


Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem perancangan perjalanan pintar
Cara membangunkan sistem perancangan perjalanan pintar menggunakan ChatGPT dan Java
Pengenalan:
Memandangkan permintaan orang ramai untuk perjalanan terus berkembang, sistem perancangan perjalanan pintar secara beransur-ansur menjadi trend popular. Menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem perancangan perjalanan pintar boleh membantu pengguna merumuskan pelan perjalanan dengan cepat dan tepat serta memberikan cadangan yang diperibadikan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem perancangan perjalanan pintar, dan menyediakan contoh kod khusus.
1. Persediaan
Sebelum memulakan pembangunan, kita perlu menyediakan persekitaran dan sumber berikut:
- Model ChatGPT: ChatGPT ialah model bahasa yang dibangunkan oleh OpenAI yang boleh digunakan untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Anda boleh melawati laman web rasmi OpenAI https://www.openai.com/ untuk memohon kunci API dan mendapatkan model ChatGPT.
- Persekitaran pembangunan Java: Pastikan anda telah memasang persekitaran pembangunan Java dan biasa dengan asas bahasa pengaturcaraan Java.
2. Sediakan API ChatGPT
- Buat akaun di laman web rasmi OpenAI dan memohon kunci API.
- Panggil model ChatGPT menggunakan kunci API. Anda boleh merujuk kepada dokumentasi rasmi yang disediakan oleh OpenAI untuk mengetahui cara menggunakan API untuk berinteraksi dengan input dan output.
3. Bina projek Java
- Buat projek Java dan import perpustakaan pergantungan yang diperlukan.
import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.entity.StringEntity; import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.json.JSONObject; import java.io.IOException;
- Tulis kaedah untuk memanggil model ChatGPT dan hantar soalan pengguna.
public class ChatGPT { private static final String API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"; private static final String API_KEY = "your_api_key_here"; public static String getResponseFromChatGPT(String question) throws IOException { HttpClient httpclient = new DefaultHttpClient(); HttpPost httpPost = new HttpPost(API_URL); httpPost.addHeader("Content-Type", "application/json"); httpPost.addHeader("Authorization", "Bearer " + API_KEY); JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("prompt", question); jsonObject.put("temperature", 0.6); jsonObject.put("max_tokens", 100); StringEntity entity = new StringEntity(jsonObject.toString()); httpPost.setEntity(entity); HttpResponse response = httpclient.execute(httpPost); HttpEntity responseEntity = response.getEntity(); String responseString = EntityUtils.toString(responseEntity); JSONObject responseJson = new JSONObject(responseString); String answer = responseJson.getJSONArray("choices").getJSONObject(0).getString("text"); return answer; } }
4 Buat kelas perancangan perjalanan
Kini kita boleh buat kelas untuk perancangan perjalanan. Kelas ini akan menerima soalan pengguna dan menggunakan model ChatGPT untuk mendapatkan jawapan yang bijak.
public class TravelPlanner { public static void main(String[] args) throws IOException { // 提示用户输入问题 System.out.println("请输入您的问题:"); Scanner scanner = new Scanner(System.in); // 调用ChatGPT模型获取回答 String question = scanner.nextLine(); String answer = ChatGPT.getResponseFromChatGPT(question); // 打印回答 System.out.println("智能回答:" + answer); } }
Dengan contoh kod di atas, kita dapat melihat cara menggunakan ChatGPT dengan Java untuk membangunkan sistem perancangan perjalanan pintar. Apabila pengguna memasukkan soalan, sistem akan memanggil model ChatGPT untuk mendapatkan jawapan dan mencetak jawapan kepada pengguna.
Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem perancangan perjalanan pintar. Dengan memanggil model ChatGPT, kami boleh mencapai jawapan soalan pintar dan menggabungkannya dengan persekitaran pembangunan Java untuk melaksanakan sistem perancangan perjalanan yang komprehensif. Sistem ini bukan sahaja membantu pengguna mendapatkan nasihat perjalanan yang tepat, tetapi juga menyediakan pengesyoran yang diperibadikan untuk membantu pengguna mengatur perjalanan yang sempurna.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem perancangan perjalanan 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

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

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.

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

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;

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

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,

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

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
