Bagaimana untuk membangunkan chatbot pintar menggunakan ChatGPT dan Java
Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara membangunkan chatbot pintar menggunakan ChatGPT dan Java, dan memberikan beberapa contoh kod khusus.
ChatGPT ialah versi terkini Generative Pre-training Transformer yang dibangunkan oleh OpenAI, iaitu teknologi kecerdasan buatan berasaskan rangkaian neural yang boleh memahami bahasa semula jadi dan menjana teks seperti manusia. Menggunakan ChatGPT, kami boleh membuat chatbot adaptif dengan mudah yang boleh menjana respons berdasarkan teks input.
Membina bot sembang menggunakan ChatGPT ialah tugas yang sangat menarik untuk pembangun Java. Java ialah bahasa pengaturcaraan popular yang juga digunakan secara meluas dalam pembangunan peringkat perusahaan. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara untuk menulis chatbot ringkas dalam Java yang mampu menghasilkan teks menggunakan ChatGPT dan membina infrastruktur dan fungsi menggunakan Java.
Langkah 1: Konfigurasikan persekitaran Java dan ChatGPT
Pertama, kita perlu mengkonfigurasi persekitaran pembangunan Java dan ChatGPT. Untuk membina chatbot menggunakan ChatGPT, kita perlu mendapatkan dan memasang kunci API OpenAI. Selepas mendapat kunci API, kami boleh menggunakan ChatGPT dengan cara berikut:
- Hantar teks ke OpenAI API melalui permintaan HTTP dalam program Java.
- Menghuraikan respons API ke dalam objek Java dan menjana balasan mengikut keperluan.
Pada masa yang sama, kami juga perlu memasang persekitaran pembangunan Java, seperti JDK dan IDE pembangunan, untuk bersedia untuk mula membina chatbot kami.
Langkah Kedua: Buat Struktur Projek Java
Seterusnya, kita perlu mencipta struktur projek Java dan fail untuk menyimpan kod chatbot kami. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan alat binaan Maven untuk mencipta projek Java.
Kita boleh memasang Maven dalam sistem menggunakan arahan berikut:
sudo apt-get install maven
Kemudian, kita boleh mencipta projek Maven baharu dengan menggunakan arahan berikut:
mvn archetype:generate -DgroupId=com.example.chatbot -DartifactId=chatbot -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
Ini akan mencipta projek baharu bernama “chatbot”. Dalam projek ini kami boleh mencipta fail kelas Java untuk membina chatbot kami.
Langkah 3: Laksanakan ChatGPT
Dalam projek Java kami, kami perlu menulis kelas untuk mengendalikan permintaan dan respons API ChatGPT. Kelas ini harus bertanggungjawab untuk menghantar teks ke API dan menghuraikan respons API ke dalam objek Java untuk membina respons chatbot.
Berikut ialah kelas Java ringkas yang melaksanakan fungsi membuat permintaan kepada API ChatGPT dan menghuraikan respons API. Kami memanggil kelas ini "ChatGptApiProcessor":
import java.io.IOException; import okhttp3.MediaType; import okhttp3.OkHttpClient; import okhttp3.Request; import okhttp3.RequestBody; import okhttp3.Response; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONObject; public class ChatGptApiProcessor { protected final String apiUrl = "https://api.openai.com/v1/engine/davinci-codex/completions"; protected final String apiKey = "YOUR_API_KEY"; protected final OkHttpClient httpClient = new OkHttpClient(); public String generateText(String prompt) { MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json"); RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{"prompt": "" + prompt + "","max_tokens": 60,"temperature": 0.5}"); Request request = new Request.Builder() .url(apiUrl) .post(body) .addHeader("content-type", "application/json") .addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey) .build(); try (Response response = httpClient.newCall(request).execute()) { if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response); JSONObject jsonObj = new JSONObject(response.body().string()); JSONArray choicesArray = jsonObj.getJSONArray("choices"); JSONObject textObj = choicesArray.getJSONObject(0); return textObj.getString("text"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); return null; } } }
Kelas Java ini menggunakan perpustakaan OkHttp untuk melaksanakan permintaan HTTP dan fungsi pemprosesan respons. Dalam kelas ini, kami menetapkan kunci akses API dalam pembina kelas dan menyediakan kaedah untuk menghantar teks ke API, dan akhirnya mengembalikan teks balasan API.
Langkah 4: Buat chatbot
Seterusnya, kita boleh mencipta kelas chatbot yang boleh memanggil kelas ChatGptApiProcessor yang ditulis dalam langkah sebelumnya untuk menjana respons. Dalam contoh ini, kami akan memanggil kelas ini "ChatBot".
Berikut ialah kelas Java ringkas yang melaksanakan fungsi chatbot:
import java.util.Scanner; public class ChatBot { public static void main(String[] args) { ChatGptApiProcessor processor = new ChatGptApiProcessor(); Scanner scanner = new Scanner(System.in); String input; System.out.println("Hi there, how can I help you?"); while (true) { input = scanner.nextLine(); if (input.equalsIgnoreCase("exit")) break; String response = processor.generateText(input); System.out.println("bot> " + response); } scanner.close(); } }
Kelas chatbot ini menggunakan input dan output standard Java untuk melaksanakan aplikasi konsol interaktif. Dalam kelas ini, kami mencipta contoh ChatGptApiProcessor dalam fungsi utama dan kemudian menunggu input pengguna dan mengeluarkan balasan bot dalam satu gelung. Jika pengguna memasukkan "keluar", gelung akan terganggu.
Langkah Lima: Bina dan Jalankan Chatbot
Sekarang kami telah menulis kod Java, kami boleh membina projek menggunakan alat binaan Maven. Selepas membina projek, kita boleh menjalankan chatbot dalam terminal menggunakan arahan berikut:
mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.example.chatbot.ChatBot"
Ini akan melancarkan aplikasi chatbot dan memaparkan chatbot interaktif dalam konsol.
Kesimpulan:
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara membangunkan chatbot pintar menggunakan Java dan ChatGPT, dan memberikan beberapa contoh kod konkrit. Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh mula membina aplikasi chatbot anda sendiri dengan mudah dan menjana respons seperti manusia menggunakan ChatGPT. Pada masa yang sama, kami juga memperkenalkan cara menggunakan alat binaan Java dan Maven untuk melaksanakan fungsi ini. Pergi ke Openai untuk mendapatkan kunci API dan bina chatbot pintar berkonsepkan hari ini!
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membangunkan chatbot pintar 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



Dalam artikel ini, kami telah menyimpan Soalan Temuduga Spring Java yang paling banyak ditanya dengan jawapan terperinci mereka. Supaya anda boleh memecahkan temuduga.

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
