Wie man ChatGPT und Java nutzt, um eine intelligente medizinische Beratungsplattform zu entwickeln

So nutzen Sie ChatGPT und Java, um eine intelligente medizinische Beratungsplattform zu entwickeln

Einführung:
Da die Aufmerksamkeit der Menschen für die Gesundheit zunimmt, steigt die Nachfrage nach intelligenten medizinischen Beratungsplattformen von Tag zu Tag. ChatGPT ist ein leistungsstarkes Verarbeitungsmodell für natürliche Sprache, das von OpenAI bereitgestellt wird und natürliche Gespräche mit Benutzern ermöglichen kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie durch die Kombination von ChatGPT und Java eine intelligente medizinische Beratungsplattform entwickelt wird, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Vorbereitung
   Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie die folgenden Vorbereitungen getroffen haben:
2. Installieren Sie die Java Development Environment (JDK)
3. Registrieren Sie ein OpenAI-Konto und erhalten Sie den API-Schlüssel von ChatGPT
4. Stellen Sie sicher, dass Sie über einen Backend-Server verfügen, der Sie bereitstellen kann Für Anwendungen können Sie Spring Boot verwenden, um den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess zu vereinfachen

5. Importieren Sie verwandte Abhängigkeiten
   Fügen Sie in Ihrem Java-Projekt die folgenden Abhängigkeiten hinzu:

   <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.8.7</version>
   </dependency>
   <dependency>
    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
    <artifactId>httpclient</artifactId>
    <version>4.5.13</version>
   </dependency>

   Nach dem Login kopieren
6. Implementieren Sie den Aufruf von ChatGPT
   Erstellen Sie eine Java-Klasse mit dem Namen ChatGPTClient , wird zur Implementierung der Interaktion mit der ChatGPT-API verwendet. In dieser Klasse müssen wir eine Methode implementieren, um die Eingabe des Benutzers zu senden und die Antwort des Modells zu erhalten.

import com.google.gson.Gson;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpException;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.util.EntityUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class ChatGPTClient {
    private String apiKey;
    private String apiUrl = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions";

    public ChatGPTClient(String apiKey) {
        this.apiKey = apiKey;
    }

    public String getGPTResponse(String userMessage) throws IOException, HttpException {
        CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault();
        HttpPost httpPost = new HttpPost(apiUrl);
        httpPost.setHeader("Content-Type", "application/json");
        httpPost.setHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey);

        // 设置请求参数
        Map<String, String> data = new HashMap<>();
        data.put("prompt", userMessage);
        data.put("max_tokens", "50");

        StringEntity entity = new StringEntity(new Gson().toJson(data));
        httpPost.setEntity(entity);

        // 发送请求 Get response
        HttpResponse response = client.execute(httpPost);
        HttpEntity responseEntity = response.getEntity();
        String responseContent = EntityUtils.toString(responseEntity);

        if (response.getStatusLine().getStatusCode() != 200) {
            throw new HttpException("ChatGPT请求出错，状态码：" + response.getStatusLine().getStatusCode());
        }

        client.close();

        return responseContent;
    }
}

4. Erstellen Sie eine Spring Boot-basierte HTTP-Schnittstelle.
   Erstellen Sie in Ihrem Spring Boot-Projekt eine Klasse namens ChatController, um HTTP-Anfragen zu verarbeiten und ChatGPTClient aufzurufen.

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.io.IOException;

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    @Autowired
    private ChatGPTClient chatGPTClient;

    @PostMapping
    public String chatWithGPT(@RequestBody String userMessage) throws IOException, HttpException {
        return chatGPTClient.getGPTResponse(userMessage);
    }
}

5. Stellen Sie Ihre Anwendung bereit und testen Sie sie.
   Verwenden Sie Spring Boot-Tools für Java, um Ihre Anwendung zu verpacken und auf Ihrem Server bereitzustellen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendung gestartet und über die HTTP-Schnittstelle zugänglich ist.

Sie können Postman oder andere HTTP-Anfragetools verwenden, um Ihre Anwendung zu testen. Senden Sie eine POST-Anfrage an die /api/chat-Schnittstelle und der Anfragetext enthält die Eingabenachricht des Benutzers. Sie erhalten die Antwort des ChatGPT-Modells als HTTP-Antwort.

Zusammenfassung:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit ChatGPT und Java eine intelligente medizinische Beratungsplattform entwickeln. Durch die Kombination von ChatGPT API und Spring Boot können wir ein medizinisches Beratungssystem mit Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache implementieren. Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen bei der Entwicklung einer intelligenten medizinischen Beratungsplattform hilfreich sein wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man ChatGPT und Java nutzt, um eine intelligente medizinische Beratungsplattform zu entwickeln. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!