Java
javaTutorial
Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem pengesyoran pintar
Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem pengesyoran pintar
Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem pengesyoran pintar
Sistem pengesyoran pintar ialah teknologi yang telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Ia menganalisis data untuk mengesyorkan kandungan dan produk dengan cepat dan tepat yang mungkin menarik minat pengguna berdasarkan gelagat sejarah dan pilihan peribadi mereka. ChatGPT ialah model pemprosesan bahasa semula jadi yang berkuasa yang dibangunkan oleh OpenAI yang boleh menjana kandungan perbualan berkualiti tinggi. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara membangunkan sistem pengesyoran pintar menggunakan Java dan ChatGPT, dan memberikan contoh kod khusus.
- Persediaan
Sebelum kita mula, kita perlu menyediakan persekitaran berikut: - Pasang persekitaran pembangunan Java (JDK)
- Muat turun perpustakaan kod ChatGPT OpenAI dan perkenalkan ia ke dalam projek
- Dapatkan set data latihan cadangan sistem (boleh menjadi data tingkah laku sejarah Pengguna atau data lain yang berkaitan)
- Membina antara muka sembang
Pertama, kita perlu membina antara muka sembang supaya pengguna boleh berinteraksi dengan sistem. Kita boleh menggunakan kelas Socket Java untuk melaksanakan pelayan sembang asas.
import java.io.*;
import java.net.*;
public class ChatServer {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(9999);
Socket clientSocket = serverSocket.accept();
BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(clientSocket.getInputStream()));
PrintWriter out = new PrintWriter(clientSocket.getOutputStream(), true);
String inputLine;
while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
// 调用ChatGPT模型生成回复
String reply = generateReply(inputLine);
out.println(reply);
}
}
private static String generateReply(String input) {
// 调用ChatGPT模型生成回复的代码
// ...
return "这是ChatGPT生成的回复";
}
}- Gunakan ChatGPT untuk menjana balasan
Seterusnya, kita perlu memanggil model ChatGPT untuk menjana balasan sistem. Kita boleh menggunakan perpustakaan kod Java yang disediakan oleh OpenAI untuk melaksanakan fungsi ini.
Pertama sekali, perpustakaan ChatGPT OpenAI perlu diperkenalkan ke dalam projek. Pangkalan kod Java boleh dimuat turun dari GitHub OpenAI dan ditambahkan pada projek.
import ai.openai.gpt.*;
public class ChatServer {
// ...
private static String generateReply(String input) {
Model model = Model.builder()
.architecture(Architecture.GPT2)
.modelDirectory(new File("/path/to/model")) // ChatGPT模型的路径
.tokenizer(Tokenization.REGEX) // 根据需要选择合适的分词器
.build();
CompletionResult completionResult = model
.complete(input, CompletionPrompt.builder().build(), 3, 10);
return completionResult.getChoices().get(0).getText();
}
}Dalam kod di atas, kami mula-mula mencipta objek model, nyatakan penggunaan seni bina GPT2, dan nyatakan laluan ke model ChatGPT. Kemudian, hubungi kaedah lengkap model untuk menjana balasan.
- Sepadukan logik sistem pengesyoran
Akhir sekali, kita perlu menyepadukan logik sistem pengesyoran. Algoritma pengesyoran sedia ada boleh digunakan mengikut keperluan sebenar dan hasil pengesyoran boleh dijana berdasarkan gelagat sejarah dan pilihan peribadi pengguna.
import ai.openai.gpt.*;
public class ChatServer {
// ...
private static String generateReply(String input) {
// 根据用户的输入和ChatGPT生成的回复获取用户的需求
String userRequest = extractUserRequest(input);
// 根据用户需求调用推荐算法生成推荐结果
List<String> recommendedItems = getRecommendedItems(userRequest);
// 返回推荐结果
return "这是ChatGPT生成的回复，" + recommendedItems.toString();
}
private static String extractUserRequest(String input) {
// 根据ChatGPT生成的回复提取用户的需求
// ...
return "用户需求";
}
private static List<String> getRecommendedItems(String userRequest) {
// 使用推荐算法根据用户需求生成推荐结果
// ...
return List.of("推荐结果1", "推荐结果2", "推荐结果3");
}
}Dalam kod di atas, kami mula-mula mengekstrak keperluan pengguna berdasarkan respons yang dijana oleh ChatGPT, kemudian memanggil algoritma pengesyoran untuk menjana hasil yang disyorkan berdasarkan keperluan ini, dan menggabungkan hasil yang disyorkan ke dalam respons yang dijana oleh ChatGPT dan kembalikan mereka kepada pengguna.
Ringkasnya, kita boleh menggunakan Java dan ChatGPT untuk membangunkan sistem pengesyoran pintar dengan cepat. Dengan membina antara muka sembang, menggunakan ChatGPT untuk menjana balasan dan menyepadukan logik sistem pengesyoran, anda boleh memberikan pengguna hasil pengesyoran yang diperibadikan. Sistem sedemikian bukan sahaja boleh digunakan dalam pengesyoran produk, pengesyoran kandungan dan bidang lain, tetapi juga boleh dikembangkan dan dioptimumkan lagi untuk memenuhi keperluan senario yang berbeza.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan sistem pengesyoran pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Soalan Temuduga Java Spring
Aug 30, 2024 pm 04:29 PM
Dalam artikel ini, kami telah menyimpan Soalan Temuduga Spring Java yang paling banyak ditanya dengan jawapan terperinci mereka. Supaya anda boleh memecahkan temuduga.
Cuti atau kembali dari Java 8 Stream Foreach?
