SpringBoot集成ChatGPT

作为AI语言模型，ChatGPT是一种基于Transformer的深度学习模型，可以用于生成自然语言文本，包括对话和文本生成。在SpringBoot中集成ChatGPT可以实现自然语言生成应用，例如智能客服、机器人客服等。下面是集成ChatGPT的步骤：

1. 下载ChatGPT模型

ChatGPT模型可以在GitHub上下载，包括预训练和微调模型。选择一个适合你应用的模型下载。

2. 导入依赖

在SpringBoot项目中，需要导入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-modelimport</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.nd4j</groupId>
    <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>

3. 加载ChatGPT模型

在SpringBoot应用中加载ChatGPT模型需要使用deeplearning4j的ModelSerializer类。可以使用以下代码加载模型：

String modelPath = "/path/to/chatgpt/model/";
Model model = ModelSerializer.restoreModel(new File(modelPath));

4. 使用ChatGPT模型生成文本

加载模型后，可以使用以下代码生成文本：

String prompt = "你好";
String generatedText = "";
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    INDArray input = Nd4j.zeros(1, model.conf().getLayer().get(0).getNIn());
    input.putScalar(0, tokenizer.convertTokensToIndices(prompt)[0], 1.0f);
    INDArray output = model.outputSingle(input);
    int[] outputArr = Nd4j.argMax(output, 2).get(NDArrayIndex.point(0), NDArrayIndex.all()).toIntVector();
    prompt += tokenizer.convertIndexToToken(outputArr[0]);
    generatedText += tokenizer.convertIndexToToken(outputArr[0]);
}

上面的代码中，prompt是初始文本，generatedText是生成的文本，tokenizer是deeplearning4j的tokenizer类，用于将文本转换为数字序列。循环5次，每次生成一个词。

5. 集成到SpringBoot应用中

将上述代码集成到SpringBoot应用中，可以实现一个简单的ChatGPT应用。例如，可以实现一个RESTful接口，接受用户输入，返回生成的文本。

@RestController
public class ChatGPTController {
    @Autowired
    private Model model;

    @Autowired
    private Tokenizer tokenizer;

    @PostMapping("/chatgpt")
    public String generateText(@RequestBody String prompt) {
        String generatedText = "";
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            INDArray input = Nd4j.zeros(1, model.conf().getLayer().get(0).getNIn());
            input.putScalar(0, tokenizer.convertTokensToIndices(prompt)[0], 1.0f);
            INDArray output = model.outputSingle(input);
            int[] outputArr = Nd4j.argMax(output, 2).get(NDArrayIndex.point(0), NDArrayIndex.all()).toIntVector();
            prompt += tokenizer.convertIndexToToken(outputArr[0]);
            generatedText += tokenizer.convertIndexToToken(outputArr[0]);
        }
        return generatedText;
    }
}

上述代码中，接受一个字符串作为输入，生成一个字符串作为输出。可以使用Postman等工具测试接口。