Comment utiliser ChatGPT et Java pour développer un outil de conseil en investissement intelligent
Introduction :
Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, de plus en plus d'industries traditionnelles ont commencé à rejoindre la tendance de l'intelligence. Le domaine de l'investissement ne fait pas exception. De nombreux investisseurs espèrent utiliser des outils intelligents pour améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse des investissements. Cet article expliquera comment utiliser ChatGPT et Java pour développer un outil de conseil en investissement intelligent et fournira des exemples de code spécifiques.
1. Introduction à ChatGPT :
ChatGPT est un modèle de génération de texte développé par OpenAI, qui peut donner des réponses ou des suggestions correspondantes en fonction du texte saisi. Il utilise une grande quantité de données d'entraînement pour générer du texte via un modèle de réseau neuronal. Nous pouvons utiliser ChatGPT pour implémenter des fonctions de conversation intelligentes.
2. Mise en place d'un environnement de développement Java :
Avant de commencer, nous devons mettre en place un environnement de développement Java. Tout d'abord, assurez-vous d'avoir installé le kit de développement Java (JDK) et configuré les variables d'environnement appropriées. Ensuite, nous devons choisir un environnement de développement intégré (IDE) pour écrire et déboguer le code Java. Il est recommandé d'utiliser Eclipse ou IntelliJ IDEA. Après avoir installé l'environnement de développement, nous pouvons commencer à écrire du code.
3. Présentez la bibliothèque ChatGPT :
Pour utiliser la fonction ChatGPT, nous devons présenter la bibliothèque correspondante. En Java, on peut utiliser la bibliothèque Gpt-3.5-turbo officiellement fournie par OpenAI. Vous pouvez ajouter les dépendances suivantes au pom.
4. Mettre en œuvre des outils de conseil en investissement intelligents :
<dependency> <groupId>ai.openai.gpt-3.5-turbo</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.10.5.1</version> </dependency>
import ai.openai.gpt.ChatCompletion; public class InvestmentAdvisor { private ChatCompletion chatCompletion; public InvestmentAdvisor(String apiKey) { chatCompletion = new ChatCompletion(apiKey); } }
import java.util.Scanner; public class InvestmentAdvisor { // ... public String getUserInput() { Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入您的投资问题:"); return scanner.nextLine(); } }
import ai.openai.gpt.CompletionRequest; public class InvestmentAdvisor { // ... public String getInvestmentAdvice(String userInput) { CompletionRequest completionRequest = new CompletionRequest.Builder() .setPrompt(userInput) .setMaxTokens(50) .setTemperature(0.7) .build(); String response = chatCompletion.complete(completionRequest); // 剥离多余的部分,只保留智能回答 int index = response.indexOf("回答:"); if (index != -1) { response = response.substring(index + 3); } return response.trim(); } }
6. Références :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!