ChatGPT 및 Java를 사용하여 지능형 질문 및 답변 커뮤니티를 개발하는 방법
ChatGPT와 Java를 사용하여 지능형 Q&A 커뮤니티를 개발하는 방법
지능형 Q&A 커뮤니티는 오늘날의 인터넷 소셜 플랫폼에서 점점 더 많은 관심과 주목을 받고 있습니다. 이는 사용자에게 질문하고 답변을 얻을 수 있는 편리한 방법을 제공합니다. 그들의 필요. 인공지능의 지속적인 발전으로 ChatGPT와 Java를 활용한 지능적인 질의응답 커뮤니티를 개발하는 것이 점점 더 쉬워지고 있습니다. 이 기사에서는 ChatGPT 및 Java를 사용하여 간단한 지능형 질문 및 답변 커뮤니티를 구축하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1단계: ChatGPT 설정
먼저 질문 및 답변 기능을 제공하기 위해 ChatGPT 모델을 설정해야 합니다. OpenAI에서 제공하는 GPT 모델이나 Hugging Face Transformers 라이브러리를 기반으로 사전 훈련된 모델을 사용할 수 있습니다. 다음 샘플 코드는 Hugging Face Transformers 라이브러리 사용의 예를 보여줍니다.
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.huggingface.models.GPTModel;
import org.huggingface.tokenizers.GPTTokenizer;
public class ChatGPT {
private GPTModel model;
private GPTTokenizer tokenizer;
public ChatGPT(String modelPath, String tokenizerPath) {
model = GPTModel.fromPretrained(modelPath);
tokenizer = GPTTokenizer.fromPretrained(tokenizerPath);
}
public String generateAnswer(String question) {
String input = "Q: " + question + "
A:";
float[] scores = model.generateScore(input).getScores();
String output = tokenizer.decode(scores);
return StringUtils.substringBetween(output, "A: ", "
");
}
} 이 코드는 Hugging Face Transformers 라이브러리의 GPT 모델 및 GPTTokenizer를 사용합니다. 여기서 modelPath 및 tokenizerPath 코드 >는 사전 훈련된 모델과 토크나이저에 대한 경로입니다. <code>generateAnswer 메소드는 질문을 입력으로 받고 생성된 답변을 반환합니다. modelPath和tokenizerPath是预训练模型和分词器的路径。generateAnswer方法接收一个问题作为输入，并返回一个生成的回答。
步骤二：构建问答社区
在Java中，可以使用各种开发框架来构建问答社区的后端。这里我们使用Spring Boot作为开发框架，并使用REST API来处理前端与后端之间的交互。下面是一个简单的示例代码：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@SpringBootApplication
@RestController
public class QASystemApp {
private ChatGPT chatGPT;
public QASystemApp() {
chatGPT = new ChatGPT("path/to/model", "path/to/tokenizer");
}
@GetMapping("/answer")
public String getAnswer(@RequestParam String question) {
return chatGPT.generateAnswer(question);
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(QASystemApp.class, args);
}
}在这段代码中，QASystemApp类使用@SpringBootApplication注解标记为一个Spring Boot应用，并使用@RestController注解将其标记为一个REST API控制器。getAnswer方法接收一个名为question的请求参数，调用chatGPT.generateAnswer方法来生成回答。
步骤三：前端交互
为了实现用户与问答社区的交互，我们可以使用前端技术，例如HTML、CSS和JavaScript来创建一个简单的用户界面。在这里，我们将仅提供一个表单输入框和一个用于显示回答的元素。下面是一个简单的HTML示例代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>智能问答社区</title>
</head>
<body>
<h1 id="智能问答社区">智能问答社区</h1>
<form id="questionForm">
<label for="question">问题：</label>
<input type="text" id="question" name="question" required>
<button type="submit">提交</button>
</form>
<div id="answer"></div>
<script>
document.getElementById("questionForm").addEventListener("submit", function(event) {
event.preventDefault();
var question = document.getElementById("question").value;
fetch("/answer?question=" + encodeURIComponent(question))
.then(function(response) {
return response.text();
})
.then(function(answer) {
document.getElementById("answer").innerText = answer;
document.getElementById("question").value = "";
});
});
</script>
</body>
</html>这段代码创建了一个包含一个表单输入框和一个用于显示回答的<div>元素的HTML页面。当用户提交问题时，通过JavaScript代码获取问题的值，并使用JavaScript的Fetch API发送GET请求到<code>/answerAPI，并将生成的回答显示在<div>2단계: Q&A 커뮤니티 구축<p></p>Java에서는 다양한 개발 프레임워크를 사용하여 Q&A 커뮤니티의 백엔드를 구축할 수 있습니다. 여기서는 Spring Boot를 개발 프레임워크로 사용하고 REST API를 사용하여 프런트 엔드와 백엔드 간의 상호 작용을 처리합니다. 다음은 간단한 샘플 코드입니다. 🎜rrreee🎜이 코드에서 <code>QASystemApp 클래스는 @SpringBootApplication 주석과 @ RestController를 사용하여 Spring Boot 애플리케이션으로 표시됩니다. 주석은 이를 REST API 컨트롤러로 표시합니다. getAnswer 메소드는 question이라는 요청 매개변수를 수신하고 chatGPT.generateAnswer 메소드를 호출하여 답변을 생성합니다. 🎜🎜3단계: 프런트 엔드 상호 작용🎜🎜Q&A 커뮤니티와의 사용자 상호 작용을 실현하기 위해 HTML, CSS 및 JavaScript와 같은 프런트 엔드 기술을 사용하여 간단한 사용자 인터페이스를 만들 수 있습니다. 여기서는 양식 입력 상자와 답변을 표시하는 요소만 제공하겠습니다. 다음은 간단한 HTML 샘플 코드입니다. 🎜rrreee🎜이 코드는 양식 입력 상자와 답변을 표시하기 위한 <div> 요소가 포함된 HTML 페이지를 생성합니다. 사용자가 질문을 제출하면 JavaScript 코드를 통해 질문의 값을 얻고 JavaScript의 Fetch API를 사용하여 <code>/answer API에 GET 요청을 보내고 생성된 답변을 <에 표시합니다. ;div> 요소. 🎜🎜이렇게 해서 ChatGPT와 Java를 활용한 지능적인 질의응답 커뮤니티 개발이 완성되었습니다. 사용자가 프런트엔드 인터페이스를 통해 질문을 제출하면 백엔드는 ChatGPT 모델을 사용하여 답변을 생성하고 프런트엔드에 답변을 반환하여 사용자에게 표시합니다. 물론 이것은 단순한 예일 뿐이므로 필요에 따라 심층적으로 개발하고 최적화할 수 있습니다. 이 기사가 ChatGPT 및 Java를 사용하여 지능형 Q&A 커뮤니티를 개발하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜
위 내용은 ChatGPT 및 Java를 사용하여 지능형 질문 및 답변 커뮤니티를 개발하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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