自由学习记录（43）

不同的服务器可以使用不同协议，但协议本身不会决定服务器的类型

不同协议可以在同一服务器上运行，或者分布在不同服务器上：

• HTTP（ 不加密 ）和 HTTPS（ 加密 ）都是基于 TCP/IP 的 应用层协议
• Web 服务器（如 Nginx、Apache、IIS）可以同时支持 HTTP 和 HTTPS
  • 如果服务器配置了 SSL 证书，就可以使用 HTTPS
  • 如果没有 SSL 证书，只能使用 HTTP

http

自定义handler类，自己在里面处理数据

texture也是一样的

这里的File子类型就是直接下载文件，不用再转成二进制数组来使用

DownloadHandler存在多个可以不同处理返回的数据的子类封装

• 有 await → async Task
• 没有 await → 直接 Task

async 让方法可以使用 await 关键字

async 本身不会让方法变异步 ，它只是告诉编译器：

• 这个方法 可能 包含异步操作
• 这个方法的返回值 一定要是 Task / Task<T> 或 void

在 C# 中， await 只能用于 Task 或 Task<T> 类型 ，因为 await 的作用是等待一个异步任务完成 ，然后获取返回值。

一段很错误的代码

async Task<IEnumerator> GetGPTStreamResponse(string userInput)

IEnumerator 和 async 方法 不能直接混用

async 方法不能返回 IEnumerator ， Coroutine 只支持 IEnumerator

async Task<IEnumerator> 并不符合 Unity 的 Coroutine 要求

• await 确保 HTTP 请求完成（但 不会等待完整响应体 ）。
• HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead 让 HttpClient 只等 HTTP 头部，而不是整个响应 （适用于流式数据）。

普通 PostAsync() 不会 立即返回数据，而是等服务器 完全返回后才解析 ：

HttpResponseMessage response = await client.PostAsync(apiUrl, new StringContent(jsonData, Encoding.UTF8, "application/json"));
string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync(); // ❌ 这里会卡住直到整个响应完成

关于请求体里的message

必须写的请求体

但在JSON 内写的数组的顺序是重要的：

{

“messages”: [

{“role”: “user”, “content”: “Hello”},

{“role”: “assistant”, “content”: “Hi! How can I help you?”}

]

}

{

“messages”: [

{“role”: “assistant”, “content”: “Hi! How can I help you?”},

{“role”: “user”, “content”: “Hello”}

]

}

❌ 这两个请求是不同的！ OpenAI API 会按照数组的顺序解析 messages，所以调换 user 和 assistant 的顺序会影响对话上下文。

——————

HTTP 请求体（Body）或请求头（Headers）里，字段的前后顺序通常不影响请求的识别，

服务器是按字段名读取的，顺序无关(一些低级 HTTP 代理或老旧的 Web 服务器可能对 Headers 顺序敏感。，但极其少见)

API既会规定请求体里的内容，也会规定请求头里的内容

——

newtonsoft的匿名类写法实际上是借助c#的特殊写法，达到更直观的效果，处理成json字符串

——————

如果 HttpClient 发送的数据格式不对，比如：

少了 Content-Type: application/json

少了 Authorization: Bearer API_KEY

JSON 结构错误

OpenAI 服务器会返回：

{

“error”: {

“message”: “Invalid JSON”,

“type”: “invalid_request_error”,

“code”: 400

}

}

——————

如何保证 HttpClient 发送的格式是正确的？

✅ 1. 通过 OpenAI API 文档 确定请求格式

在 OpenAI API 文档里，规定了正确的请求格式：

{

“model”: “gpt-4”,

“messages”: [{“role”: “user”, “content”: “Hello”}],

“temperature”: 0.7

}

你需要 自己确保 你的 JSON 完全符合这个格式，否则 OpenAI 服务器会返回错误。

✅ 2. 使用 Newtonsoft.Json 确保 JSON 序列化正确

C# 原始字符串拼接 JSON 容易出错，所以推荐用 Newtonsoft.Json 进行 序列化：

using Newtonsoft.Json;

var requestData = new

{

model = “gpt-4”,

messages = new object[]

{

new { role = “user”, content = “Hello!” }

},

temperature = 0.7

};

string jsonData = JsonConvert.SerializeObject(requestData);

这样生成的 JSON 一定是符合 OpenAI API 规则的，不会因为手动写错 JSON 而导致格式错误

——————

HttpClient 不会验证你构造的 JSON 是否符合 OpenAI API 的要求，它只是：

封装 HTTP 请求（处理 TCP 连接、HTTP 头、数据流）

发送你写的 JSON 数据

接收服务器的响应

The C# keyword readonly is used to declare fields that can only be assigned in the constructor or at declaration.

