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Wie man ChatGPT und Java nutzt, um eine intelligente Frage- und Antwort-Community zu entwickeln
Wie man ChatGPT und Java nutzt, um eine intelligente Frage- und Antwort-Community zu entwickeln
So nutzen Sie ChatGPT und Java, um eine intelligente Q&A-Community zu entwickeln
Intelligente Q&A-Communitys haben auf den heutigen sozialen Internetplattformen immer mehr Aufmerksamkeit und Aufmerksamkeit erhalten. Sie bieten Benutzern eine bequeme Möglichkeit, Fragen zu stellen und Antworten zu erhalten ihre Bedürfnisse. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz wird es immer einfacher, mithilfe von ChatGPT und Java eine intelligente Frage- und Antwort-Community aufzubauen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit ChatGPT und Java eine einfache, intelligente Frage- und Antwort-Community aufbauen und einige spezifische Codebeispiele bereitstellen.
Schritt 1: ChatGPT einrichten
Zuerst müssen wir das ChatGPT-Modell einrichten, um Frage- und Antwortfunktionen bereitzustellen. Wir können das von OpenAI bereitgestellte GPT-Modell oder ein vorab trainiertes Modell verwenden, das auf der Hugging Face Transformers-Bibliothek basiert. Der folgende Beispielcode zeigt ein Beispiel für die Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek:
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.huggingface.models.GPTModel;
import org.huggingface.tokenizers.GPTTokenizer;
public class ChatGPT {
private GPTModel model;
private GPTTokenizer tokenizer;
public ChatGPT(String modelPath, String tokenizerPath) {
model = GPTModel.fromPretrained(modelPath);
tokenizer = GPTTokenizer.fromPretrained(tokenizerPath);
}
public String generateAnswer(String question) {
String input = "Q: " + question + "
A:";
float[] scores = model.generateScore(input).getScores();
String output = tokenizer.decode(scores);
return StringUtils.substringBetween(output, "A: ", "
");
}
} Dieser Code verwendet das GPT-Modell und GPTTokenizer in der Hugging Face Transformers-Bibliothek, wobei modelPath und tokenizerPath</ Code sind > ist der Pfad zum vorab trainierten Modell und Tokenizer. Die Methode <code>generateAnswer empfängt eine Frage als Eingabe und gibt eine generierte Antwort zurück. modelPath和tokenizerPath是预训练模型和分词器的路径。generateAnswer方法接收一个问题作为输入，并返回一个生成的回答。
步骤二：构建问答社区
在Java中，可以使用各种开发框架来构建问答社区的后端。这里我们使用Spring Boot作为开发框架，并使用REST API来处理前端与后端之间的交互。下面是一个简单的示例代码：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@SpringBootApplication
@RestController
public class QASystemApp {
private ChatGPT chatGPT;
public QASystemApp() {
chatGPT = new ChatGPT("path/to/model", "path/to/tokenizer");
}
@GetMapping("/answer")
public String getAnswer(@RequestParam String question) {
return chatGPT.generateAnswer(question);
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(QASystemApp.class, args);
}
}在这段代码中，QASystemApp类使用@SpringBootApplication注解标记为一个Spring Boot应用，并使用@RestController注解将其标记为一个REST API控制器。getAnswer方法接收一个名为question的请求参数，调用chatGPT.generateAnswer方法来生成回答。
步骤三：前端交互
为了实现用户与问答社区的交互，我们可以使用前端技术，例如HTML、CSS和JavaScript来创建一个简单的用户界面。在这里，我们将仅提供一个表单输入框和一个用于显示回答的元素。下面是一个简单的HTML示例代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>智能问答社区</title>
</head>
<body>
<h1 id="智能问答社区">智能问答社区</h1>
<form id="questionForm">
<label for="question">问题：</label>
<input type="text" id="question" name="question" required>
<button type="submit">提交</button>
</form>
<div id="answer"></div>
<script>
document.getElementById("questionForm").addEventListener("submit", function(event) {
event.preventDefault();
var question = document.getElementById("question").value;
fetch("/answer?question=" + encodeURIComponent(question))
.then(function(response) {
return response.text();
})
.then(function(answer) {
document.getElementById("answer").innerText = answer;
document.getElementById("question").value = "";
});
});
</script>
</body>
</html>这段代码创建了一个包含一个表单输入框和一个用于显示回答的<div>元素的HTML页面。当用户提交问题时，通过JavaScript代码获取问题的值，并使用JavaScript的Fetch API发送GET请求到<code>/answerAPI，并将生成的回答显示在<div>Schritt 2: Erstellen Sie eine Q&A-Community<p></p>In Java können Sie verschiedene Entwicklungsframeworks verwenden, um das Backend der Q&A-Community aufzubauen. Hier verwenden wir Spring Boot als Entwicklungsframework und nutzen die REST-API, um die Interaktion zwischen Frontend und Backend abzuwickeln. Hier ist ein einfacher Beispielcode: 🎜rrreee🎜In diesem Code wird die Klasse <code>QASystemApp mithilfe der Annotation @SpringBootApplication und @ The RestController als Spring Boot-Anwendung markiert Die Annotation markiert ihn als REST-API-Controller. Die Methode getAnswer empfängt einen Anforderungsparameter mit dem Namen question und ruft die Methode chatGPT.generateAnswer auf, um eine Antwort zu generieren. 🎜🎜Schritt 3: Front-End-Interaktion🎜🎜Um die Benutzerinteraktion mit der Q&A-Community zu realisieren, können wir Front-End-Technologien wie HTML, CSS und JavaScript verwenden, um eine einfache Benutzeroberfläche zu erstellen. Hier stellen wir lediglich ein Formulareingabefeld und ein Element zur Anzeige der Antwort bereit. Hier ist ein einfacher HTML-Beispielcode: 🎜rrreee🎜Dieser Code erstellt eine HTML-Seite, die ein Formulareingabefeld und ein <div>-Element zum Anzeigen der Antwort enthält. Wenn der Benutzer eine Frage sendet, erhalten Sie den Wert der Frage über JavaScript-Code und verwenden die Fetch-API von JavaScript, um eine GET-Anfrage an die API <code>/answer zu senden und die generierte Antwort in < anzuzeigen ;div>-Element. 🎜🎜Damit ist die Entwicklung einer intelligenten Frage- und Antwort-Community unter Verwendung von ChatGPT und Java abgeschlossen. Wenn ein Benutzer eine Frage über die Front-End-Schnittstelle sendet, verwendet das Back-End das ChatGPT-Modell, um eine Antwort zu generieren und die Antwort an das Front-End zur Anzeige für den Benutzer zurückzugeben. Dies ist natürlich nur ein einfaches Beispiel, Sie können es entsprechend Ihren eigenen Bedürfnissen ausführlich weiterentwickeln und optimieren. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, besser zu verstehen, wie Sie ChatGPT und Java verwenden, um eine intelligente Q&A-Community aufzubauen. 🎜
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