ChatGo：基于Grok API的智能机器人本文将介绍如何使用 Go 语言构建一个基于 x.ai Grok API 的

最近，马斯克 X 公司旗下的 x.ai 推出了自家大模型 Grok，并向新用户开放了免费额度（25 美元）。本文将介绍如何使用 Go 语言构建一个基于 x.ai Grok API 的聊天机器人，名为 ChatGo，实现终端交互功能。

项目概述

我们将编写一个基于 Go 语言的命令行程序，允许用户通过终端输入问题，程序通过调用 Grok API 获取回答并展示结果。ChatGo 的基本工作流程如下：

用户在终端输入问题。
程序构造 API 请求并发送到 Grok 服务器。
接收并解析 Grok 的响应。
显示助手的回复。

代码结构

导入必要的包

程序将用到以下标准库的包：

import (
	"bufio"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"net/http"
	"os"
	"strings"
)

定义常量和数据结构

在 ChatGo 中，定义了以下常量和数据结构：

const apiURL = "https://api.x.ai/v1/chat/completions"
const model = "grok-beta"

apiURL：Grok 聊天 API 的接口地址。
model：指定使用的模型名称。

定义与请求和响应相关的结构体：

type Message struct {
	Role    string `json:"role"`
	Content string `json:"content"`
}

type ChatRequest struct {
	Model    string    `json:"model"`
	Messages []Message `json:"messages"`
}

type Choice struct {
	Message Message `json:"message"`
}

type ChatResponse struct {
	Choices []Choice `json:"choices"`
}

这些结构体用于序列化请求体和解析返回的 JSON 数据。

主函数

以下是 ChatGo 的主逻辑实现：

func main() {
	apiKey := os.Getenv("API_KEY")
	if apiKey == "" {
		fmt.Println("API 密钥未设置，请将 API_KEY 设置为环境变量。")
		return
	}

	reader := bufio.NewReader(os.Stdin)
	fmt.Println("欢迎使用 ChatGo！请输入您的问题（输入 'exit' 退出）：")
	messages := []Message{}

	for {
		fmt.Print("> ")
		input, _ := reader.ReadString('\n')
		input = strings.TrimSpace(input)

		if strings.ToLower(input) == "exit" {
			fmt.Println("感谢使用 ChatGo，再见！")
			break
		}

		// 用户输入添加到消息列表
		messages = append(messages, Message{Role: "user", Content: input})

		// 调用 API 获取响应
		responseContent, err := getResponse(apiKey, messages)
		if err != nil {
			fmt.Printf("错误：%v\n", err)
			continue
		}

		fmt.Println("助手：", responseContent)
		// 将助手的回复添加到消息列表
		messages = append(messages, Message{Role: "assistant", Content: responseContent})
	}
}

关键点：

安全性：从环境变量中读取 API 密钥，避免硬编码。
交互性：通过终端读取用户输入，用户可输入多轮问题。
API 调用：调用 getResponse 函数向 Grok 请求数据。

发送请求并处理响应

以下是与 Grok API 的交互逻辑：

func getResponse(apiKey string, messages []Message) (string, error) {
	reqBody := ChatRequest{
		Model:    model,
		Messages: messages,
	}

	reqBytes, err := json.Marshal(reqBody)
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("请求体序列化失败：%v", err)
	}

	req, err := http.NewRequest("POST", apiURL, strings.NewReader(string(reqBytes)))
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("创建请求失败：%v", err)
	}

	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
	req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)

	client := &http.Client{}
	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("请求失败：%v", err)
	}
	defer resp.Body.Close()

	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		return "", fmt.Errorf("API 响应状态：%s", resp.Status)
	}

	var chatResponse ChatResponse
	if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&chatResponse); err != nil {
		return "", fmt.Errorf("响应解析失败：%v", err)
	}

	if len(chatResponse.Choices) > 0 {
		return chatResponse.Choices[0].Message.Content, nil
	}

	return "", fmt.Errorf("API 未返回任何结果")
}

功能解析：

构造请求体并 JSON 序列化。
创建 HTTP 请求，设置内容类型和授权头。
发送请求并验证响应状态。
解析 API 返回的 JSON 数据并提取助手回复。

安全性考虑

避免硬编码 API 密钥

ChatGo 从环境变量中获取 API 密钥：

apiKey := os.Getenv("API_KEY")

建议将 API 密钥存储在安全的环境中，例如环境变量、配置文件或加密存储服务。

完善错误处理

程序在序列化、网络请求和解析响应等过程中均进行了错误处理，避免因异常导致程序崩溃，同时提升用户体验。

使用说明

设置 API 密钥：在终端中设置环境变量 API_KEY：
```
export API_KEY="X_AI_KEY"
```
运行程序：
```
go run main.go
```

交互体验：

欢迎使用 ChatGo！请输入您的问题（输入 'exit' 退出）：
> 你好，Grok！
助手：你好！很高兴为您服务。

实际效果如图片所示，可以非常好的回答中英文问题：

总结

通过本文，我们学习了如何用 Go 语言编写一个名为 ChatGo 的终端聊天程序与 x.ai 的 Grok 模型交互。涉及的主要知识点包括：

JSON 的处理：如何序列化和反序列化数据。
HTTP 请求与响应：构建请求体、设置头信息、发送请求以及解析响应。
安全实践：如何避免敏感信息泄露。
用户交互：实现流畅的多轮对话体验。

通过这些步骤，ChatGo 实现了便捷、易用的终端聊天功能，是 Go 项目中的一个优秀实践。