ChatGPT Java: インテリジェントな質問と回答機能を実装する方法

ChatGPT Java: インテリジェントな質問と回答機能を実装する方法、具体的なコード例が必要です

はじめに:
人工知能と自然言語処理の発展に伴い、インテリジェントな質問と回答システム 私たちの生活の中でますます一般的になってきています。この記事では、Java でシンプルでインテリジェントな質問と回答の関数を作成する方法と、オープンソース ライブラリを活用して自然言語処理とモデル推論を実装する方法を説明します。 ChatGPT をサンプル モデルとして使用し、モデルの推論には OpenAI API を使用します。

1. 環境設定
Java コードの作成を開始するには、まず Java 開発環境をセットアップする必要があります。 Java Development Kit (JDK) がインストールされていることを確認してください。JDK は、Oracle 公式 Web サイトまたは OpenJDK から入手できます。

次に、Java 開発環境で必要な依存関係を設定する必要があります。この例では、Java の Maven ビルド ツールを使用して依存関係を管理します。新しい Maven プロジェクトを作成し、次の依存関係を pom.xml ファイルに追加します。

<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>

上記の依存関係は、HTTP リクエストと JSON データ形式の処理に役立ちます。

2. OpenAI API との対話
OpenAI API を使用するには、API キーが必要です。 API キーをまだお持ちでない場合は、OpenAI の公式 Web サイトにアクセスし、ドキュメントの指示に従って取得できます。

Java では、OkHttp ライブラリを使用して HTTP リクエストを送信し、レスポンスを受信できます。以下は、リクエストを送信するためのサンプル コードです。

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();
        }
    }
}

上記のコードでは、URL と JSON 文字列を入力として受け入れ、API の応答を返す sendRequest メソッドを定義します。

3. ChatGPT モデルとの対話
OpenAI API と対話できるようになったので、ChatGPT モデルと対話するメソッドを定義します。以下はサンプル コードです:

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;
    }
}

上記のコードでは、入力として文字列を受け取り、ChatGPT モデルの応答を返す getChatGPTResponse メソッドを定義します。

4. インテリジェントな質問と回答機能の使用
ChatGPT モデルを操作する準備ができたので、インテリジェントな質問と回答機能を実行するための簡単なコードを作成できます。以下はサンプル コードです:

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();
        }
    }
}

上記のコードでは、SmartQnA クラスを定義し、main メソッドで ChatGPT.getChatGPTResponse# を呼び出します # #ChatGPT モデルのレスポンスを取得するメソッド。

上記の方法により、入力された質問に基づいて ChatGPT モデルの回答を取得できます。

結論:

この記事では、Java を使用してインテリジェントな質問と回答の関数を作成する方法、およびオープンソース ライブラリを使用して自然言語処理とモデル推論を実装する方法を紹介します。 ChatGPT をモデル例として使用し、モデル推論には OpenAI API を使用しました。上記のサンプル コードを通じて、シンプルでインテリジェントな質問と回答のシステムを構築できます。もちろん、これは単なる入門レベルの実装であり、ニーズに応じてさらに拡張および改善できます。この記事が、独自のインテリジェントな質問応答システムの構築を始めるのに役立つことを願っています。

以上がChatGPT Java: インテリジェントな質問と回答機能を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。