微软跨平台maui开发chatgpt客户端

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什么是maui

.NET 多平台应用 UI (.NET MAUI) 是一个跨平台框架，用于使用 C# 和 XAML 创建本机移动(ios,andriod)和桌面(windows,mac)应用。

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chagpt

最近这玩意很火，由于网页版本限制了ip，还得必须开代理， 用起来比较麻烦，所以我尝试用maui开发一个聊天小应用 结合 chatgpt的开放api来实现（很多客户端使用网页版本接口用cookie的方式，有很多限制(如下图)总归不是很正规）

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效果如下

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mac端由于需要升级macos13才能开发调试，这部分我还没有完成，不过maui的控件是跨平台的，放在后续我升级系统再说

本项目开源

https://github.com/yuzd/maui_chatgpt

学习maui的老铁支持给个star

开发实战

我是设想开发一个类似jetbrains的ToolBox应用一样，启动程序在桌面右下角出现托盘图标，点击图标弹出应用(风格在windows mac平台保持一致)

需要实现的功能一览

  • 托盘图标(右键点击有menu)
  • webview(js和csharp互相调用)
  • 聊天SPA页面(react开发,build后让webview展示)

新建一个maui工程(vs2022)

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坑一： 默认编译出来的exe是直接双击打不开的

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工程文件加上这个配置

<WindowsPackageType>None</WindowsPackageType>
<WindowsAppSDKSelfContained Condition="'$(IsUnpackaged)' == 'true'">true</WindowsAppSDKSelfContained>
<SelfContained Condition="'$(IsUnpackaged)' == 'true'">true</SelfContained>

以上修改后，编译出来的exe双击就可以打开了

托盘图标(右键点击有menu)

启动时设置窗口不能改变大小，隐藏titlebar， 让Webview控件占满整个窗口

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这里要根据平台不同实现不同了，windows平台采用winAPI调用，具体看工程代码吧

WebView

在MainPage.xaml 添加控件

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对应的静态html等文件放在工程的 Resource\Raw文件夹下 (整个文件夹里面默认是作为内嵌资源打包的,工程文件里面的如下配置起的作用)

<!-- Raw Assets (also remove the "Resources\Raw" prefix) -->
<MauiAsset Include="Resources\Raw\**" LogicalName="%(RecursiveDir)%(Filename)%(Extension)" />
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【重点】js和csharp互相调用

这部分我找了很多资料，最终参考了这个demo，然后改进了下

https://github.com/mahop-net/Maui.HybridWebView

主要原理是：

  • js调用csharp方法前先把数据存储在localstorage里
  • 然后windows.location切换特定的url发起调用，返回一个promise，等待csharp的事件
  • csharp端监听webview的Navigating事件，异步进行下面处理
  • 根据url解析出来localstorage的key
  • 然后csharp端调用excutescript根据key拿到localstorage的value
  • 进行逻辑处理后返回通过事件分发到js端

js的调用封装如下：


// 调用csharp的方法封装
export default class CsharpMethod {
  constructor(command, data) {
    this.RequestPrefix = "request_csharp_";
    this.ResponsePrefix = "response_csharp_";
    // 唯一
    this.dataId = this.RequestPrefix + new Date().getTime();
    // 调用csharp的命令
    this.command = command;
    // 参数
    this.data = { command: command, data: !data ? '' : JSON.stringify(data), key: this.dataId }
  }

  // 调用csharp 返回promise
  call() {
    // 把data存储到localstorage中 目的是让csharp端获取参数
    localStorage.setItem(this.dataId, this.utf8_to_b64(JSON.stringify(this.data)));
    let eventKey = this.dataId.replace(this.RequestPrefix, this.ResponsePrefix);
    let that = this;
    const promise = new Promise(function (resolve, reject) {
      const eventHandler = function (e) {
        window.removeEventListener(eventKey, eventHandler);
        let resp = e.newValue;
        if (resp) {
          // 从base64转换
          let realData = that.b64_to_utf8(resp);
          if (realData.startsWith('err:')) {
            reject(realData.substr(4));
          } else {
            resolve(realData);
          }
        } else {
          reject("unknown error ： " + eventKey);
        }
      };
      // 注册监听回调(csharp端处理完发起的)
      window.addEventListener(eventKey, eventHandler);
    });
    // 改变location 发送给csharp端
    window.location = "/api/" + this.dataId;
    return promise;
  }

