ChatGPT Java : Comment implémenter une fonction intelligente de questions et réponses

ChatGPT Java : Comment implémenter une fonction de questions et réponses intelligente, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
Avec le développement de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel, les systèmes de questions et réponses intelligents deviennent de plus en plus courants dans notre vies. Dans cet article, nous explorerons comment écrire une simple fonction de questions et réponses intelligente en Java et comment exploiter les bibliothèques open source pour implémenter le traitement du langage naturel et l'inférence de modèle. Nous utiliserons ChatGPT comme exemple de modèle et utiliserons l'API OpenAI pour l'inférence du modèle.

1. Configuration de l'environnement
Pour commencer à écrire du code Java, nous devons d'abord configurer l'environnement de développement Java. Veuillez vous assurer que vous avez installé le kit de développement Java (JDK), qui peut être obtenu sur le site officiel d'Oracle ou sur OpenJDK.

Ensuite, nous devons configurer les dépendances requises dans l'environnement de développement Java. Dans cet exemple, nous utiliserons l'outil de construction Maven de Java pour gérer les dépendances. Créez un nouveau projet Maven et ajoutez les dépendances suivantes à votre fichier pom.xml :

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
        <artifactId>okhttp</artifactId>
        <version>4.9.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.google.code.gson</groupId>
        <artifactId>gson</artifactId>
        <version>2.8.7</version>
    </dependency>
</dependencies>

Les dépendances ci-dessus nous aideront à gérer les requêtes HTTP et le format de données JSON.

2. Interagir avec l'API OpenAI
Pour utiliser l'API OpenAI, nous avons besoin d'une clé API. Si vous n'avez pas encore de clé API, vous pouvez l'obtenir en visitant le site officiel d'OpenAI et en suivant leur documentation.

En Java, nous pouvons utiliser la bibliothèque OkHttp pour envoyer des requêtes HTTP et recevoir des réponses. Voici un exemple de code pour envoyer une requête :

import okhttp3.*;

public class OpenAIRequest {
    private static final MediaType JSON
            = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
    private static final OkHttpClient client = new OkHttpClient();

    public static String sendRequest(String url, String json) throws Exception {
        RequestBody body = RequestBody.create(json, JSON);
        Request request = new Request.Builder()
                .url(url)
                .addHeader("Authorization", "Bearer <YOUR_API_KEY>")
                .post(body)
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            return response.body().string();
        }
    }
}

Dans le code ci-dessus, nous définissons une méthode sendRequest qui accepte une URL et une chaîne JSON en entrée et renvoie la réponse de l'API. sendRequest方法，它接受一个URL和一个JSON字符串作为输入，并返回API的响应。

三、与ChatGPT模型交互
现在我们已经可以与OpenAI API进行交互，接下来我们将定义一个方法来与ChatGPT模型进行交互。以下是一个示例代码：

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;

class ChatGPTRequest {
    @SerializedName("prompt")
    public String prompt;

    @SerializedName("max_tokens")
    public int maxTokens = 50;

    @SerializedName("temperature")
    public double temperature = 0.7;

    @SerializedName("top_p")
    public double topP = 1.0;

    @SerializedName("n")
    public int n = 1;

    @SerializedName("stop")
    public String stop = null;
}

public class ChatGPT {
    private static final String OPENAI_API_URL = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions";
    private static final Gson gson = new Gson();

    public static String getChatGPTResponse(String prompt) throws Exception {
        ChatGPTRequest request = new ChatGPTRequest();
        request.prompt = prompt;

        String jsonRequest = gson.toJson(request);
        String response = OpenAIRequest.sendRequest(OPENAI_API_URL, jsonRequest);

        return response;
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个getChatGPTResponse方法，该方法接受一个字符串作为输入，并返回ChatGPT模型的响应。

四、使用智能问答功能
现在我们已经准备好与ChatGPT模型进行交互，我们可以编写一个简单的代码来运行我们的智能问答功能。以下是一个示例代码：

public class SmartQnA {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            String input = "What is the capital of France?";

            String response = ChatGPT.getChatGPTResponse(input);
            System.out.println(response);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个SmartQnA类，并在main方法中调用ChatGPT.getChatGPTResponse

3. Interagir avec le modèle ChatGPT

Maintenant que nous pouvons interagir avec l'API OpenAI, nous allons définir une méthode pour interagir avec le modèle ChatGPT. Voici un exemple de code :

rrreee

Dans le code ci-dessus, nous définissons une méthode getChatGPTResponse qui accepte une chaîne en entrée et renvoie la réponse du modèle ChatGPT.

4. Utilisez la fonction de questions et réponses intelligentes🎜Maintenant que nous sommes prêts à interagir avec le modèle ChatGPT, nous pouvons écrire un code simple pour exécuter notre fonction de questions et réponses intelligentes. Voici un exemple de code : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous définissons une classe SmartQnA et appelons ChatGPT.getChatGPTResponsedans la méthode main > Méthode pour obtenir la réponse du modèle ChatGPT. 🎜🎜Grâce à la méthode ci-dessus, nous pouvons obtenir la réponse du modèle ChatGPT basée sur la question d'entrée. 🎜🎜Conclusion : 🎜Cet article explique comment utiliser Java pour écrire des fonctions de questions et réponses intelligentes, et comment utiliser des bibliothèques open source pour implémenter le traitement du langage naturel et le raisonnement de modèles. Nous avons utilisé ChatGPT comme exemple de modèle et utilisé l'API OpenAI pour l'inférence de modèle. Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons créer un système simple de questions et réponses intelligent. Bien sûr, il ne s’agit que d’une implémentation d’entrée de gamme et vous pouvez l’étendre et l’améliorer en fonction de vos besoins. J'espère que cet article vous aidera à commencer à créer votre propre système de réponse aux questions intelligent. 🎜

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