Unity集成GPT
Posted 辛羊华
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Unity集成GPT相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
GPT想必是最近互联网最火的话题了,作为一个Unity开发者,今天来介绍一下如何在Unity中使用GPT。
一、API 密钥
使用GPT的API首先要获得密钥,如下进入OpenAI官网(https://platform.openai.com/account/api-keys)–>选择自己的账号–>查看API密钥,然后创建一个自己的密钥(创建的后要记得复制好密钥)。
二、GPT模型
进入OpenAI文档(https://platform.openai.com/docs/models)页面可以看到目前主要可以使用的AI模型,如下从GPT3.0到GPT4.0。
目前可以免费使用的最高版本就是GPT-3.5,所以这里主要来介绍一下如何集成 gpt-3.5-turbo。
三、gpt-3.5-turbo 集成
进入API文档(https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create)选择Chat,就是gpt-3.5-turbo的使用文档。
OpenAI的接口访问主要都是使用Post请求,这里gpt-3.5-turbo的Post地址是:
https://api.openai.com/v1/chat/completions
请求与回调内容都是Json。
发送请求格式Request:
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": ["role": "user", "content": "Hello!"]
回调相应格式Respond:
"id": "chatcmpl-123",
"object": "chat.completion",
"created": 1677652288,
"choices": [
"index": 0,
"message":
"role": "assistant",
"content": "\\n\\nHello there, how may I assist you today?",
,
"finish_reason": "stop"
],
"usage":
"prompt_tokens": 9,
"completion_tokens": 12,
"total_tokens": 21
在Unity中则可以直接使用UnityWebRequest来实现Post请求:
UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(m_ApiUrl, "POST")
m_ApiUrl就是前面的Post地址。
在发送的信息中"model"就是使用示例中的"gpt-3.5-turbo",这是最新的可以免费使用的AI模型。
发送的消息"messages"中每个message都包含一个"role"(角色)和一个"content"(角色对于的内容)。
"role"可以选择 “system”, “user”, 或 “assistant”:
- "system"一般作为角色设定,比如NPC扮演的话可以设定NPC的身份、特点等;
- "user"就是用户角色;
- "assistant"就是AI的角色身份。
这里可能会好奇,为什么我们向GPT请求要发送AI角色的内容,其实这里我们主要是把上一次的提问和AI的回答都传回去,这样GPT就相当于有了记忆,知道我们前面对话说了啥,因此对话就不会是一个个孤立的问答了,官方的ChatGPT聊天同样是使用了这个原理。
这里给上完整的gpt-3.5-turbo示例请求代码
public class GptTurboScript : MonoBehaviour
/// <summary>
/// api地址
/// </summary>
public string m_ApiUrl = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
/// <summary>
/// gpt-3.5-turbo
/// </summary>
public string m_gptModel = "gpt-3.5-turbo";
/// <summary>
/// 缓存对话
/// </summary>
[SerializeField]public List<SendData> m_DataList = new List<SendData>();
/// <summary>
/// AI人设
/// </summary>
public string Prompt;
private void Start()
//运行时,添加人设
m_DataList.Add(new SendData("system", Prompt));
public
/// <summary>
/// 调用接口
/// </summary>
/// <param name="_postWord">发送的消息</param>
/// <param name="_openAI_Key">密钥</param>
/// <param name="_callback">GPT的回调</param>
/// <returns></returns>
IEnumerator GetPostData(string _postWord,string _openAI_Key, System.Action<string> _callback)
//缓存发送的信息列表
m_DataList.Add(new SendData("user", _postWord));
using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(m_ApiUrl, "POST"))
PostData _postData = new PostData
model = m_gptModel,
messages = m_DataList
;
string _jsonText = JsonUtility.ToJson(_postData);
byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(_jsonText);
request.uploadHandler = (UploadHandler)new UploadHandlerRaw(data);
request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer();
request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
request.SetRequestHeader("Authorization", string.Format("Bearer 0", _openAI_Key));
yield return request.SendWebRequest();
if (request.responseCode == 200)
string _msg = request.downloadHandler.text;
MessageBack _textback = JsonUtility.FromJson<MessageBack>(_msg);
if (_textback != null && _textback.choices.Count > 0)
string _backMsg = _textback.choices[0].message.content;
//添加记录
m_DataList.Add(new SendData("assistant", _backMsg));
_callback(_backMsg);
#region 数据包
[Serializable]public class PostData
public string model;
public List<SendData> messages;
[Serializable]
public class SendData
public string role;
public string content;
public SendData()
public SendData(string _role,string _content)
role = _role;
content = _content;
[Serializable]
public class MessageBack
public string id;
public string created;
public string model;
public List<MessageBody> choices;
[Serializable]
public class MessageBody
public Message message;
public string finish_reason;
public string index;
[Serializable]
public class Message
public string role;
public string content;
#endregion
使用只需要调用GetPostData这个方法,传入你要发送的消息和你的API密钥,然后在_callback回调中获取到GPT返回的信息就可以了。
四、GPT绘画
和gpt-3.5-turbo类似,画图的Post接口为:
https://api.openai.com/v1/images/generations
发送请求格式Request:
"prompt": "A cute baby sea otter",
"n": 2,
"size": "1024x1024"
"prompt"为要绘制的图片描述;"n"为绘制数量;"size"为图片大小。
回调相应格式Respond:
"created": 1589478378,
"data": [
"url": "https://..."
