Comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une plateforme de commande de restauration intelligente
Introduction :
Avec l'amélioration du niveau de vie des gens et une vie professionnelle trépidante, la tendance de développement du secteur de la restauration à emporter se développe de jour en jour. Afin de répondre aux besoins gustatifs des utilisateurs et d'améliorer l'expérience utilisateur, il est très important de développer une plateforme de commande de restauration intelligente. Cet article expliquera comment utiliser ChatGPT et Java pour développer une plateforme de commande de restauration intelligente et donnera des exemples de code spécifiques.
1. Introduction à ChatGPT
ChatGPT est l'un des modèles de traitement du langage naturel les plus avancés développés par OpenAI. Il possède d'excellentes capacités de génération de dialogues et peut réaliser des dialogues naturels et fluides. Grâce à ChatGPT, nous pouvons mettre en œuvre une plateforme de commande de restauration intelligente qui permet aux utilisateurs de sélectionner, de passer des commandes et de se renseigner sur les produits de restauration via des conversations.
2. Configuration de l'environnement et installation des dépendances
Ajoutez la bibliothèque Java de ChatGPT au projet. Vous pouvez ajouter la bibliothèque Java de ChatGPT en ajoutant les dépendances suivantes dans le fichier pom.
<dependencies> <dependency> <groupId>ai.openai.gpt</groupId> <artifactId>chatgpt</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> </dependencies>
public class OrderPlatform { private static ChatCompletion chatCompletion; public static void main(String[] args) { // 初始化ChatGPT模型 chatCompletion = new ChatCompletion(); // 进行用户对话和订购流程 startConversation(); } public static void startConversation() { Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.println("欢迎使用智能餐饮订购平台,请问有什么可以帮助您?"); while (true) { String userInput = scanner.nextLine(); // 利用ChatGPT生成对话回复 String reply = chatCompletion.generateReply(userInput); System.out.println(reply); // 如果用户输入"退出",则结束对话 if (userInput.equals("退出")) { break; } } System.out.println("感谢您的使用!"); scanner.close(); } }4. Exécutez et testez
import ai.openai.gpt.Completion; import ai.openai.gpt.Engine; public class ChatCompletion { private static final String API_KEY = "your_api_key_here"; private static final Engine ENGINE = Engine.davinci; private Completion completion; public ChatCompletion() { completion = new Completion(API_KEY, ENGINE); } public String generateReply(String userInput) { try { Completion.CompletionRequest request = new Completion.CompletionRequestBuilder() .prompt(userInput) .maxTokens(50) .build(); Completion.CompletionResponse response = completion.createCompletion(request); if (response.getChoices().get(0).getText() != null) { return response.getChoices().get(0).getText(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return "对不起,我没有理解您的问题,请再说一遍。"; } }
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!