Example:

class Example

{

public readonly int MyValue; // Can only be set in the constructor

public Example(int value)

{

MyValue = value;

}

}

Impact: Used for immutability to prevent changes after initialization.

requireComponent

本来觉得ai toolbox是非常重要的插件，没有血亏，现在看来也就那样了

解析器（Parser）？

解析器（Parser）是一个 将 JSON 格式的字符串转换为编程语言中的数据结构 的程序或库（newtonsoftJson就是）。

解析的基本过程

1. 原始 JSON 字符串 （通常是从文件、网络请求或数据库中读取的）：

   "{ \"name\": \"Alice\", \"age\": 25, \"skills\": [\"C++\", \"Python\"] }"

解析器的作用

解析器会把 JSON 字符串解析成 编程语言可用的数据结构 ，这样程序可以方便地访问、修改、存储这些数据。

using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string json = "{ \"name\": \"Alice\", \"age\": 25 }";

        // 解析 JSON 字符串为 Dictionary
        Dictionary<string, object> data = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(json);
        Console.WriteLine(data["name"]);  // 输出: Alice
        Console.WriteLine(data["age"]);   // 输出: 25
    }
}

解析后，JSON 变成了 C# 的 Dictionary<string, object> ，可以随时访问 name、age 这些字段。

解析器是如何存储数据的？

解析器不会缓存 JSON，而是仅仅具有这种 JSON 转换为 编程语言的内存数据结构 （如对象、字典、列表等）的能力，没有被结构接下，则无用。

解析后的数据通常存储在：

• 内存（RAM） 中的 对象、字典、数组 ，可以随时访问。
• 缓存（Cache） ：如果手动存入 Redis、文件、数据库等，就可以缓存起来，方便后续读取。

示例：

// 解析 JSON 成 C# 类
class Person
{
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }
}

string json = "{ \"name\": \"Alice\", \"age\": 25 }";

// 解析成 Person 对象
Person person = JsonConvert.DeserializeObject<Person>(json);
Console.WriteLine(person.Name);  // Alice
Console.WriteLine(person.Age);   // 25

这里 person 存在于 C# 内存 ，你可以随时访问 person.Name 和 person.Age 。

默认情况下 ， Newtonsoft.Json 解析 JSON 时，使用 大小写不敏感 的匹配规则。

什么是达摩 ASR？

达摩 ASR 是阿里巴巴 达摩院 开发的一款 批量离线语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）工具 ，专门用于 高效、精准地转换音频到文本 ，特别适用于 中文语音 的大规模处理场景。

0a-UVR5 人声伴奏分离 & 去混响去延迟工具

1. 为什么叫 0a-UVR5？

这个名称主要来源于 UVR5（Ultimate Vocal Remover 5） ，它是一款开源的 人声伴奏分离工具 。

• “0a” 可能是该工具的某个特殊版本或开发者的命名方式 ，但主功能仍然基于 UVR5 的 神经网络模型 ，用于从混音中提取人声或伴奏。

2. 混响是什么？为什么要去混响？

混响（Reverb） 是声音在封闭空间传播时，经过墙壁、地面、天花板等表面反射后产生的回声效果。

• 例如，在 浴室、体育馆、音乐厅 说话时，声音会持续一段时间，不会立即消失，这就是混响。
• 去混响（De-Reverb） 在 AI 语音处理中很重要，因为：
  • 提高清晰度 ：消除不必要的回声，使声音更干净。
  • 提升模型识别率 ：混响会干扰 TTS、语音识别（ASR）、变声 等 AI 任务，使其更难识别语音。
  • 改善语音合成 ：让克隆出来的声音更自然、真实，而不是“带着房间回音”。

3. 为什么要去延迟？

在音频处理中， 延迟（Latency） 通常指的是音频信号传输或处理过程中产生的时间滞后。

• 去延迟（De-Delay） 主要用于：
  • 消除录音中的音频延迟 ：有些录音会因为麦克风或网络传输问题导致声音和原音轨不同步。
  • 优化 AI 变声、TTS 处理 ：减少因 音频滞后 导致的发音不自然或不同步问题。
  • 修复音频回声 ：如果声音经过多次反射，可能会有类似 回音（Echo） 的效果，去延迟可以减少这种影响。

SoVITS 由开源社区开发 ，在 Bilibili、GitHub 社区 非常流行，特别适用于 AI VTuber、AI 歌声合成 。

AI 语音合成通常分为 两个主要部分 ：

1. 文本 → 声学特征 （文本分析 + 语音建模）
2. 声学特征 → 波形 （波形合成）

• 文本分析 → 解析语法，标记重音、韵律、停顿
• 音素转换 → 将文字转换成音素（如 “hello” → /hɛˈloʊ/）
• 语调、韵律预测 → 预测语音的起伏（高低音）
• 时长预测 → 计算每个音素的持续时间

