所以通过postman来查看的格式，如下：

参照上面的内容修改代码如下：

[System.Serializable]public class PostData{public string model;public List<Messages> messages;[System.Serializable]public class Messages{public string role;public string content;}public int web;public int account_id;public int conversation_id;public float temperature;public int top_p;public int n;public int max_tokens;public string stop;public bool stream;public float frequency_penalty;public float presence_penalty;public string user;}

[System.Serializable]public class TextCallback{public string id;public string created;public string model;public List<TextSample> choices;[System.Serializable]public class TextSample{public string index;public Messages message;[System.Serializable]public class Messages{public string role;public string content;}public string finish_reason;}}

其中的_postData传参代码修改如下：

PostData _postData = new PostData{model = m_PostDataSetting.model,messages = new List<PostData.Messages>{new PostData.Messages{role = "user",content = _postWord}},web = m_PostDataSetting.web,account_id = m_PostDataSetting.account_id,conversation_id = m_PostDataSetting.conversation_id,temperature = m_PostDataSetting.temperature,top_p = m_PostDataSetting.top_p,n = m_PostDataSetting.n,max_tokens = m_PostDataSetting.max_tokens,stop = "string",stream= false,frequency_penalty = m_PostDataSetting.frequency_penalty,presence_penalty = m_PostDataSetting.presence_penalty,user = "string"};

