Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan komuniti soal jawab yang bijak-javaTutorial-php.cn

Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan komuniti soal jawab yang bijak

Cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan komuniti Soal Jawab yang bijak

Komuniti Soal Jawab Pintar telah menerima lebih banyak perhatian dan perhatian dalam platform sosial Internet hari ini. Ia menyediakan pengguna dengan cara yang mudah untuk bertanya dan Mendapat jawapan untuk bertemu keperluan mereka. Dengan pembangunan kecerdasan buatan yang berterusan, ia menjadi lebih mudah dan lebih mudah untuk membangunkan komuniti soal jawab pintar menggunakan ChatGPT dan Java. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membina komuniti soalan dan jawapan pintar yang ringkas, dan menyediakan beberapa contoh kod khusus.

Langkah 1: Sediakan ChatGPT

Mula-mula, kita perlu menyediakan model ChatGPT untuk menyediakan fungsi soal jawab. Kita boleh menggunakan model GPT yang disediakan oleh OpenAI atau model pra-latihan berdasarkan perpustakaan Hugging Face Transformers. Kod sampel berikut menunjukkan contoh penggunaan pustaka Hugging Face Transformers:

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.huggingface.models.GPTModel;
import org.huggingface.tokenizers.GPTTokenizer;

public class ChatGPT {
    private GPTModel model;
    private GPTTokenizer tokenizer;

    public ChatGPT(String modelPath, String tokenizerPath) {
        model = GPTModel.fromPretrained(modelPath);
        tokenizer = GPTTokenizer.fromPretrained(tokenizerPath);
    }

    public String generateAnswer(String question) {
        String input = "Q: " + question + "
A:";
        float[] scores = model.generateScore(input).getScores();
        String output = tokenizer.decode(scores);

        return StringUtils.substringBetween(output, "A: ", "
");
    }
}

Salin selepas log masuk

Kod ini menggunakan model GPT dan GPTTokenizer dalam pustaka Hugging Face Transformers, di mana modelPath dan tokenizerPath</ code > ialah laluan ke model dan tokenizer yang telah dilatih. Kaedah <code>generateAnswer menerima soalan sebagai input dan mengembalikan jawapan yang dijana. modelPath和tokenizerPath是预训练模型和分词器的路径。generateAnswer方法接收一个问题作为输入，并返回一个生成的回答。

步骤二：构建问答社区

在Java中，可以使用各种开发框架来构建问答社区的后端。这里我们使用Spring Boot作为开发框架，并使用REST API来处理前端与后端之间的交互。下面是一个简单的示例代码：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
@RestController
public class QASystemApp {
    private ChatGPT chatGPT;

    public QASystemApp() {
        chatGPT = new ChatGPT("path/to/model", "path/to/tokenizer");
    }

    @GetMapping("/answer")
    public String getAnswer(@RequestParam String question) {
        return chatGPT.generateAnswer(question);
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(QASystemApp.class, args);
    }
}

Salin selepas log masuk

在这段代码中，QASystemApp类使用@SpringBootApplication注解标记为一个Spring Boot应用，并使用@RestController注解将其标记为一个REST API控制器。getAnswer方法接收一个名为question的请求参数，调用chatGPT.generateAnswer方法来生成回答。

步骤三：前端交互

为了实现用户与问答社区的交互，我们可以使用前端技术，例如HTML、CSS和JavaScript来创建一个简单的用户界面。在这里，我们将仅提供一个表单输入框和一个用于显示回答的元素。下面是一个简单的HTML示例代码：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>智能问答社区</title>
</head>
<body>
    <h1>智能问答社区</h1>
    <form id="questionForm">
        <label for="question">问题：</label>
        <input type="text" id="question" name="question" required>
        <button type="submit">提交</button>
    </form>
    <div id="answer"></div>

    <script>
        document.getElementById("questionForm").addEventListener("submit", function(event) {
            event.preventDefault();
            var question = document.getElementById("question").value;
            fetch("/answer?question=" + encodeURIComponent(question))
                .then(function(response) {
                    return response.text();
                })
                .then(function(answer) {
                    document.getElementById("answer").innerText = answer;
                    document.getElementById("question").value = "";
                });
        });
    </script>
</body>
</html>

Salin selepas log masuk

这段代码创建了一个包含一个表单输入框和一个用于显示回答的<div>元素的HTML页面。当用户提交问题时，通过JavaScript代码获取问题的值，并使用JavaScript的Fetch API发送GET请求到<code>/answerAPI，并将生成的回答显示在<div>Langkah 2: Bina komuniti Soal Jawab<p></p>Di Java, anda boleh menggunakan pelbagai rangka kerja pembangunan untuk membina bahagian belakang komuniti Soal Jawab. Di sini kami menggunakan Spring Boot sebagai rangka kerja pembangunan dan menggunakan REST API untuk mengendalikan interaksi antara bahagian hadapan dan bahagian belakang. Berikut ialah contoh kod mudah: 🎜rrreee🎜Dalam kod ini, kelas <code>QASystemApp ditandakan sebagai aplikasi Spring Boot menggunakan anotasi @SpringBootApplication dan @ The RestController anotasi menandakannya sebagai pengawal API REST. Kaedah getAnswer menerima parameter permintaan bernama question dan memanggil kaedah chatGPT.generateAnswer untuk menjana jawapan. 🎜🎜Langkah 3: Interaksi bahagian hadapan🎜🎜Untuk merealisasikan interaksi pengguna dengan komuniti Soal Jawab, kami boleh menggunakan teknologi bahagian hadapan seperti HTML, CSS dan JavaScript untuk mencipta antara muka pengguna yang mudah. Di sini kami hanya akan menyediakan kotak input borang dan elemen untuk memaparkan jawapan. Berikut ialah contoh kod HTML ringkas: 🎜rrreee🎜Kod ini mencipta halaman HTML yang mengandungi kotak input borang dan elemen <div> untuk memaparkan jawapan. Apabila pengguna menyerahkan soalan, dapatkan nilai soalan melalui kod JavaScript dan gunakan API Ambil JavaScript untuk menghantar permintaan GET ke API <code>/answer dan paparkan jawapan yang dijana dalam &lt ;div> elemen. 🎜🎜Dengan cara ini, pembangunan komuniti soal jawab pintar menggunakan ChatGPT dan Java selesai. Apabila pengguna menyerahkan soalan melalui antara muka hadapan, bahagian belakang akan menggunakan model ChatGPT untuk menjana jawapan dan mengembalikan jawapan kepada bahagian hadapan untuk paparan kepada pengguna. Sudah tentu, ini hanya contoh mudah, anda boleh membangunkan dan mengoptimumkannya secara mendalam mengikut keperluan anda sendiri. Saya harap artikel ini dapat membantu anda lebih memahami cara menggunakan ChatGPT dan Java untuk membangunkan komuniti Soal Jawab yang bijak. 🎜