


Analisis teknologi PHP ChatGPT: teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk membina robot sembang pintar
ChatGPT Analisis teknikal PHP: membina teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk chatbot pintar memerlukan contoh kod khusus
Pengenalan
Dengan pantas pembangunan teknologi kecerdasan buatan, robot sembang pintar telah menarik perhatian dan kasih sayang lebih ramai orang. Chatbot pintar bukan sahaja boleh membantu pengguna menjawab soalan, tetapi juga melakukan interaksi bahasa semula jadi dan menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi memainkan peranan penting apabila membina chatbot pintar. Artikel ini akan menumpukan pada teknologi PHP ChatGPT, menunjukkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan PHP untuk melaksanakan chatbot pintar dan memberikan contoh kod khusus.
1 Gambaran Keseluruhan ChatGPT
ChatGPT ialah model penjanaan sembang berdasarkan model Transformer yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia boleh menjana tindak balas bahasa semula jadi yang koheren berdasarkan konteks input dan niat pengguna. ChatGPT menggunakan data latihan yang luas dan parameter model untuk menghasilkan respons yang lancar dan tepat.
2. Pengenalan kepada bahasa pengaturcaraan PHP
Untuk melaksanakan teknologi ChatGPT, di sini kami memilih bahasa pengaturcaraan PHP. PHP ialah bahasa skrip sumber terbuka yang digunakan secara meluas yang amat sesuai untuk pembangunan web. Ia mudah dipelajari dan mempunyai sumber perpustakaan dan rangka kerja yang kaya untuk melaksanakan fungsi chatbot dengan mudah.
3 Gunakan ChatGPT PHP SDK
OpenAI menyediakan ChatGPT PHP SDK, yang boleh kita gunakan untuk membina chatbots. Berikut ialah kod contoh PHP ChatGPT yang mudah:
<?php require 'ChatGPT.php'; $apiKey = 'YOUR_API_KEY'; $model = 'gpt-3.5-turbo'; $chatGpt = new ChatGPT($apiKey, $model); $response = $chatGpt->createCompletion('你好',[ 'temperature' => 0.7, 'max_tokens' => 50, 'top_p' => 1, 'frequency_penalty' => 0.0, 'presence_penalty' => 0.0 ]); if($response['choices'] && count($response['choices']) > 0){ $message = $response['choices'][0]['text']; echo 'ChatGPT 回复:'.$message; }else{ echo 'ChatGPT 回复为空'; } ?>
Kod di atas mula-mula memperkenalkan ChatGPT.php, dan kemudian menetapkan kunci dan model API. Kami menggunakan kaedah $chatGpt->createCompletion()
untuk menghantar input pengguna sebagai parameter untuk menjana respons yang sepadan dengan ChatGPT. Akhir sekali, kami boleh mencetak hasil balasan ChatGPT. $chatGpt->createCompletion()
方法将用户的输入作为参数传入,生成 ChatGPT 对应的回复。最后,我们可以打印出 ChatGPT 的回复结果。
四、代码说明
在代码中,我们使用了 $apiKey
和 $model
两个变量,需要根据实际情况进行相应替换。API 密钥可以通过 OpenAI 官方网站申请获得,而模型选择则取决于您的需求和预算。
在 createCompletion()
方法中,我们可以调整多个参数以优化 ChatGPT 的回复质量。例如,temperature
参数用于控制回复的创造性和多样性,较高的值会产生更多随机性的回复。max_tokens
参数用于限制回复的最大长度,可以避免回复过长。top_p
参数用于在生成回复时对模型的采样进行控制,较小的值会产生更保守、合理的回复。
最后,代码通过判断 choices
Dalam kod, kami menggunakan dua pembolehubah $apiKey
dan $model
, yang perlu ditentukan mengikut kepada keadaan sebenar Gantikan dengan sewajarnya. Kunci API boleh diminta melalui laman web OpenAI rasmi, dan pemilihan model bergantung pada keperluan dan belanjawan anda.
createCompletion()
, kami boleh melaraskan berbilang parameter untuk mengoptimumkan kualiti balasan ChatGPT. Contohnya, parameter suhu
digunakan untuk mengawal kreativiti dan pelbagai respons, dengan nilai yang lebih tinggi menghasilkan lebih banyak respons rawak. Parameter max_tokens
digunakan untuk mengehadkan panjang maksimum balasan untuk mengelakkan balasan yang terlalu panjang. Parameter top_p
digunakan untuk mengawal pensampelan model apabila menjana respons yang lebih kecil akan menghasilkan respons yang lebih konservatif dan munasabah. Akhir sekali, kod menentukan sama ada ChatGPT mempunyai balasan dengan menilai sama ada Atas ialah kandungan terperinci Analisis teknologi PHP ChatGPT: teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk membina robot sembang pintar. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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





Xiaohongshu sedang berusaha untuk memperkayakan produknya dengan menambahkan lebih banyak ciri kecerdasan buatan Menurut laporan media domestik, Xiaohongshu sedang menguji aplikasi AI yang dipanggil "Davinci" dalam aplikasi utamanya. Dilaporkan bahawa aplikasi itu boleh menyediakan pengguna dengan perkhidmatan sembang AI seperti soal jawab pintar, termasuk panduan perjalanan, panduan makanan, pengetahuan geografi dan budaya, kemahiran hidup, pertumbuhan peribadi dan pembinaan psikologi, dll. Menurut laporan, "Davinci" menggunakan model LLAMA di bawah produk Meta A untuk latihan, produk tersebut telah diuji sejak September tahun ini. Terdapat khabar angin bahawa Xiaohongshu juga sedang menjalankan ujian dalaman fungsi perbualan AI kumpulan. Di bawah fungsi ini, pengguna boleh mencipta atau memperkenalkan aksara AI dalam sembang kumpulan, dan mengadakan perbualan dan interaksi dengan mereka Sumber imej: T

Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara membangunkan chatbot pintar menggunakan ChatGPT dan Java, dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. ChatGPT ialah versi terkini Generative Pre-training Transformer yang dibangunkan oleh OpenAI, teknologi kecerdasan buatan berasaskan rangkaian saraf yang boleh memahami bahasa semula jadi dan menjana teks seperti manusia. Menggunakan ChatGPT kami boleh membuat sembang adaptif dengan mudah

Cara menggunakan Java untuk membangunkan chatbot pintar berdasarkan kecerdasan buatan Dengan pembangunan teknologi kecerdasan buatan yang berterusan, chatbot pintar semakin banyak digunakan dalam pelbagai senario aplikasi. Membangunkan chatbot pintar berdasarkan kecerdasan buatan bukan sahaja dapat meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi juga menjimatkan kos buruh untuk perusahaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk membangunkan chatbot pintar berdasarkan kecerdasan buatan dan memberikan contoh kod khusus. Tentukan fungsi dan domain bot Sebelum membangunkan chatbot pintar, anda perlu menentukan terlebih dahulu

Natural Language Processing (NLP) ialah teknologi penting dan menarik dalam bidang kecerdasan buatan Matlamatnya adalah untuk membolehkan komputer memahami, menghuraikan dan menjana bahasa manusia. Pembangunan NLP telah mencapai kemajuan yang luar biasa, membolehkan komputer berinteraksi dengan lebih baik dengan manusia dan mencapai rangkaian aplikasi yang lebih luas. Artikel ini akan meneroka konsep, teknologi, aplikasi dan prospek pemprosesan bahasa semula jadi pada masa hadapan Konsep pemprosesan bahasa semula jadi ialah satu disiplin yang mengkaji bagaimana untuk membolehkan komputer memahami dan memproses bahasa manusia. Kerumitan dan kekaburan bahasa manusia menjadikan komputer menghadapi cabaran besar dalam memahami dan memproses. Matlamat NLP adalah untuk membangunkan algoritma dan model yang membolehkan komputer mengekstrak maklumat daripada teks

Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: Membina chatbot masa nyata Pengenalan: Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, chatbots memainkan peranan yang semakin penting dalam pelbagai bidang. Chatbots boleh membantu pengguna memberikan bantuan segera dan diperibadikan sambil turut menyediakan perkhidmatan pelanggan yang cekap kepada perniagaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan model ChatGPT OpenAI dan bahasa Python untuk mencipta robot sembang masa nyata dan memberikan contoh kod khusus. 1. SembangGPT

Fungsi Java digunakan secara meluas dalam NLP untuk mencipta penyelesaian tersuai yang meningkatkan pengalaman interaksi perbualan. Fungsi ini boleh digunakan untuk prapemprosesan teks, analisis sentimen, pengecaman niat dan pengekstrakan entiti. Contohnya, dengan menggunakan fungsi Java untuk analisis sentimen, aplikasi boleh memahami nada pengguna dan bertindak balas dengan sewajarnya, meningkatkan pengalaman perbualan.
![[Python NLTK] Tutorial: Bermula dengan mudah dan berseronok dengan pemprosesan bahasa semula jadi](https://img.php.cn/upload/article/000/465/014/170882721469561.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_207,w_330)
1. Pengenalan kepada NLTK NLTK ialah kit pemprosesan bahasa semula jadi untuk bahasa pengaturcaraan Python, yang dicipta pada tahun 2001 oleh Steven Bird dan Edward Loper. NLTK menyediakan pelbagai alat pemprosesan teks, termasuk prapemprosesan teks, pembahagian perkataan, pengetegan sebahagian daripada pertuturan, analisis sintaksis, analisis semantik, dsb., yang boleh membantu pembangun memproses data bahasa semula jadi dengan mudah. 2.Pemasangan NLTK NLTK boleh dipasang melalui arahan berikut: fromnltk.tokenizeimportWord_tokenizetext="Hello, world!Thisisasampletext."tokens=word_tokenize(te

Berita dari ChinaZ.com pada 25 Disember: Menurut berita Tech Planet, Xiaohongshu telah menguji secara dalaman fungsi AI yang dipanggil "Davinic" dalam APP utamanya. Fungsi ini telah diuji sejak September dan masih berterusan Ini juga merupakan satu lagi aplikasi AI baharu yang dilancarkan oleh Xiaohongshu selepas sembang kumpulan AI. "Davinic" terutamanya menyediakan pengguna dengan fungsi sembang AI seperti soalan dan jawapan pintar. "Davinic" lebih tertumpu kepada menyediakan soalan dan jawapan tentang kehidupan yang baik, termasuk panduan perjalanan, panduan makanan, pengetahuan geografi dan budaya, kemahiran hidup, pertumbuhan peribadi dan nasihat psikologi, serta cadangan aktiviti dan bidang lain. "Davinic" adalah berdasarkan model besar LLAMA di bawah Meta