,
"url": "https://..."
]
返回的"url"就是图片的路径地址。
同样赋上完整的请求代码:
public class GPTImage : MonoBehaviour
//API key
[SerializeField] private string m_OpenAI_Key = "填写你的Key";
/// <summary>
/// api地址
/// </summary>
public const string m_ApiUrl = "https://api.openai.com/v1/images/generations";
/// <summary>
/// 调用接口
/// </summary>
/// <param name="_postWord"></param>
/// <param name="_openAI_Key"></param>
/// <param name="_callback"></param>
/// <returns></returns>
public IEnumerator GetPostData(string _postWord, Action<List<string>> _callback)
using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(m_ApiUrl, "POST"))
PostData _postData = new PostData(_postWord, 10, "512x512");
string _jsonText = JsonUtility.ToJson(_postData);
byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(_jsonText);
request.uploadHandler = (UploadHandler)new UploadHandlerRaw(data);
request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer();
request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
request.SetRequestHeader("Authorization", string.Format("Bearer 0", m_OpenAI_Key));
yield return request.SendWebRequest();
if (request.responseCode == 200)
string _msg = request.downloadHandler.text;
MessageBack _textback = JsonUtility.FromJson<MessageBack>(_msg);
if (_textback != null && _textback.data.Count > 0)
List<string> urlList= new List<string>();
for (int i = 0; i < _textback.data.Count; i++)
Debug.Log(_textback.data[i].url); //图片路径
urlList.Add(_textback.data[i].url);
_callback(urlList);
#region 数据包
[Serializable]
public class PostData
public string prompt;
public int n;
public string size;
public PostData(string _prompt, int _n, string _size)
prompt = _prompt;
n = _n;
size = _size;
[Serializable]
public class MessageBack
public string created;
public List<Data> data;
[Serializable]
public class Data
public string url;
#endregion
五、AICommand
AICommand是一位日本的开发者keijiro通过使用gpt-3.5-turbo来实现命令操控Unity,比如输入:创建物体、创建灯光、添加组件、改变颜色等。但这些命令使用英语才比较准确,通过下载源码(https://github.com/keijiro/AICommand)研究后,把发送给GPT的前置提示改成中文后就能比较好的识别中文命令了。
static string WrapPrompt(string input)
=> "Write a Unity Editor script.\\n" +
" - It provides its functionality as a menu item placed \\"Edit\\" > \\"Do Task\\".\\n" +
" - It doesn’t provide any editor window. It immediately does the task when the menu item is invoked.\\n" +
" - Don’t use GameObject.FindGameObjectsWithTag.\\n" +
" - There is no selected object. Find game objects manually.\\n" +
" - I only need the script body. Don’t add any explanation.\\n" +
"The task is described as follows:\\n" + input;
如上,"input"为我们要输入的命令,前面部分为对命令的一些解释要求,其主要逻辑是让GPT先生成一个Editor模式下运行的脚本,脚本里面来实现我们描述的功能,比如“创建10个立方体”,当执行完这个脚本的功能后再把脚本删除,这样在感观上就像GPT能在Unity做一些操作。
在使用过程中遇到一些问题:
