ChatGPT Java: Für die Implementierung intelligenter Frage- und Antwortfunktionen sind spezifische Codebeispiele erforderlich.
Einführung:
Mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache werden intelligente Frage- und Antwortsysteme in unserem Land immer häufiger Leben. In diesem Artikel untersuchen wir, wie man eine einfache intelligente Frage- und Antwortfunktion in Java schreibt und wie man Open-Source-Bibliotheken nutzt, um die Verarbeitung natürlicher Sprache und Modellinferenz zu implementieren. Wir werden ChatGPT als Beispielmodell verwenden und die OpenAI-API für die Inferenz des Modells verwenden.
1. Umgebungseinrichtung
Um mit dem Schreiben von Java-Code zu beginnen, müssen wir zunächst die Java-Entwicklungsumgebung einrichten. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie das Java Development Kit (JDK) installiert haben, das Sie von der offiziellen Oracle-Website oder OpenJDK erhalten können.
Als nächstes müssen wir die erforderlichen Abhängigkeiten in der Java-Entwicklungsumgebung einrichten. In diesem Beispiel verwenden wir das Maven-Build-Tool von Java, um Abhängigkeiten zu verwalten. Erstellen Sie ein neues Maven-Projekt und fügen Sie die folgenden Abhängigkeiten zu Ihrer pom.xml-Datei hinzu:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
<artifactId>okhttp</artifactId>
<version>4.9.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.code.gson</groupId>
<artifactId>gson</artifactId>
<version>2.8.7</version>
</dependency>
</dependencies>Die oben genannten Abhängigkeiten helfen uns bei der Verarbeitung von HTTP-Anfragen und dem JSON-Datenformat.
2. Interaktion mit der OpenAI-API
Um die OpenAI-API verwenden zu können, benötigen wir einen API-Schlüssel. Wenn Sie noch keinen API-Schlüssel haben, können Sie diesen erhalten, indem Sie die offizielle OpenAI-Website besuchen und deren Dokumentationsanweisungen befolgen.
In Java können wir die OkHttp-Bibliothek verwenden, um HTTP-Anfragen zu senden und Antworten zu empfangen. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Senden einer Anfrage:
import okhttp3.*;
public class OpenAIRequest {
private static final MediaType JSON
= MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
private static final OkHttpClient client = new OkHttpClient();
public static String sendRequest(String url, String json) throws Exception {
RequestBody body = RequestBody.create(json, JSON);
Request request = new Request.Builder()
.url(url)
.addHeader("Authorization", "Bearer <YOUR_API_KEY>")
.post(body)
.build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
return response.body().string();
}
}
} Im obigen Code definieren wir eine sendRequest-Methode, die eine URL und einen JSON-String als Eingabe akzeptiert und die Antwort der API zurückgibt. sendRequest方法，它接受一个URL和一个JSON字符串作为输入，并返回API的响应。
三、与ChatGPT模型交互
现在我们已经可以与OpenAI API进行交互，接下来我们将定义一个方法来与ChatGPT模型进行交互。以下是一个示例代码：
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
class ChatGPTRequest {
@SerializedName("prompt")
public String prompt;
@SerializedName("max_tokens")
public int maxTokens = 50;
@SerializedName("temperature")
public double temperature = 0.7;
@SerializedName("top_p")
public double topP = 1.0;
@SerializedName("n")
public int n = 1;
@SerializedName("stop")
public String stop = null;
}
public class ChatGPT {
private static final String OPENAI_API_URL = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions";
private static final Gson gson = new Gson();
public static String getChatGPTResponse(String prompt) throws Exception {
ChatGPTRequest request = new ChatGPTRequest();
request.prompt = prompt;
String jsonRequest = gson.toJson(request);
String response = OpenAIRequest.sendRequest(OPENAI_API_URL, jsonRequest);
return response;
}
}在上述代码中，我们定义了一个getChatGPTResponse方法，该方法接受一个字符串作为输入，并返回ChatGPT模型的响应。
四、使用智能问答功能
现在我们已经准备好与ChatGPT模型进行交互，我们可以编写一个简单的代码来运行我们的智能问答功能。以下是一个示例代码：
public class SmartQnA {
public static void main(String[] args) {
try {
String input = "What is the capital of France?";
String response = ChatGPT.getChatGPTResponse(input);
System.out.println(response);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在上述代码中，我们定义了一个SmartQnA类，并在main方法中调用ChatGPT.getChatGPTResponse
Da wir nun mit der OpenAI-API interagieren können, definieren wir eine Methode zur Interaktion mit dem ChatGPT-Modell. Hier ist ein Beispielcode:
rrreee Im obigen Code definieren wir eine getChatGPTResponse-Methode, die eine Zeichenfolge als Eingabe akzeptiert und die Antwort des ChatGPT-Modells zurückgibt.
SmartQnA-Klasse und rufen ChatGPT.getChatGPTResponsein der main-Methode > auf Methode zum Abrufen der Antwort des ChatGPT-Modells. 🎜🎜Durch die obige Methode können wir die Antwort des ChatGPT-Modells basierend auf der Eingabefrage erhalten. 🎜🎜Fazit: 🎜In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Java intelligente Frage- und Antwortfunktionen schreiben und wie Sie Open-Source-Bibliotheken verwenden, um die Verarbeitung natürlicher Sprache und Modellschlussfolgerungen zu implementieren. Wir haben ChatGPT als Beispielmodell verwendet und die OpenAI-API für die Modellinferenz verwendet. Mit dem obigen Beispielcode können wir ein einfaches intelligentes Frage- und Antwortsystem erstellen. Natürlich handelt es sich dabei nur um eine Einstiegsimplementierung, die Sie je nach Bedarf weiter ausbauen und verbessern können. Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen beim Aufbau Ihres eigenen intelligenten Frage-Antwort-Systems. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatGPT Java: So implementieren Sie eine intelligente Frage- und Antwortfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
