ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi soalan dan jawapan pintar

ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi soalan dan jawapan pintar, contoh kod khusus diperlukan

Pengenalan:
Dengan kecerdasan buatan dan bahasa semula jadi Dengan perkembangan pemprosesan, sistem menjawab soalan pintar menjadi semakin biasa dalam kehidupan kita. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menulis fungsi soalan dan jawapan pintar ringkas dalam Java dan cara memanfaatkan perpustakaan sumber terbuka untuk melaksanakan pemprosesan bahasa semula jadi dan inferens model. Kami akan menggunakan ChatGPT sebagai model contoh kami dan menggunakan OpenAI API untuk inferens model.

1. Persediaan persekitaran
Untuk mula menulis kod Java, kita perlu menyediakan persekitaran pembangunan Java terlebih dahulu. Sila pastikan anda telah memasang Java Development Kit (JDK), yang boleh didapati daripada laman web rasmi Oracle atau OpenJDK.

Seterusnya, kita perlu menyediakan kebergantungan yang diperlukan dalam persekitaran pembangunan Java. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan alat binaan Maven Java untuk mengurus kebergantungan. Cipta projek Maven baharu dan tambahkan kebergantungan berikut pada fail pom.xml anda:

<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>

Kebergantungan di atas akan membantu kami mengendalikan permintaan HTTP dan format data JSON.

2 Berinteraksi dengan OpenAI API
Untuk menggunakan OpenAI API, kami memerlukan kunci API. Jika anda belum mempunyai kunci API, anda boleh mendapatkannya dengan melawati laman web rasmi OpenAI dan mengikuti dokumentasi mereka.

Di Java, kami boleh menggunakan perpustakaan OkHttp untuk menghantar permintaan HTTP dan menerima respons. Berikut ialah contoh kod untuk menghantar permintaan:

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();
        }
    }
}

Dalam kod di atas, kami mentakrifkan kaedah sendRequest yang menerima URL dan rentetan JSON sebagai input dan Returns maklum balas daripada API. sendRequest方法，它接受一个URL和一个JSON字符串作为输入，并返回API的响应。

三、与ChatGPT模型交互
现在我们已经可以与OpenAI API进行交互，接下来我们将定义一个方法来与ChatGPT模型进行交互。以下是一个示例代码：

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;
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个getChatGPTResponse方法，该方法接受一个字符串作为输入，并返回ChatGPT模型的响应。

四、使用智能问答功能
现在我们已经准备好与ChatGPT模型进行交互，我们可以编写一个简单的代码来运行我们的智能问答功能。以下是一个示例代码：

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();
        }
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个SmartQnA类，并在main方法中调用ChatGPT.getChatGPTResponse

3 Berinteraksi dengan model ChatGPT

Sekarang kita boleh berinteraksi dengan OpenAI API, kita akan menentukan kaedah untuk berinteraksi dengan model ChatGPT. Berikut ialah kod sampel:

rrreee

Dalam kod di atas, kami mentakrifkan kaedah getChatGPTResponse yang menerima rentetan sebagai input dan mengembalikan respons model ChatGPT.

4 Menggunakan fungsi soalan dan jawapan pintar #🎜🎜# Kini setelah kami bersedia untuk berinteraksi dengan model ChatGPT, kami boleh menulis kod mudah untuk menjalankan fungsi soalan dan jawapan pintar kami. Berikut ialah contoh kod: #🎜🎜#rrreee#🎜🎜#Dalam kod di atas, kami mentakrifkan kelas SmartQnA dan memanggil dalam kaedah <code>utama ChatGPT kaedah .getChatGPTResponse untuk mendapatkan respons model ChatGPT. #🎜🎜##🎜🎜#Melalui kaedah di atas, kita boleh mendapatkan jawapan model ChatGPT berdasarkan input soalan. #🎜🎜##🎜🎜#Kesimpulan: #🎜🎜#Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Java untuk menulis fungsi soal jawab pintar, dan cara menggunakan perpustakaan sumber terbuka untuk melaksanakan pemprosesan bahasa semula jadi dan penaakulan model. Kami menggunakan ChatGPT sebagai model contoh dan menggunakan OpenAI API untuk inferens model. Melalui contoh kod di atas, kita boleh membina sistem soalan dan jawapan pintar yang mudah. Sudah tentu, ini hanyalah pelaksanaan peringkat permulaan dan anda boleh melanjutkan dan memperbaikinya mengikut keperluan anda. Saya harap artikel ini membantu anda mula membina sistem menjawab soalan pintar anda sendiri. #🎜🎜#

Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi soalan dan jawapan pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!