springboot 对接 chatgpt 前后端
时间: 2025-01-03 10:40:33 浏览: 7
### 集成 ChatGPT 到 Spring Boot 项目的实现
为了在 Spring Boot 中集成 ChatGPT 并实现前后端对接，可以按照如下方法构建应用程序：
#### 后端配置
创建一个新的 REST 控制器来处理来自前端的请求并将这些请求转发给 OpenAI 的 API。
```java
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
private final RestTemplate restTemplate;
public ChatController(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
this.restTemplate = restTemplateBuilder.build();
}
@PostMapping("/message")
public ResponseEntity<String> sendMessage(@RequestBody Map<String, String> messageBody) {
try {
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.set("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY");
HttpEntity<Map<String, Object>> entity = new HttpEntity<>(buildMessagePayload(messageBody), headers);
ResponseEntity<ChatResponse> response = restTemplate.postForEntity(
"https://api.openai.com/v1/chat/completions",
entity,
ChatResponse.class);
return ResponseEntity.ok(response.getBody().getChoices()[0].getMessage().getContent());
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(e.getMessage());
}
}
private static Map<String, Object> buildMessagePayload(Map<String, String> body) {
List<Map<String, String>> messages = Collections.singletonList(Collections.singletonMap("content", body.get("text")));
return ImmutableMap.of(
"model", "gpt-3.5-turbo",
"messages", messages
);
}
}
```
此控制器接收 POST 请求 `/chat/message` ，其中包含消息体中的 `text` 字段作为输入文本[^1]。该服务会向 OpenAI 发送 HTTP 请求，并返回由 GPT 模型生成的回答字符串。
#### 前端调用
对于前端部分，可以通过 AJAX 或 Fetch API 来发送异步请求到上述定义的服务接口上。这里给出一个简单的 HTML 页面例子，它允许用户通过表单提交问题并显示答案。
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Chat with GPT</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios/dist/axios.min.js"></script>
</head>
<body>
<h2>Type your question below:</h2>
<form id="questionForm">
<input type="text" name="text" placeholder="Enter text here..." required />
<button type="submit">Submit</button>
</form>
<div id="responseArea"></div>
<script>
document.getElementById('questionForm').addEventListener('submit', function(event){
event.preventDefault();
const formData = new FormData(this);
axios({
method: 'post',
url: '/chat/message',
data: {...Object.fromEntries(formData)}
})
.then(function (response) {
document.getElementById('responseArea').innerText = response.data;
});
});
</script>
</body>
</html>
```
这段代码展示了如何利用 JavaScript 和 Axios 库发起对后端服务器的 POST 请求，并将响应结果显示出来。
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知识点详细说明：
1. JDK（Java Development Kit）：JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境（JRE）、编译器（javac）、调试器以及其他工具，如Java文档生成器（javadoc）和打包工具（jar）。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。
2. Java SE（Java Platform, Standard Edition）：Java SE是Java平台的标准版本，它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE（企业版）和Java ME（微型版）的基础。Java SE提供了多种Java类库和API，包括集合框架、Java虚拟机（JVM）、网络编程、多线程、IO、数据库连接（JDBC）等。
3. 免安装版：通常情况下，JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录，不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量（主要是PATH、JAVA_HOME等），就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。
4. 源码：在软件开发领域，源码指的是程序的原始代码，它是由程序员编写的可读文本，通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的，有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。
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以下是一个简单的.ashx文件示例：
```csharp
<%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %>
us
机器学习预测葡萄酒评分：二值化品尝笔记的应用
资源摘要信息:"wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数"
在当今这个信息爆炸的时代，机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域，其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中，将探讨一个名为wine_reviewer的项目，该项目的目标是利用机器学习模型，基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力，同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。
首先，要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能，而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中，机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习，发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性，并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。
接下来是“二值化”处理。在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式（0和1）的过程，这通常用于简化模型的计算复杂度，或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中，二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1（存在）或0（不存在）。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。
葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标，通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中，葡萄酒的品尝笔记将被用作特征，而品酒师给出的分数则是目标变量，模型的任务是找出两者之间的关系，并对新的品尝笔记进行分数预测。
在机器学习中，通常会使用多种算法来构建预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中，可能会尝试多种算法，并通过交叉验证等技术来评估模型的性能，最终选择最适合这个任务的模型。
对于这个项目来说，数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时，可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签（目标变量）即为葡萄酒的评分，而特征则来自于品酒师的品尝笔记。
项目还提到了“kaggle”和“R”，这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台，提供各种机器学习挑战和数据集，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛，可以提升个人技能，并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境，它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。
至于“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在误解或打字错误。通常，这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包，例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前，研究人员需要解压这个文件包，并且仔细阅读项目文档，以便了解项目的具体要求和数据格式。
总之，wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试，它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力，也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作，可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准，并帮助消费者做出更加明智的选择。
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