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Comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une communauté intelligente de questions et réponses
Comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une communauté intelligente de questions et réponses
Comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une communauté de questions-réponses intelligente
Les communautés de questions-réponses intelligentes ont reçu de plus en plus d'attention sur les plateformes sociales Internet d'aujourd'hui. Elles offrent aux utilisateurs un moyen pratique de poser des questions et d'obtenir des réponses pour se rencontrer. leurs besoins. Avec le développement continu de l’intelligence artificielle, il devient de plus en plus facile de développer une communauté intelligente de questions et réponses à l’aide de ChatGPT et Java. Cet article expliquera comment utiliser ChatGPT et Java pour créer une communauté simple et intelligente de questions et réponses, et fournira quelques exemples de code spécifiques.
Étape 1 : configurer ChatGPT
Tout d'abord, nous devons configurer le modèle ChatGPT pour fournir une fonctionnalité de questions et réponses. Nous pouvons utiliser le modèle GPT fourni par OpenAI ou un modèle pré-entraîné basé sur la bibliothèque Hugging Face Transformers. L'exemple de code suivant montre un exemple d'utilisation de la bibliothèque Hugging Face Transformers :
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: ", "
");
}
} Ce code utilise le modèle GPT et GPTTokenizer dans la bibliothèque Hugging Face Transformers, où modelPath et tokenizerPath</ code > est le chemin vers le modèle pré-entraîné et le tokenizer. La méthode <code>generateAnswer reçoit une question en entrée et renvoie une réponse générée. 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>Étape 2 : Créer une communauté de questions-réponses<p></p>En Java, vous pouvez utiliser divers frameworks de développement pour créer le backend de la communauté de questions-réponses. Ici, nous utilisons Spring Boot comme cadre de développement et utilisons l'API REST pour gérer l'interaction entre le front-end et le back-end. Voici un exemple de code simple : 🎜rrreee🎜Dans ce code, la classe <code>QASystemApp est marquée comme une application Spring Boot à l'aide de l'annotation @SpringBootApplication et @ The RestController L'annotation le marque comme un contrôleur d'API REST. La méthode getAnswer reçoit un paramètre de requête nommé question et appelle la méthode chatGPT.generateAnswer pour générer une réponse. 🎜🎜Étape 3 : Interaction frontale🎜🎜Afin de réaliser l'interaction de l'utilisateur avec la communauté Q&A, nous pouvons utiliser des technologies frontales telles que HTML, CSS et JavaScript pour créer une interface utilisateur simple. Ici, nous fournirons uniquement une zone de saisie du formulaire et un élément pour afficher la réponse. Voici un exemple de code HTML simple : 🎜rrreee🎜Ce code crée une page HTML qui contient une zone de saisie de formulaire et un élément <div> pour afficher la réponse. Lorsque l'utilisateur soumet une question, obtenez la valeur de la question via le code JavaScript et utilisez l'API Fetch de JavaScript pour envoyer une requête GET à l'API <code>/answer et affichez la réponse générée dans < ;div> élément. 🎜🎜De cette manière, le développement d'une communauté intelligente de questions et réponses utilisant ChatGPT et Java est achevé. Lorsqu'un utilisateur soumet une question via l'interface frontale, le back-end utilisera le modèle ChatGPT pour générer une réponse et renverra la réponse au front-end pour l'afficher à l'utilisateur. Bien entendu, ce n’est qu’un exemple simple, vous pouvez le développer et l’optimiser en profondeur selon vos propres besoins. J'espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une communauté de questions-réponses intelligente. 🎜
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