Feb 07, 2025 pm 12:09 PM
Java 8 memperkenalkan API Stream, menyediakan cara yang kuat dan ekspresif untuk memproses koleksi data. Walau bagaimanapun, soalan biasa apabila menggunakan aliran adalah: bagaimana untuk memecahkan atau kembali dari operasi foreach? Gelung tradisional membolehkan gangguan awal atau pulangan, tetapi kaedah Foreach Stream tidak menyokong secara langsung kaedah ini. Artikel ini akan menerangkan sebab -sebab dan meneroka kaedah alternatif untuk melaksanakan penamatan pramatang dalam sistem pemprosesan aliran. Bacaan Lanjut: Penambahbaikan API Java Stream Memahami aliran aliran Kaedah Foreach adalah operasi terminal yang melakukan satu operasi pada setiap elemen dalam aliran. Niat reka bentuknya adalah
Java Made Simple: Panduan Pemula untuk Kuasa Pengaturcaraan
Oct 11, 2024 pm 06:30 PM
Java Made Simple: Panduan Permulaan untuk Kuasa Pengaturcaraan Pengenalan Java ialah bahasa pengaturcaraan berkuasa yang digunakan dalam segala-galanya daripada aplikasi mudah alih hingga sistem peringkat perusahaan. Untuk pemula, sintaks Java adalah ringkas dan mudah difahami, menjadikannya pilihan ideal untuk pembelajaran pengaturcaraan. Sintaks Asas Java menggunakan paradigma pengaturcaraan berorientasikan objek berasaskan kelas. Kelas ialah templat yang menyusun data dan tingkah laku yang berkaitan bersama-sama. Berikut ialah contoh kelas Java yang mudah: publicclassPerson{privateStringname;privateintage;
Cipta Masa Depan: Pengaturcaraan Java untuk Pemula Mutlak
Oct 13, 2024 pm 01:32 PM
Java ialah bahasa pengaturcaraan popular yang boleh dipelajari oleh pembangun pemula dan berpengalaman. Tutorial ini bermula dengan konsep asas dan diteruskan melalui topik lanjutan. Selepas memasang Kit Pembangunan Java, anda boleh berlatih pengaturcaraan dengan mencipta program "Hello, World!" Selepas anda memahami kod, gunakan gesaan arahan untuk menyusun dan menjalankan program, dan "Hello, World!" Pembelajaran Java memulakan perjalanan pengaturcaraan anda, dan apabila penguasaan anda semakin mendalam, anda boleh mencipta aplikasi yang lebih kompleks.
Program Java untuk mencari kelantangan kapsul
Feb 07, 2025 am 11:37 AM
Kapsul adalah angka geometri tiga dimensi, terdiri daripada silinder dan hemisfera di kedua-dua hujungnya. Jumlah kapsul boleh dikira dengan menambahkan isipadu silinder dan jumlah hemisfera di kedua -dua hujungnya. Tutorial ini akan membincangkan cara mengira jumlah kapsul yang diberikan dalam Java menggunakan kaedah yang berbeza. Formula volum kapsul Formula untuk jumlah kapsul adalah seperti berikut: Kelantangan kapsul = isipadu isipadu silinder Dua jumlah hemisfera dalam, R: Radius hemisfera. H: Ketinggian silinder (tidak termasuk hemisfera). Contoh 1 masukkan Jejari = 5 unit Ketinggian = 10 unit Output Jilid = 1570.8 Unit padu menjelaskan Kirakan kelantangan menggunakan formula: Kelantangan = π × r2 × h (4
Depin Memimpin Jalan, AI Membantu: Sekilas di Peta Depai Fizik Desentralisasi dan Kecerdasan Buatan
Mar 05, 2025 am 09:18 AM
Kecerdasan buatan fizikal yang terdesentralisasi (DEPAI) memimpin arah baru dalam pembangunan kecerdasan buatan dan menyediakan penyelesaian inovatif untuk mengawal robot dan infrastruktur yang berkaitan. Artikel ini akan menjalankan perbincangan mendalam mengenai DEPAI dan aplikasinya dalam bidang pemerolehan data, operasi jauh dan kecerdasan spatial, dan menganalisis prospek pembangunannya. Sebagai Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia Huang Renxun berkata, "momen chatgpt" dalam bidang robot umum akan datang tidak lama lagi. Proses pembangunan kecerdasan buatan, dari perkakasan ke perisian, kini bergerak ke arah dunia fizikal. Dalam era populariti robot masa depan, DEPAI menyediakan peluang penting untuk membina ekosistem kecerdasan buatan fizikal berdasarkan WEB3, terutamanya apabila pasukan berpusat belum sepenuhnya menguasai pasaran. Penggunaan luas agen kecerdasan buatan fizikal autonomi akan membawa robot,
Bagaimana untuk menjalankan aplikasi boot musim bunga pertama anda di Spring Tool Suite?
Feb 07, 2025 pm 12:11 PM
Spring Boot memudahkan penciptaan aplikasi Java yang mantap, berskala, dan siap pengeluaran, merevolusi pembangunan Java. Pendekatan "Konvensyen Lebih Konfigurasi", yang wujud pada ekosistem musim bunga, meminimumkan persediaan manual, Allo
Program Java untuk memasukkan elemen di bahagian bawah timbunan
Feb 07, 2025 am 11:59 AM
Stack adalah struktur data yang mengikuti prinsip LIFO (terakhir, pertama keluar). Dalam erti kata lain, elemen terakhir yang kita tambahkan pada timbunan adalah yang pertama dikeluarkan. Apabila kita menambah (atau menolak) unsur ke timbunan, mereka diletakkan di atas; iaitu di atas semua