心得：

其中报错内容有1.打印出的_jsonText没有message

2.TextCallback.TextSample.Messages定义不正确

原因：

string _jsonText = JsonUtility.ToJson (_postData);中：

JsonUtility.ToJson()方法具有一些限制，它只能序列化Unity支持的类型，并且不能序列化嵌套的自定义类型（如Messages类）。

所以在新加的public class Messages前面添加[System.Serializable]，就可以序列化了。

四、代码评价

代码方面通俗易懂，但是因为后续工作需求，代码还有许多功能需要增加：

1.此代码将每一次的对话都直接渲染到聊天框中，没有在内部进行存储，导致的结果就是不能进行多轮对话，后续我将朝这个方向进行改进。

2.此对话响应方式是响应全部结束后才渲染出来，不能一个字一个字的流式响应。

针对这些需求，后续会对代码进行修改。

五、整个代码

private string m_ApiUrl = "http://*********/completion";//配置参数,用于存储聊天界面的一些配置信息。[SerializeField] private PostData m_PostDataSetting;//输入的信息,用于获取用户输入的聊天内容。[SerializeField] private InputField m_InputWord;//聊天文本放置的层,用于存储聊天气泡的位置信息。[SerializeField] private RectTransform m_rootTrans;//发送聊天气泡,用于存储用户发送的聊天气泡的预制体。[SerializeField] private ChatPrefab m_PostChatPrefab;//回复的聊天气泡，用于存储机器人回复的聊天气泡的预制体。[SerializeField] private ChatPrefab m_RobotChatPrefab;//滚动条，用于控制聊天界面的滚动。[SerializeField] private ScrollRect m_ScroTectObject;/// <summary>/// 发送信息UI/// </summary>public void SendData(){if (m_InputWord.text.Equals(""))return;//将输入框中的文本作为消息进行处理，string _msg = m_InputWord.text;// 以m_PostChatPrefab预制体为模板，生成聊天记录ChatPrefab _chat = Instantiate(m_PostChatPrefab, m_rootTrans.transform);_chat.SetText(_msg);//重新计算容器尺寸LayoutRebuilder.ForceRebuildLayoutImmediate(m_rootTrans);//使用协程(TurnToLastLine())确保聊天框始终显示最新的聊天记录。StartCoroutine(TurnToLastLine());//获取发送的数据并将其传递给回调函数(CallBack)。StartCoroutine(GetPostData(_msg, CallBack));//清空输入框文本m_InputWord.text = "";}/// <summary>/// AI回复的信息UI/// </summary>/// <param name="_callback"></param>private void CallBack(string _callback){//去除字符串两侧的空格_callback = _callback.Trim();//将该字符串传递给 ChatPrefab 类的实例变量 _chat。ChatPrefab _chat = Instantiate(m_RobotChatPrefab, m_rootTrans.transform);_chat.SetText(_callback);//重新计算容器尺寸LayoutRebuilder.ForceRebuildLayoutImmediate(m_rootTrans);//将页面滚动到最后一行，StartCoroutine(TurnToLastLine());}/// <summary>///UI协程函数， 将文本框滚动到最后一行消息的位置。/// </summary>/// <returns></returns>private IEnumerator TurnToLastLine(){yield return new WaitForEndOfFrame();//滚动到最近的消息m_ScroTectObject.verticalNormalizedPosition = 0;}/// <summary>/// 设置AI模型类型model/// </summary>/// <param name="_modelType"></param>public void SetAIModel(Toggle _modelType){if (_modelType.isOn){m_PostDataSetting.model = _modelType.name;}}//---------------------------------------------------------------------------------------------------------------/// <summary>/// 用于存储向AI模型发送的参数数据。/// </summary>[System.Serializable]public class PostData{public string model;public List<Messages> messages;[System.Serializable]public class Messages{public string role;public string content;}public int web;public int account_id;public int conversation_id;public float temperature;public int top_p;public int n;public int max_tokens;public string stop;public bool stream;public float frequency_penalty;public float presence_penalty;//public string user;}/// <summary>/// 向AI模型发送数据/// </summary>/// <param name="_postWord"></param>/// <param name="_callback"></param>/// <returns></returns>private IEnumerator GetPostData(string _postWord, System.Action<string> _callback){//UnityWebRequest发送POST请求，接口：m_ApiUrlvar request = new UnityWebRequest(m_ApiUrl, "POST");PostData _postData = new PostData{model = m_PostDataSetting.model,messages = new List<PostData.Messages>{new PostData.Messages{role = "user",content = _postWord}},web = m_PostDataSetting.web,account_id = m_PostDataSetting.account_id,conversation_id = m_PostDataSetting.conversation_id,temperature = m_PostDataSetting.temperature,top_p = m_PostDataSetting.top_p,n = m_PostDataSetting.n,max_tokens = m_PostDataSetting.max_tokens,stop = m_PostDataSetting.stop,stream = false,frequency_penalty = m_PostDataSetting.frequency_penalty,presence_penalty = m_PostDataSetting.presence_penalty,//user = m_PostDataSetting.user};//将 _postData 转换成 JSON 格式的字符串string _jsonText = JsonUtility.ToJson(_postData);byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(_jsonText);//请求数据data上传request.uploadHandler = (UploadHandler)new UploadHandlerRaw(data);//设置请求的下载处理器DownloadHandlerBuffer，，，返回的数据存储在缓存区request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer();//设置请求头。。告诉服务器上传的数据为 JSON 格式。request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");//request.SetRequestHeader("Authorization",string.Format("Bearer {0}",m_OpenAI_Key));//异步发送请求并等待响应yield return request.SendWebRequest();Debug.Log("Response Code: " + request.responseCode);if (request.responseCode == 200){string _msg = request.downloadHandler.text;Debug.Log(" _msg: " + _msg);//将_msg转化为TextCallback数据结构if (!string.IsNullOrEmpty(_msg)){TextCallback _textback = JsonUtility.FromJson<TextCallback>(_msg);Debug.Log("_textback: " + _textback);Debug.Log("_textback.choices[0]: " + _textback.choices[0]);Debug.Log("_textback.choices[0].message: " + _textback.choices[0].message);Debug.Log("_textback.choices[0].message.content: " + _textback.choices[0].message.content);if (_textback != null && _textback.choices != null && _textback.choices.Count > 0){_callback(_textback.choices[0].message.content);}else { Debug.LogError("Request Error: Invalid response data."); }}else{ Debug.LogError("Request Error: Empty response data."); }}else{Debug.LogError("Request Error: " + request.responseCode);}}/// <summary>/// 用于退出应用程序，/// </summary>public void Quit(){ Application.Quit(); }void Update(){if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Escape)){ Application.Quit(); }if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Return)){ SendData(); }}[System.Serializable]public class TextCallback{public string id;public string created;public string model;public List<TextSample> choices;[System.Serializable]public class TextSample{public string index;public Messages message;[System.Serializable]public class Messages{public string role;public string content;}public string finish_reason;}}