


Bagaimana untuk membangunkan alat terjemahan dalam talian menggunakan ChatGPT dan Java
Cara membangunkan alat terjemahan dalam talian menggunakan ChatGPT dan Java
Pengenalan:
Kemajuan berterusan dalam bidang pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi telah menjadikannya lebih mudah dan lebih cekap untuk membangunkan alat terjemahan dalam talian. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan model ChatGPT OpenAI dan bahasa pengaturcaraan Java untuk membangunkan alat terjemahan dalam talian berdasarkan kecerdasan buatan. Kami akan merangkumi keseluruhan proses pembangunan dan menyediakan contoh kod konkrit.
- Penyediaan persekitaran dan pemasangan pergantungan:
- Pasang Java JDK: Pastikan anda telah memasang Java JDK dengan betul.
- Import Java SDK OpenAI: Import OpenAI Java SDK ke dalam projek Java anda. Anda boleh mendapatkan panduan pemasangan yang berkaitan dalam dokumentasi OpenAI rasmi.
- Pengenalan model OpenAI ChatGPT:
ChatGPT ialah model generatif berasaskan teks yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia menggunakan seni bina Transformer dan boleh digunakan untuk menjana teks perbualan. Anda boleh menggunakannya untuk membina bot pelbagai fungsi atau membangunkan alat terjemahan. - Terjemah menggunakan ChatGPT:
Yang berikut akan menunjukkan cara menggunakan ChatGPT untuk terjemahan.
Pertama, anda perlu mendapatkan kunci API daripada OpenAI. Kemudian, anda boleh mencipta klien terjemahan ChatGPT menggunakan kod berikut:
import ai.openai.gpt.*; public class TranslationClient { private ChatCompletion chatCompletion; public TranslationClient() throws Exception { chatCompletion = ChatCompletion.create( "<your-openai-api-key>" ); } public String translate(String text, String targetLang) throws Exception { String prompt = "Translate the following text from English to " + targetLang + ": " + text; String translatedText = prompt; while(translatedText.equals(prompt)) { CompletionRequestBody requestBody = CompletionRequestBody.builder() .setModel("text-davinci-003") .setMaxTokens(100) .setPrompt(prompt) .build(); ChatCompletionResponse response = chatCompletion.complete(requestBody); for (ChatCompletionResponse.Choice choice : response.getChoices()) { if (choice.getReply().startsWith("A:")) { translatedText = choice.getReply().substring(3); break; } } } return translatedText; } public static void main(String[] args) { try { TranslationClient translationClient = new TranslationClient(); String translatedText = translationClient.translate("Hello, how are you?", "French"); System.out.println("Translated text: " + translatedText); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
Dalam kod di atas, kami mencipta klien ChatCompletion melalui kaedah ChatCompletion.create() untuk berinteraksi dengan ChatGPT. Kemudian kami melaksanakan kaedah translate() untuk mengendalikan permintaan terjemahan, di mana kami memperoleh hasil terjemahan dengan menghantar gesaan yang mengandungi permintaan terjemahan ke ChatGPT.
- Jalankan dan uji alat terjemahan:
Kini, anda boleh menyusun dan menjalankan kelas TranslationClient untuk menguji alat terjemahan anda. Apabila anda menjalankan kod, anda akan melihat output yang diterjemahkan.
Translated text: Bonjour, comment ça va ?
- Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara membangunkan alat terjemahan dalam talian menggunakan model Java dan OpenAI ChatGPT. Kami meliputi penyediaan persekitaran, pemasangan kebergantungan, pengenalan kepada model ChatGPT, langkah untuk terjemahan dengan ChatGPT dan proses menjalankan dan menguji alat terjemahan. Saya harap artikel ini membantu anda membangunkan alat terjemahan dalam talian anda sendiri.
Sila ambil perhatian bahawa dalam aplikasi sebenar, anda mungkin perlu mengubah suai dan mengoptimumkan kod mengikut keperluan dan senario anda. Walau bagaimanapun, contoh ini boleh menjadi titik permulaan yang baik untuk memahami cara menggabungkan ChatGPT dan Java untuk melaksanakan fungsi terjemahan dalam talian. Dalam projek sebenar anda, anda boleh meneroka model dan algoritma pembelajaran mesin lain untuk memenuhi keperluan yang lebih kompleks. Perkembangan yang menggembirakan!
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membangunkan alat terjemahan dalam talian menggunakan ChatGPT dan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Java 8 memperkenalkan API Stream, menyediakan cara yang kuat dan ekspresif untuk memproses koleksi data. Walau bagaimanapun, soalan biasa apabila menggunakan aliran adalah: bagaimana untuk memecahkan atau kembali dari operasi foreach? Gelung tradisional membolehkan gangguan awal atau pulangan, tetapi kaedah Foreach Stream tidak menyokong secara langsung kaedah ini. Artikel ini akan menerangkan sebab -sebab dan meneroka kaedah alternatif untuk melaksanakan penamatan pramatang dalam sistem pemprosesan aliran. Bacaan Lanjut: Penambahbaikan API Java Stream Memahami aliran aliran Kaedah Foreach adalah operasi terminal yang melakukan satu operasi pada setiap elemen dalam aliran. Niat reka bentuknya adalah