AI 能模仿声音，是因为 人类的语音可以被数学化描述 ，主要涉及以下几个关键参数：

现代 AI 语音合成 主要使用 音频采样 + 机器学习 来获取这些参数，并用 深度神经网络 生成新的语音。

要想想做完这个之后，我要做什么，，做完这些就去百度网盘里觅食，挑出重要的东西加深印象

现代 AI 语音合成（如 GPT-4 TTS、VITS、Tacotron、WaveNet ）主要依赖 深度学习 和 信号处理 ，让计算机模仿人类的语音。

GPT接入unity中

是命名空间没有管理，所以出现了有冲突名的情况

—-搞错了，是之前DeepseekAPI里我就已经生成了一次这些json接收类，冲突了我没注意

类型化后，取出Json格式下的Content

使用 Newtonsoft.Json （推荐，适用于复杂JSON）

安装步骤

1. 安装 Newtonsoft.Json （JSON.NET）

   • Unity 2021+ 版本 已自带 Newtonsoft.Json，你可以直接 using Newtonsoft.Json;
   • 如果没有，可以用 NuGet 或从 下载 DLL。

JsonUtility 只能解析 简单的 JSON 结构 ，但 OpenAI API 的返回数据是 嵌套的 JSON ，所以你需要创建多个 C# 类。

主要关心的是 choices[0].message.content ，这个字段里包含 GPT 的回复内容

终于连上了

using System.Collections;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;
using System.Text;

public class OpenAIClient : MonoBehaviour
{
    private string apiKey = "your-api-key";  // 你的 OpenAI API Key
    private string apiUrl = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

    public void SendMessageToGPT(string userMessage)
    {
        StartCoroutine(SendRequest(userMessage));
    }

    private IEnumerator SendRequest(string message)
    {
        // 构造 JSON 请求体
        string requestBody = "{\"model\": \"gpt-4\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"" + message + "\"}]}";
        byte[] requestData = Encoding.UTF8.GetBytes(requestBody);

        // 创建 UnityWebRequest
        using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(apiUrl, "POST"))
        {
            request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(requestData);
            request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();
            request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
            request.SetRequestHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey);

            // 发送请求并等待响应
            yield return request.SendWebRequest();

            if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success)
            {
                Debug.Log("Response: " + request.downloadHandler.text);
            }
            else
            {
                Debug.LogError("Error: " + request.error);
            }
        }
    }
}

已经给GPT的API冲10美刀了，但问题还在（钱都冲了，今天不搞懂不行，damn）

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q，，原来野卡里可以买openAI的API

Ollama 是一个专注于提供本地化 AI 模型部署和管理的平台。它允许用户在本地环境中运行和自定义大型语言模型（LLMs），如 DeepSeek 和其他先进的 AI 模型。以下是 Ollama 的一些主要功能和用途：

1. 本地部署 ：Ollama 支持在本地计算机上部署 AI 模型，这意味着用户可以在不依赖互联网连接的情况下使用这些模型。
2. 隐私保护 ：由于模型和数据都在本地运行，Ollama 提供了更高的隐私和安全性，确保敏感信息不会被上传到云端。
3. 自定义和扩展 ：用户可以根据自己的需求对模型进行自定义和扩展，例如添加特定的知识库或调整模型参数。
4. 多模型支持 ：Ollama 支持多种 AI 模型，用户可以根据不同的任务选择最适合的模型。
5. 开发者友好 ：Ollama 提供了丰富的 API 和工具，方便开发者集成和使用这些模型。
6. 离线使用 ：通过 Ollama，用户可以在没有互联网连接的环境中继续使用 AI 模型，这对于某些特定场景（如远程工作或保密项目）非常有用。

扩展名为 Open I ，由 Kingleo 开发。它的功能是在 VS Code 编辑器内打开一个 URL。安装这个扩展后，你可以直接在 VS Code 中打开并查看网页，而不需要切换到浏览器

1. 在 官网 ：这是DeepSeek官方提供的服务，运行在DeepSeek的服务器上，用户可以直接通过网页与我交互。
2. 通过API Key调用的我 ：如果你使用自己的API Key调用我，这意味着你可能通过DeepSeek提供的API服务将我集成到你的应用程序或工具（如VSCode）中。这种情况下，请求会发送到DeepSeek的API服务器，但具体的实现方式（如响应速度、可用功能等）可能会根据API的配置和权限有所不同。
3. 内置到VSCode的我 ：如果你通过插件或扩展将我集成到VSCode中，这可能是通过API调用实现的，也可能是本地化的部署（取决于插件的实现方式）。如果是通过API调用，那么请求仍然会发送到DeepSeek的服务器；如果是本地部署，则可能运行在你的本地环境中。

