Kotlin et ChatGPT : créer un assistant IA pour le code

Kotlin rencontre l'IA : pourquoi les développeurs Kotlin utilisent déjà ChatGPT

Le monde du développement change sous nos yeux. Hier encore, nous craignions que les réseaux de neurones remplacent les programmeurs, et aujourd'hui nous les utilisons activement comme des super-assistants. Et si vous codez en Kotlin, vous avez un avantage unique : ce langage est parfait pour créer des applications rapides, modernes et sécurisées capables de communiquer avec ChatGPT.

Dans cet article, nous allons voir comment utiliser ChatGPT dans le développement avec Kotlin — non pas comme un concept théorique, mais comme un outil de travail concret. Vous apprendrez à intégrer l'API OpenAI dans votre projet, à traiter les réponses du réseau de neurones et à construire des fonctionnalités utiles à partir de celles-ci. Sans blabla, avec des exemples de code réels.

Où Kotlin et l'IA se rencontrent concrètement

Kotlin, ce n'est pas seulement Android. C'est aussi le backend avec Ktor, les microservices avec Spring Boot, la data science et même les applications multiplateformes. En y ajoutant l'API ChatGPT, vous obtenez la possibilité de :

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• Générer automatiquement de la documentation pour le code
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• Créer des chatbots en langage naturel
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• Analyser les entrées utilisateur et les classer
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• Développer une recherche « intelligente » dans une base de connaissances
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• Vérifier le code pour détecter les erreurs et proposer des corrections
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Et tout cela — dans votre Kotlin natif. Pas de Python, pas de dépendances superflues. Seulement Ktor, ktor-client et un peu de magie des prompts.

Préparation du projet : l'ensemble minimal pour travailler avec ChatGPT

Pour commencer, nous avons besoin d'un client HTTP. Dans l'univers Kotlin, le meilleur choix est Ktor Client. Il est léger, asynchrone et parfaitement adapté au travail avec les API REST.

Ajoutez les dépendances dans build.gradle.kts :

dependencies {\n    implementation("io.ktor:ktor-client-core:2.3.7")\n    implementation("io.ktor:ktor-client-cio:2.3.7")\n    implementation("io.ktor:ktor-client-content-negotiation:2.3.7")\n    implementation("io.ktor:ktor-serialization-kotlinx-json:2.3.7")\n    implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-serialization-json:1.6.2")\n}

Créons maintenant une classe simple pour communiquer avec OpenAI. Elle enverra des requêtes à l'API ChatGPT et retournera la réponse dans un format pratique.

Écrire le code : première requête à ChatGPT en Kotlin

Commençons par le modèle de données. Nous utiliserons Kotlin Serialization pour travailler avec JSON.

@Serializable\ndata class ChatMessage(\n    val role: String,\n    val content: String\n)\n\n@Serializable\ndata class ChatRequest(\n    val model: String = "gpt-3.5-turbo",\n    val messages: List<ChatMessage>,\n    val temperature: Double = 0.7\n)\n\n@Serializable\ndata class ChatResponse(\n    val choices: List<Choice>\n)\n\n@Serializable\ndata class Choice(\n    val message: ChatMessage\n)

Écrivons maintenant une fonction qui envoie un message à ChatGPT et retourne la réponse :

class OpenAIClient(private val apiKey: String) {\n    private val client = HttpClient(CIO) {\n        install(ContentNegotiation) {\n            json(Json {\n                ignoreUnknownKeys = true\n            })\n        }\n    }\n\n    suspend fun ask(prompt: String): String {\n        val request = ChatRequest(\n            messages = listOf(\n                ChatMessage("user", prompt)\n            )\n        )\n\n        val response: ChatResponse = client.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions") {\n            header("Authorization", "Bearer $apiKey")\n            contentType(ContentType.Application.Json)\n            setBody(request)\n        }.body()\n\n        return response.choices.first().message.content\n    }\n}

Notez que nous utilisons une fonction suspend — cela signifie que l'appel ne bloque pas le thread. Parfait