1.GPT给的脚本中时常给你一些使用提示,而我们需要的是存脚本才能正常运行,所以就需要在前置描述里面特别强调我们只需要纯代码文本。
2.因描述不准确、理解偏差或功能复杂等情况导致GPT生成的脚本并不能正常运行,其实这个目前并不好解决,AICommand能实现的也是一些简单基础的操作,但可以通过一些人为的操作,让GPT半自动的来实现一些更复杂的工作,比如可以让GPT在Unity生成脚本后我们在去挂载或修改脚本,这样加上人的操作虽然感觉不是那么智能,但也能提高很多效率。目前Unity商店中就有人做了一款类似的插件。
六、总结
目前GPT在Unity的应用虽还不能很高的智能化,但可以使用他生产代码、修改代码、以及给出一些优化、设计建议等,从而很大程度的提升我们的工作效率。
Unity集成华为游戏服务SDK方式:集成Unity官方游戏SDK
Unity官方为广大游戏开发者提供了集成华为HMS SDK的方式,包含游戏和华为hms core其他功能模块,这里只介绍如何集成游戏模块。
Unity官方文档链接:https://docs.unity.cn/cn/Packages-cn/com.unity.huaweiservice@1.3/manual/gameservices_cn.html
打开文档后,左上角可以查看文档版本,默认是1.3.4版本。
当前最新文档是2.3.0,建议切换到最新版本集成sdk,具体接口在1.3.4版本,接入接口时需要切换回1.3.4版本。点击左上角下三角符号切换:
如果集成过程中遇到问题,可以登录网页版unity账号,点击右上角中问号,咨询unity官方技术人员。附上unity链接:https://distribute.dashboard.unity.com/list
先下载华为游戏unity demo,下载链接:
https://github.com/Unity-Technologies/HuaweiServiceSample
使用的unity版本2020.2.4.f1c1,下面言归正传,集成步骤如下:
下载后将demo导入到unityhub,在unityHub中打开demo,在弹出的弹窗中选择ignore,如图:
等待项目导入project到unity。
导入之后,点击file->build settings->player settings,将产品信息替换为自己的。
对应的将包名和版本号替换为自己的。
将自己在AGC后台配置应用的agconnect-services.json文件放在如下目录下。
Json文件获取地址参考文档:
https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides/integrate-as-sdk-0000001050435953
将以下红线选中文件删掉:
重新创建自己应用的gradle文件,创建方法为在player setting页面,将以下选项打勾,unity自动在对应位置创建文件,如图:
然后在对应的文件里面加入Game Service SDK的配置,我们参考unity官网提供的文档如下章节完成相关配置,不做赘述。
链接:
https://docs.unity.cn/cn/Packages-cn/com.unity.hms@1.2/manual/appgalleryChinese.html#1-%E4%BB%8Eunity-asset-store%E5%AF%BC%E5%85%A5%E6%AD%A4%E5%8D%8E%E4%B8%BAhms-core-app-services-sdk
配置完后,选中game的unity文件编译
出现弹窗
这是要签名的意思,默认勾选了签名,改为不勾选可以先跳过签名
但是最终发布还是需要签名,我这里直接配置签名文件
选中我本地的keystore文件,必须是keystore文件,jks文件识别不到,自己本地转化一下即可。
这里顺便写一下我自己的转化步骤:
1. 先将jks转化为中间文件.p12,命令行输入 :
keytool -importkeystore –srckeystore 后缀为jks文件的路径 -deststoretype PKCS12 -destkeystore p12的存放路径
2. 将.p12转化为keystore文件,命令行输入:
keytool -v -importkeystore –srckeystore p12文件的路径 -srcstoretype PKCS12 –destkeystore keystore存放路径 -deststoretype JKS
将keystore文件导入后输入自己的签名文件的密码。如图
重新编译,然后在控制台报错:
看这个意思应该是c#文件里面的错误,模块太多,我只需要游戏相关的就行,咨询了unity人员说可以把不相关的删掉,还帮我划分了下可以删除的部分。
按照图片删掉里面框住的部分,再编译,报错如下:
看到里面报错很多刚刚删除的模块相关文件找不到,找到这个test文件夹,删掉,还有这个错误
也将对应路径下的void文件删掉,重新build。然后报错
看这个报错cs文件有错,看了代码没发现错误,重启unity编辑器或者操作一个简单粗暴的方法,创建新项目,然后把assets文件夹挪进去,重新编译,这样可以避免因为一些环境不同的原因出现一些无从下手的问题。我这里重启后之前错误消失,出现了其他报错。
看样子全部是ui文件夹里面的报错,应该是用到了之前删除的文件,从而找不到了。把ui文件夹删掉,重新build,报错:
提示我包不存在,应该是哪里有用到,最后我在这个路径下找到相关文件夹
删掉后重新build,编译成功,成功打包apk。
手机安装后效果如图:
安装后就可以自行调测接口啦。
unity接口和华为原生游戏sdk接口映射可以参考:
https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201519912259900022?fid=0101271690375130218
unity接口文档参考:
https://docs.unity.cn/cn/Packages-cn/com.unity.huaweiservice@1.3/manual/gameservices_cn.html
以上是关于Unity集成GPT的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章