Comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une plateforme de consultation médicale intelligente
Introduction :
À mesure que l'attention des gens à la santé augmente, la demande de plateformes de consultation médicale intelligente augmente de jour en jour. ChatGPT est un puissant modèle de traitement du langage naturel fourni par OpenAI, qui permet de réaliser des conversations naturelles avec les utilisateurs. Cet article présentera comment développer une plateforme de consultation médicale intelligente en combinant ChatGPT et Java, et fournira des exemples de code spécifiques.
Importer les dépendances liées
Dans votre projet Java, ajoutez les dépendances suivantes :
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.code.gson</groupId> <artifactId>gson</artifactId> <version>2.8.7</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.5.13</version> </dependency>
import com.google.gson.Gson; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.HttpException; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.entity.StringEntity; import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.util.EntityUtils; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class ChatGPTClient { private String apiKey; private String apiUrl = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions"; public ChatGPTClient(String apiKey) { this.apiKey = apiKey; } public String getGPTResponse(String userMessage) throws IOException, HttpException { CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault(); HttpPost httpPost = new HttpPost(apiUrl); httpPost.setHeader("Content-Type", "application/json"); httpPost.setHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey); // 设置请求参数 Map<String, String> data = new HashMap<>(); data.put("prompt", userMessage); data.put("max_tokens", "50"); StringEntity entity = new StringEntity(new Gson().toJson(data)); httpPost.setEntity(entity); // 发送请求 Get response HttpResponse response = client.execute(httpPost); HttpEntity responseEntity = response.getEntity(); String responseContent = EntityUtils.toString(responseEntity); if (response.getStatusLine().getStatusCode() != 200) { throw new HttpException("ChatGPT请求出错,状态码:" + response.getStatusLine().getStatusCode()); } client.close(); return responseContent; } }
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import java.io.IOException; @RestController @RequestMapping("/api/chat") public class ChatController { @Autowired private ChatGPTClient chatGPTClient; @PostMapping public String chatWithGPT(@RequestBody String userMessage) throws IOException, HttpException { return chatGPTClient.getGPTResponse(userMessage); } }
Vous pouvez utiliser Postman ou d'autres outils de requête HTTP pour tester votre application. Envoyez une requête POST à l'interface /api/chat
et le corps de la requête contient le message d'entrée de l'utilisateur. Vous obtiendrez la réponse du modèle ChatGPT sous forme de réponse HTTP.
Résumé :
Cet article présente comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une plateforme de consultation médicale intelligente. En combinant l'API ChatGPT et Spring Boot, nous pouvons mettre en œuvre un système de consultation médicale doté de capacités de traitement du langage naturel. J'espère que cet article vous sera utile pour développer une plateforme de consultation médicale intelligente.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!