Rumah >pembangunan bahagian belakang >tutorial php >Rangka kerja PHP dan kecerdasan buatan: peluang dan cabaran integrasi rentas disiplin
Rangka kerja PHP menyediakan peluang dan cabaran untuk penyepaduan AI, termasuk mengautomasikan tugas, meningkatkan penglibatan pengguna dan analisis data. Cabaran melibatkan kerumitan teknikal, privasi data dan kos penyelenggaraan. Contoh praktikal termasuk menyepadukan pengecaman pertuturan menggunakan Laravel dan menyepadukan chatbots menggunakan Symfony.
Rangka Kerja PHP dan Kecerdasan Buatan: Peluang dan Cabaran Penyepaduan Antara Disiplin
Pengenalan
Dengan perkembangan pesat bidang kecerdasan buatan (AI) yang pesat telah menjadi penting. . Rangka kerja PHP, seperti Laravel dan Symfony, menawarkan peluang yang kaya untuk penyepaduan AI, tetapi juga memberikan cabaran unik. Artikel ini meneroka integrasi merentas disiplin rangka kerja PHP dan AI, memfokuskan pada peluang, cabaran dan kes praktikal.
Peluang
Cabaran
Kes praktikal
Menggunakan Laravel untuk menyepadukan pengecaman pertuturan
use Google\Cloud\Speech\SpeechClient; class TranscriptionController extends Controller { public function transcribe() { $projectId = 'my-project-id'; $credentialsPath = 'my-credentials.json'; // Instantiate a client for Speech Recognition API $speechClient = new SpeechClient([ 'projectId' => $projectId, 'credentialsPath' => $credentialsPath, ]); // Get the audio content from request $stream = fopen('myAudioFile.wav', 'r'); $fileResource = stream_get_contents($stream); // Set the audio config $audioConfig = $speechClient->audioConfig(['encoding' => 'LINEAR16', 'languageCode' => 'en-US', 'sampleRateHertz' => 16000]); // Set the AI speech recognition config $config = $speechClient->recognitionConfig(['encoding' => 'LINEAR16', 'sampleRateHertz' => 16000, 'languageCode' => 'en-US']); // Create the speech recognition operation $operation = $speechClient->longRunningRecognize($config, $audioConfig, $fileResource); $operation->pollUntilComplete(); // Retrieve the transcribed text if ($operation->operationSucceeded()) { $response = $operation->getResult()->getTranscript(); return $response; } else { return response()->json(['error' => 'Error while transcribing the audio.'], 500); } } }
Menggunakan Symfony untuk menyepadukan chatbot
use Symfony\Component\HttpFoundation\Request; use GuzzleHttp\Client; class ChatBotController extends Controller { public function respond(Request $request) { $message = $request->get('message'); // Instantiate a Guzzle client for API communication $httpClient = new Client([ 'base_uri' => 'https://dialogflow.googleapis.com/v2/', 'timeout' => 2.0, ]); // Set the chatbot API parameters $sessionId = '12345'; $query = $message; $lang = 'en'; $parameters = [ 'queryInput' => [ 'text' => ['text' => $query, 'languageCode' => $lang], ], 'queryParams' => ['sessionId' => $sessionId], ]; try { // Send an HTTP request to the chatbot API $response = $httpClient->post('projects/my-dialogflow-project/agent/sessions/12345:detectIntent', [ 'json' => $parameters, ]); // Extract and return the chatbot response if ($response->getStatusCode() == 200) { $body = $response->getBody(); $responseArray = json_decode($body, true); return response()->json(['response' => $responseArray['queryResult']['fulfillmentMessages'][0]['text']['text']], 200); } else { return response()->json(['error' => 'Error while communicating with the chatbot.'], 500); } } catch (Exception $e) { return response()->json(['error' => 'Error while communicating with the chatbot.'], 500); } } }
Atas ialah kandungan terperinci Rangka kerja PHP dan kecerdasan buatan: peluang dan cabaran integrasi rentas disiplin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!