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ChatGPT と Java を使用してインテリジェントな質疑応答コミュニティを開発する方法

WBOY

リリース： 2023-10-28 09:27:27

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ChatGPT と Java を使用してインテリジェントな質疑応答コミュニティを開発する方法

ChatGPT と Java を使用してインテリジェントな質問と回答のコミュニティを開発する方法

インテリジェントな質問と回答のコミュニティは、今日のインターネットソーシャルでますます注目を集めています。ユーザーに質問して答えを得ることでニーズを満たす便利な方法を提供します。人工知能の継続的な開発により、ChatGPT と Java を使用してインテリジェントな質問と回答のコミュニティを開発することがますます簡単になってきています。この記事では、ChatGPT と Java を使用してシンプルでインテリジェントな質問と回答のコミュニティを構築する方法を紹介し、いくつかの具体的なコード例を示します。

ステップ 1: ChatGPT をセットアップする

まず、質問と回答の機能を提供するために ChatGPT モデルをセットアップする必要があります。 OpenAI によって提供される GPT モデル、または Hugging Face Transformers ライブラリに基づく事前トレーニングされたモデルを使用できます。次のサンプルコードは、Hugging Face Transformers ライブラリの使用例を示しています。

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: ", "
");
    }
}

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このコードでは、Hugging Face Transformers ライブラリの GPT モデルと GPTTokenizer を使用します。ここで、modelPath と tokenizerPath は、事前トレーニングされたモデルとトークナイザーのパスです。 generateAnswer メソッドは、質問を入力として受け取り、生成された回答を返します。

ステップ 2: Q&A コミュニティを構築する

Java では、さまざまな開発フレームワークを使用して Q&A コミュニティのバックエンドを構築できます。ここでは、開発フレームワークとして Spring Boot を使用し、フロントエンドとバックエンド間の対話を処理するために REST API を使用します。簡単なサンプルコードを次に示します。

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);
    }
}

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このコードでは、QASystemApp クラスは、@SpringBootApplication アノテーションと ## を使用して Spring Boot アプリケーションとしてマークされています。 @RestController アノテーションにより、REST API コントローラーとしてマークされます。 getAnswer メソッドは、question という名前のリクエストパラメーターを受け取り、chatGPT.generateAnswer メソッドを呼び出して回答を生成します。

ステップ 3: フロントエンドインタラクション

Q&A コミュニティとのユーザーインタラクションを実現するために、HTML、CSS、JavaScript などのフロントエンドテクノロジを使用してシンプルなユーザーインターフェイスを作成できます。。ここでは、フォーム入力ボックスと回答を表示する要素を提供するだけです。以下は、簡単な HTML サンプルコードです。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>智能问答社区</title>
</head>
<body>
    <h1>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>

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このコードは、フォーム入力ボックスと、回答を表示するための

 要素を含む HTML ページを作成します。ユーザーが質問を送信すると、JavaScript コードを通じて質問の値を取得し、JavaScript の Fetch API を使用して GET リクエストを

/answerAPI に送信し、生成された回答を

このようにして、ChatGPT と Java を使用したインテリジェントな質問と回答のコミュニティの開発が完了しました。ユーザーがフロントエンドインターフェイスを通じて質問を送信すると、バックエンドは ChatGPT モデルを使用して回答を生成し、その回答をフロントエンドに返してユーザーに表示します。もちろん、これは単なる単純な例であり、独自のニーズに応じて詳細に開発および最適化できます。この記事が、ChatGPT と Java を使用してインテリジェントな Q&A コミュニティを開発する方法をより深く理解するのに役立つことを願っています。

以上がChatGPT と Java を使用してインテリジェントな質疑応答コミュニティを開発する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。