  // 转成base64 解决中文乱码
  utf8_to_b64(str) {
    return window.btoa(unescape(encodeURIComponent(str)));
  }
  // 从base64转过来 解决中文乱码
  b64_to_utf8(str) {
    return decodeURIComponent(escape(window.atob(str)));
  }

}

前端的使用方式

import CsharpMethod from '../../services/api'

// 发起调用csharp的chat事件函数
const method = new CsharpMethod("chat", {msg: message});
method.call() // call返回promise
.then(data =>{
  // 拿到csharp端的返回后展示
  onMessageHandler({
    message: data,
    username: 'Robot',
    type: 'chat_message'
  });
}).catch(err =>  {
    alert(err);
});

csharp端的处理：

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这么封装后，js和csharp的互相调用就很方便了

chatgpt的开放api调用

注册号chatgpt后可以申请一个APIKEY

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API封装：

  public static async Task<CompletionsResponse> GetResponseDataAsync(string prompt)
        {
            // Set up the API URL and API key
            string apiUrl = "https://api.openai.com/v1/completions";

            // Get the request body JSON
            decimal temperature = decimal.Parse(Setting.Temperature, CultureInfo.InvariantCulture);
            int maxTokens = int.Parse(Setting.MaxTokens, CultureInfo.InvariantCulture);
            string requestBodyJson = GetRequestBodyJson(prompt, temperature, maxTokens);

            // Send the API request and get the response data
            return await SendApiRequestAsync(apiUrl, Setting.ApiKey, requestBodyJson);
        }

        private static string GetRequestBodyJson(string prompt, decimal temperature, int maxTokens)
        {
            // Set up the request body
            var requestBody = new CompletionsRequestBody
            {
                Model = "text-davinci-003",
                Prompt = prompt,
                Temperature = temperature,
                MaxTokens = maxTokens,
                TopP = 1.0m,
                FrequencyPenalty = 0.0m,
                PresencePenalty = 0.0m,
                N = 1,
                Stop = "[END]",
            };

            // Create a new JsonSerializerOptions object with the IgnoreNullValues and IgnoreReadOnlyProperties properties set to true
            var serializerOptions = new JsonSerializerOptions
            {
                IgnoreNullValues = true,
                IgnoreReadOnlyProperties = true,
            };

            // Serialize the request body to JSON using the JsonSerializer.Serialize method overload that takes a JsonSerializerOptions parameter
            return JsonSerializer.Serialize(requestBody, serializerOptions);
        }

        private static async Task<CompletionsResponse> SendApiRequestAsync(string apiUrl, string apiKey, string requestBodyJson)
        {
            // Create a new HttpClient for making the API request
            using HttpClient client = new HttpClient();

            // Set the API key in the request headers
            client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer " + apiKey);

            // Create a new StringContent object with the JSON payload and the correct content type
            StringContent content = new StringContent(requestBodyJson, Encoding.UTF8, "application/json");

            // Send the API request and get the response
            HttpResponseMessage response = await client.PostAsync(apiUrl, content);

            // Deserialize the response
            var responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();

            // Return the response data
            return JsonSerializer.Deserialize<CompletionsResponse>(responseBody);
        }

调用方式

  var reply = await ChatService.GetResponseDataAsync('xxxxxxxxxx');

完整代码参考 https://github.com/yuzd/maui_chatgpt

在学习maui的过程中，遇到问题我在microsoft learn提问，回答的效率很快，推荐大家试试看

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关于我

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posted @ 2022-12-18 11:13  俞正东  阅读(2277)  评论(0)  编辑  收藏  举报