Kapsul adalah angka geometri tiga dimensi, terdiri daripada silinder dan hemisfera di kedua-dua hujungnya. Jumlah kapsul boleh dikira dengan menambahkan isipadu silinder dan jumlah hemisfera di kedua -dua hujungnya. Tutorial ini akan membincangkan cara mengira jumlah kapsul yang diberikan dalam Java menggunakan kaedah yang berbeza. Formula volum kapsul Formula untuk jumlah kapsul adalah seperti berikut: Kelantangan kapsul = isipadu isipadu silinder Dua jumlah hemisfera dalam, R: Radius hemisfera. H: Ketinggian silinder (tidak termasuk hemisfera). Contoh 1 masukkan Jejari = 5 unit Ketinggian = 10 unit Output Jilid = 1570.8 Unit padu menjelaskan Kirakan kelantangan menggunakan formula: Kelantangan = π × r2 × h (4

Spring Boot memudahkan penciptaan aplikasi Java yang mantap, berskala, dan siap pengeluaran, merevolusi pembangunan Java. Pendekatan "Konvensyen Lebih Konfigurasi", yang wujud pada ekosistem musim bunga, meminimumkan persediaan manual, Allo

Java ialah bahasa pengaturcaraan popular yang boleh dipelajari oleh pembangun pemula dan berpengalaman. Tutorial ini bermula dengan konsep asas dan diteruskan melalui topik lanjutan. Selepas memasang Kit Pembangunan Java, anda boleh berlatih pengaturcaraan dengan mencipta program "Hello, World!" Selepas anda memahami kod, gunakan gesaan arahan untuk menyusun dan menjalankan program, dan "Hello, World!" Pembelajaran Java memulakan perjalanan pengaturcaraan anda, dan apabila penguasaan anda semakin mendalam, anda boleh mencipta aplikasi yang lebih kompleks.

Java Made Simple: Panduan Permulaan untuk Kuasa Pengaturcaraan Pengenalan Java ialah bahasa pengaturcaraan berkuasa yang digunakan dalam segala-galanya daripada aplikasi mudah alih hingga sistem peringkat perusahaan. Untuk pemula, sintaks Java adalah ringkas dan mudah difahami, menjadikannya pilihan ideal untuk pembelajaran pengaturcaraan. Sintaks Asas Java menggunakan paradigma pengaturcaraan berorientasikan objek berasaskan kelas. Kelas ialah templat yang menyusun data dan tingkah laku yang berkaitan bersama-sama. Berikut ialah contoh kelas Java yang mudah: publicclassPerson{privateStringname;privateintage;

Kecerdasan buatan fizikal yang terdesentralisasi (DEPAI) memimpin arah baru dalam pembangunan kecerdasan buatan dan menyediakan penyelesaian inovatif untuk mengawal robot dan infrastruktur yang berkaitan. Artikel ini akan menjalankan perbincangan mendalam mengenai DEPAI dan aplikasinya dalam bidang pemerolehan data, operasi jauh dan kecerdasan spatial, dan menganalisis prospek pembangunannya. Sebagai Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia Huang Renxun berkata, "momen chatgpt" dalam bidang robot umum akan datang tidak lama lagi. Proses pembangunan kecerdasan buatan, dari perkakasan ke perisian, kini bergerak ke arah dunia fizikal. Dalam era populariti robot masa depan, DEPAI menyediakan peluang penting untuk membina ekosistem kecerdasan buatan fizikal berdasarkan WEB3, terutamanya apabila pasukan berpusat belum sepenuhnya menguasai pasaran. Penggunaan luas agen kecerdasan buatan fizikal autonomi akan membawa robot,

Kebangkitan kecerdasan buatan fizikal yang terdesentralisasi (DEPAI): integrasi robot dan teknologi kecerdasan buatan Web3 berubah dengan setiap hari berlalu, dan kecerdasan buatan fizikal yang terdesentralisasi (DEPAI) telah membawa penyelesaian revolusioner untuk mengawal robot dan infrastruktur kecerdasan buatan fizikal. DEPAI berkembang maju dari pengambilalihan data dunia sebenar kepada operasi robotik pintar berdasarkan penggunaan infrastruktur fizikal (DEPIN) yang terdesentralisasi. Sebagai Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia, Huang Renxun berkata: "Masa chatgpt dalam bidang robot umum akan datang tidak lama lagi." Pada masa akan datang, kecerdasan buatan fizikal autonomi

Stack adalah struktur data yang mengikuti prinsip LIFO (terakhir, pertama keluar). Dalam erti kata lain, elemen terakhir yang kita tambahkan pada timbunan adalah yang pertama dikeluarkan. Apabila kita menambah (atau menolak) unsur ke timbunan, mereka diletakkan di atas; iaitu di atas semua
