电脑基础 · 2023年4月19日

微信小程序 | 网易云+ChatGPT实现一个智能音乐推荐小程序

文章目录

    • * 效果预览
      • ** 分析用户的输入产生推荐
      • ** 分析用户的选择标签进行推荐
    • 一、需求背景
    • 二、项目原理及架构
      • 2.1 实现原理
        • (1) 基于用户的喜欢歌手推荐
        • (2)基于用户的兴趣标签推荐
        • (3)改进上一步推荐的结果
      • 2.2 技术架构
      • 2.3 技术栈
      • 2.4 数据交互原理
    • 三、项目功能的实现
      • 3.1 ChatGPT API的接入
      • 3.2 小程序端设计与实现
      • 3.3 数据后端设计与实现
    • 四、推荐阅读

* 效果预览

** 分析用户的输入产生推荐

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** 分析用户的选择标签进行推荐

微信小程序 | 网易云+ChatGPT实现一个智能音乐推荐小程序


一、需求背景

截止到现在,在AI大模型领域,国内外已经从OpenAI一方称霸到现在的群雄崛起之势!

这不前两天4月7日,阿里经过这么多天的蛰伏终于发布了他家自研大模型通义千问

微信小程序 | 网易云+ChatGPT实现一个智能音乐推荐小程序

国内外大厂的前赴后继,这足以说明AI大模型的火热。那么这个时候,作为应用开发的我们的机会就来了,我们可以充分借助大模型的能力来赋能我们的应用开发。那么这一次:我们来做一个基于网易云的音乐推荐小程序


网易云音乐大家应该都不陌生了,虽然说他没有QQ音乐家族那样丰富的版权,但是作为一款读乐比听歌更有趣的又去灵魂聚集地来说,这足以成为我们日常听歌的白月光!
微信小程序 | 网易云+ChatGPT实现一个智能音乐推荐小程序

  1. 在我们日常的听歌中过程中,经常会遇到一下几个问题:
    • 随着如今乐坛作曲水平的退步,越来越多的口水歌充斥在榜单中,当我们想听一些歌时,这些高流量、低创作水准的歌曲总是会被平台的推荐算法推荐过来,导致我们欣赏音乐的兴趣大打折扣!
    • 我们在使用网易云音乐的过程中,我们只能是以单纯的信息接收者的角色来进行数据交互,很多时候我们只是被动的接收平台给我们打上的用户画像标签!当推荐的内容和我们的兴趣爱好发生较大的偏差时,我们并不能及时地对平台推荐的内容进行修改,甚至不能对推荐规则进行修改!

那么这个时候,基于以上痛点,我们就可以直接使用ChatGPT来帮我们来进行歌曲的推荐,其好处在于:用ChatGPT进行推荐,我们可以及时对其反馈的结果进行修改,以及对他的推荐规则进行修改,从而找到最适合自己口味的歌曲!


二、项目原理及架构

2.1 实现原理

(1) 基于用户的喜欢歌手推荐

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(2)基于用户的兴趣标签推荐

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(3)改进上一步推荐的结果

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2.2 技术架构

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2.3 技术栈

模块 语言及框架 涉及的技术要点
小程序前端 基于VUE 2.0语法+Uni-app跨平台开发框架 Http接口通信、Flex布局方式、uView样式库的使用、JSON数据解析、定时器的使用
小程序接口服务端 javascript + Node WEB服务 网易云rest接口的开发、 ChatGPT API接口的数据对接 、 前后端websocket实时通信

2.4 数据交互原理

操作数据
API数据发送
处理用户请求
返回最终推荐歌曲列表
获取歌曲信息
返回歌曲数据
用户
小程序
ChatGPT
数据处理
网易云音乐接口

三、项目功能的实现

3.1 ChatGPT API的接入

要接入ChatGPT API,需要按照以下步骤进行操作:

  1. 注册一个账号并登录到OpenAI的官网:https://openai.com/
  2. 在Dashboard页面上,创建一个API密钥。在“API Keys”选项卡下,点击“Generate New Key”按钮。将生成的密钥保存好,以备后续使用。
  3. 选择所需的API服务,例如“Completion” API,以使用OpenAI的文本生成功能。

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使用Python调用ChatGPT API实现代码如下:

  • 方法一:使用request
import requests
import json
# 构建API请求
url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json",
           "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
data = {
    "prompt": "Hello, my name is",
    "max_tokens": 5
}
# 发送API请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 解析API响应
response_data = json.loads(response.text)
generated_text = response_data["choices"][0]["text"]
print(generated_text)
  • 方式二:使用openAI库
from flask import Flask, request
import openai
app = Flask(__name__)
openai.api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"
@app.route("/")
def home():
    return "Hello, World!"
@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    data = request.json
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=data["message"],
        max_tokens=60
    )
    return response.choices[0].text
if __name__ == "__main__":
    app.run()

3.2 小程序端设计与实现

ChatGPT推荐悬浮功能 用户标签选择功能 用户问题实时交互功能
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3.3 数据后端设计与实现

小程序后端服务
ChatGPT数据交互功能
网易云音乐数据交互功能
前端数据交互功能

对于整个后端服务的三大模块,其中对网易云音乐的数据调用与获取是整个项目的数据来源与核心,为实现高效地歌曲数据获取效果,借助了GiHub中网易云Node接口服务项目:网易云音乐 Node.js API service

  • 环境要求:需要 NodeJS 12+ 环境

  • 将项目拉去到本地

$ git clone git@github.com:Binaryify/NeteaseCloudMusicApi.git
$ cd NeteaseCloudMusicApi
$ npm install

或者


$ git clone https://github.com/Binaryify/NeteaseCloudMusicApi.git
$ cd NeteaseCloudMusicApi
$ npm install
  • 在本地进行打包运行(找到package.json文件,查看scripts中的启动命令)
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# 运行之前进行依赖的安装
npm install
# 根据 pacage.json 中的脚本指令运行项目
npm run start
  • 项目出现运行的服务地址之后说明项目启动成功
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四、推荐阅读

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