Golang 개발 시 Baidu AI 인터페이스 적용 사례 분석
Golang 개발 시 바이두 AI 인터페이스 적용 사례 분석
1. 소개
인공지능의 급속한 발전에 따라 주요 인터넷 기업들은 자체 인공지능 플랫폼을 출시하고 개발자들이 사용하는 해당 API 인터페이스를 제공하고 있습니다. 그중 Baidu AI Open Platform은 현재 가장 잘 알려져 있고 기능이 풍부한 인공 지능 플랫폼 중 하나입니다. 본 글에서는 Golang을 개발 언어로 사용하여 Baidu AI 인터페이스를 통해 감성 분석, 음성 인식, 이미지 인식 기능을 구현하고 관련 코드 예제를 첨부하겠습니다.
2. Baidu AI 인터페이스 소개
- 감정 분석 인터페이스
감정 분석 인터페이스는 긍정적, 부정적, 중립을 포함하여 텍스트에 포함된 감정 경향을 분석할 수 있습니다. 개발자는 감정 분석 인터페이스를 사용하여 텍스트에 대한 사용자의 감정적 성향을 파악하여 사용자에게 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. - 음성 인식 인터페이스
음성 인식 인터페이스는 음성을 텍스트로 변환하고 실시간 음성 인식을 포함하여 음성을 해당 텍스트로 변환할 수 있습니다. 개발자는 음성 인식 인터페이스를 사용하여 음성 입력 및 인식 기능을 구현할 수 있습니다. - 이미지 인식 인터페이스
이미지 인식 인터페이스는 이미지 텍스트 인식, 이미지 장면 인식, 이미지 피사체 인식을 포함한 이미지를 분석하고 식별할 수 있습니다. 개발자는 이미지 인식 인터페이스를 통해 이미지 구문 분석 및 자동 라벨링 기능을 구현할 수 있습니다.
3. 코드 예
- 감정 분석 인터페이스 코드 예
package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" "strings" ) func main() { text := "我今天心情不错" accessKey := "your_access_key" secretKey := "your_secrect_key" url := "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + accessKey + "&client_secret=" + secretKey resp, err := http.Get(url) if err != nil { fmt.Println("Request failed: ", err) return } defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) bodyStr := string(body) rtoken := strings.Split(bodyStr, """)[3] analysisURL := "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?charset=UTF-8&access_token=" + rtoken postData := "{"text":"" + text + ""}" resp, err = http.Post(analysisURL, "application/json", strings.NewReader(postData)) if err != nil { fmt.Println("Request failed: ", err) return } defer resp.Body.Close() body, _ = ioutil.ReadAll(resp.Body) fmt.Println("Response: ", string(body)) }
- 음성 인식 인터페이스 코드 예
package main import ( "bytes" "fmt" "io" "io/ioutil" "mime/multipart" "net/http" "os" ) func main() { accessKey := "your_access_key" secretKey := "your_secret_key" token := getToken(accessKey, secretKey) speechFile := "speech.wav" result := speechRecognition(token, speechFile) fmt.Println("Recognition result:", result) } func getToken(accessKey, secretKey string) string { url := "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + accessKey + "&client_secret=" + secretKey resp, err := http.Get(url) if err != nil { fmt.Println("Request failed: ", err) return "" } defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) token := string(body) return token } func speechRecognition(token, speechFile string) string { url := "http://vop.baidu.com/server_api" bodyBuf := &bytes.Buffer{} bodyWriter := multipart.NewWriter(bodyBuf) fileWriter, err := bodyWriter.CreateFormFile("file", speechFile) if err != nil { fmt.Println("Create form file failed: ", err) return "" } fh, err := os.Open(speechFile) if err != nil { fmt.Println("Open failed: ", err) return "" } defer fh.Close() _, err = io.Copy(fileWriter, fh) if err != nil { fmt.Println("Copy file failed: ", err) return "" } contentType := bodyWriter.FormDataContentType() bodyWriter.Close() resp, err := http.Post(url+"?cuid=your_cuid&token="+token+"&dev_pid=1737", contentType, bodyBuf) if err != nil { fmt.Println("Request failed: ", err) return "" } defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) result := string(body) return result }
- 이미지 인식 인터페이스 코드 예
package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" "strings" ) func main() { accessKey := "your_access_key" token := getToken(accessKey) imageFile := "image.jpg" result := imageRecognition(token, imageFile) fmt.Println("Recognition result:", result) } func getToken(accessKey string) string { url := "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + accessKey resp, err := http.Get(url) if err != nil { fmt.Println("Request failed: ", err) return "" } defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) token := strings.Split(string(body), """)[3] return token } func imageRecognition(token, imageFile string) string { url := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general?access_token=" + token resp, err := http.Post(url, "application/x-www-form-urlencoded", strings.NewReader("image=./"+imageFile)) if err != nil { fmt.Println("Request failed: ", err) return "" } defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) result := string(body) return result }
4. 요약
위의 예제 코드를 통해, 우리 Golang은 Baidu AI 인터페이스를 호출하여 감정 분석, 음성 인식 및 이미지 인식 기능을 구현하는 데 사용될 수 있습니다. 개발자는 실제 필요에 따라 해당 API 인터페이스를 선택하고 이를 자체 애플리케이션에 통합하여 사용자에게 보다 지능적이고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이 기사가 Golang 개발에 Baidu AI 인터페이스를 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Golang 개발 시 Baidu AI 인터페이스 적용 사례 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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JSON 데이터는 gjson 라이브러리 또는 json.Unmarshal 함수를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. gjson 라이브러리는 JSON 필드를 구문 분석하는 편리한 방법을 제공하며, json.Unmarshal 함수에는 JSON 데이터를 비정렬화하기 위한 대상 유형 포인터가 필요합니다. 두 방법 모두 SQL 문을 준비하고 삽입 작업을 수행하여 데이터를 데이터베이스에 유지해야 합니다.

FindStringSubmatch 함수는 정규 표현식과 일치하는 첫 번째 하위 문자열을 찾습니다. 이 함수는 일치하는 하위 문자열이 포함된 조각을 반환합니다. 첫 번째 요소는 전체 일치 문자열이고 후속 요소는 개별 하위 문자열입니다. 코드 예: regexp.FindStringSubmatch(text,pattern)는 일치하는 하위 문자열의 조각을 반환합니다. 실제 사례: 이메일 주소의 도메인 이름을 일치시키는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 이메일:="user@example.com", 패턴:=@([^\s]+)$를 사용하여 도메인 이름 일치를 가져옵니다. [1].

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