1. Top_p（Nucleus Sampling） ：

   • 较低的值（如 0.1 到 0.5） ：生成文本会更加集中和确定，适合需要准确和一致输出的场景。
   • 较高的值（如 0.7 到 1.0） ：生成文本会更加多样化和创造性，适合需要创意和变化的场景。

2. Top_k ：

   • 较低的值（如 10 到 50） ：生成文本会更加集中，模型只考虑概率最高的几个 token。
   • 较高的值（如 100 到 500） ：生成文本会更加多样化，模型会考虑更多的 token。

3. Frequency_penalty ：

   • 较低的值（如 0.0 到 0.5） ：允许更多的重复，适合需要一致性和连贯性的文本。
   • 较高的值（如 1.0 到 2.0） ：减少重复，使文本更加多样化，适合需要避免重复的场景。

DeepSeek API 中， Temperature 参数用于控制生成文本的随机性和创造性。这个参数的值范围通常在 0 到 2 之间，具体作用如下：

• 低温度值（接近 0） ：生成的文本会更加确定性和保守。模型倾向于选择概率最高的词，结果通常更加一致和可预测。适用于需要准确和确定性输出的场景。
• 高温度值（接近 2） ：生成的文本会更加随机和多样化。模型会更倾向于选择概率较低的词，结果可能更加创造性和不可预测。适用于需要创意和多样性的场景。

DeepSeek 的三个模型（Deepseek-Chat、Deepseek-Coder、Deepseek-Reasoner）是为了不同的应用场景和任务而设计的。每个模型都有其特定的功能和优势：

1. Deepseek-Chat ：专注于自然语言对话和交互。它适用于需要高质量对话体验的场景，如客服、虚拟助手等。
2. Deepseek-Coder ：专门用于代码生成和理解。它可以帮助开发者编写、调试和优化代码，适用于编程辅助工具和开发环境。
3. Deepseek-Reasoner ：专注于逻辑推理和问题解决。它适用于需要复杂推理和分析的任务，如数学问题求解、逻辑谜题等。

想调用GPT，，果然还是太麻烦了，，效率太低了

• 生成式 AI

  这是一类令人兴奋的新工具，可帮助您生成新内容。您可以用它快速制作艺术作品的变体、创建角色对话等等。

• 

  AI / ML 集成

  这些集成充当 Unity 与 Open AI 等流行 AI 系统之间的中间桥梁。通过 SDK 访问不断增加的助手和工作流程加速器目录。

• 

  行为 AI

  This is a group of tools to help you build simulated behavior for in-game non-player elements like characters and vehicles.

Deepseek回答里值得注意的一些工具，可以了解的

Unity生态系统中常用的AI工具和插件。

1.Unity自己的ML-Agents肯定是重点，用于机器学习和训练智能体。

2.第三方插件，比如A* Pathfinding Project，用于路径规划，虽然不是严格意义上的AI，但常被用于AI移动。

3.行为树插件，比如Behavior Designer，这在游戏AI中很常见。

4.对话系统，比如 SALSA和Dialogue System for Unity ，这些可能整合了AI生成对话的功能，特别是现在有生成式AI的兴起，可能会有集成ChatGPT之类的插件。

5.一些 语音识别和处理的插件，比如CROSStalk ，可能属于AI范畴。另外，Unity的 Sentience 插件，虽然不确定现在是否还在维护。可能还有第三方服务，比如OpenAI的API集成，用户自己写的插件或者Asset Store上的资源。

需要检查是否有新的插件出现，比如最近Unity和Meta的合作是否带来了一些新工具。还有，比如 Replica Voice或者Inworld AI ，这些 专注于语音生成或NPC行为的插件 。另外，像DeepSeek之类的AI创作工具是否支持Unity。

还要注意区分AI的不同应用，比如机器学习、路径寻找、自然语言处理、语音合成、行为树等，每个类别可能有不同的插件。同时，用户可能想知道是否有支持生成式AI的工具，比如集成GPT-3或 Stable Diffusion的插件 。

需要确认一些插件的名称是否正确，比如A* Pathfinding Project确实存在，Behavior Designer也是常用的。另外，Unity的Sentience可能已经被其他工具取代，或者是否还在活跃开发中。可能还需要提到一些 云端AI服务，如AWS或Google AI的集成 ，但用户可能更关注Unity Asset Store中的插件。

总结一下，应该分几个类别：机器学习框架、路径寻找、行为树、对话与NPC、语音处理、生成式AI集成、第三方服务集成。每个类别下列举几个主要插件，并简要说明其用途和特点。同时提醒用户注意插件的兼容性和版本， 因为Unity更新频繁，有些插件可能不支持最新版本。最后，建议用户根据具体需求选择合适的插件，并查看Asset Store的评价和文档 。

现在再填充一些关于AI相关的功能应用，了解一些前沿的知识点，看看可不可以填进对话项目里

一种很好的提问方法，问具体的信息不一定可以精准快速地回复