ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi balasan automatik

ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi balasan automatik, contoh kod khusus diperlukan

Fungsi balasan automatik telah menjadi semakin popular dengan perkembangan teknologi moden Lebih penting lagi. Sama ada perkhidmatan pelanggan dalam talian, chatbot atau platform media sosial, mereka semua perlu mempunyai keupayaan untuk bertindak balas secara automatik untuk menyediakan perkhidmatan segera dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Java untuk melaksanakan fungsi balasan automatik dan memberikan contoh kod tertentu.

Sebelum bermula, kita perlu memahami cara membina model asas ChatGPT. ChatGPT ialah model pemprosesan bahasa semula jadi berdasarkan kecerdasan buatan yang dapat merealisasikan fungsi penjanaan perbualan. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan model OpenAI GPT-3.

Pertama, kita perlu menggunakan perpustakaan Java yang disediakan secara rasmi oleh OpenAI untuk berinteraksi dengan model GPT-3. Anda boleh menemui perpustakaan Java rasmi OpenAI di GitHub, yang menyediakan semua fungsi yang diperlukan untuk berinteraksi dengan model GPT-3.

Selepas memasang perpustakaan Java, kami perlu memperkenalkan kebergantungan yang diperlukan. Dalam projek anda, tambahkan kebergantungan berikut pada fail pom.xml:

<dependency>
    <groupId>com.openai</groupId>
    <artifactId>openai-api-java</artifactId>
    <version>0.1.2</version>
</dependency>

Seterusnya, kami perlu mengesahkan menggunakan kunci API rasmi OpenAI. Anda boleh mendaftar akaun di laman web rasmi OpenAI untuk mendapatkan kunci API. Dalam kod, gunakan kod berikut untuk pengesahan:

import com.openai.OpenAIApi;
import com.openai.entity.CompletionRequest;
import com.openai.entity.CompletionResponse;
import com.openai.enumeration.Model;
import com.openai.enumeration.StopSequence;

public class ChatGPTClient {
    private static String apiKey = "你的API密钥";

    public static void main(String[] args) {
        OpenAIApi openAIApi = OpenAIApi.create(apiKey);

        // 设置模型和回答的最大长度
        Model model = Model.DA_VINCI_CODE;
        int maxTokens = 50;

        // 模拟对话
        String conversation = "你好，我是ChatGPT。";
        String userPrompt = "你好，有什么我可以帮你的吗？";

        // 发送请求
        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
                .model(model)
                .context(conversation + userPrompt)
                .maxTokens(maxTokens)
                .stop(StopSequence.STOP.getDeadline())
                .build();

        try {
            CompletionResponse completionResponse = openAIApi.createCompletion(completionRequest);
            String answer = completionResponse.getChoices().get(0).getText();
            System.out.println(answer);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Dalam kod di atas, kami mula-mula mencipta contoh OpenAIApi dan mengesahkan menggunakan kunci API. Kemudian, kami menetapkan jenis model dan panjang maksimum jawapan. Seterusnya, kami menyediakan maklumat awal untuk perbualan simulasi dan membina objek CompletionRequest dan menghantarnya ke model GPT-3 untuk diproses. Akhir sekali, kami mengekstrak jawapan daripada respons API dan mencetaknya.

Sila ambil perhatian bahawa dalam contoh ini, kami hanya menyediakan soalan mudah, tetapi anda boleh mengembangkan dan mengoptimumkan kod mengikut situasi sebenar untuk mencapai logik perbualan yang lebih kompleks.

Untuk meringkaskan, artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Java untuk melaksanakan fungsi balasan automatik dan menyediakan contoh kod khusus. Untuk penggunaan ChatGPT yang lebih lanjut, anda boleh menyemak dokumentasi OpenAI rasmi untuk mengetahui lebih lanjut tentang parameter API dan kaedah panggilan yang tersedia. Saya harap artikel ini dapat membantu anda melaksanakan fungsi balasan automatik dalam projek Java anda.

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