Integrieren Sie ChatGPT und Whisper APIs in Spring Boot Microservice

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Integrieren Sie ChatGPT und Whisper APIs in Spring Boot Microservice

Inhaltsverzeichnis

  1. Einleitung
  2. Open AI API und Java
    • 2.1 Was ist Open AI API?
    • 2.2 Verwendung von Open AI API in Java
  3. Spring Boot Microservice
    • 3.1 Aufbau des Spring Boot Microservices
    • 3.2 Konfiguration der Open AI API
  4. Open AI Client
    • 4.1 Konfiguration des Open AI Clients
    • 4.2 Verwendung des Open AI Clients für Chat und Transkription
  5. REST Controller
    • 5.1 Implementierung des REST Controllers
    • 5.2 Verwendung des REST Controllers für Chat und Transkription
  6. Fazit
  7. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

🤖 Einleitung

Herzlich willkommen zum Java Puzzle! Heute werden wir über das Chat GPT sprechen. In diesem Video werden wir uns die Open AI API genauer anschauen und zwei davon, das Chat GPT und das Whisper API, in unser Spring Boot Projekt integrieren. Open AI ist ein führender Anbieter von Tools und APIs für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Die Open AI API bietet Zugriff auf fortschrittliche Sprachmodelle, die für verschiedene Aufgaben wie Inhaltsgenerierung, Zusammenfassung, Klassifizierung, Sentimentanalyse, Datenextraktion, Übersetzung, Transkription und Bildgenerierung eingesetzt werden können. In diesem Video werden wir die Open AI API mit Java in einem Spring Boot Microservice verwenden.

🤖 Open AI API und Java

🤖 2.1 Was ist Open AI API?

Open AI ist einer der führenden Anbieter von Tools und APIs für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sie bieten eine Vielzahl von Sprachmodellen an, die in der Lage sind, Text zu verstehen und zu generieren. Die Open AI API ermöglicht den Zugriff auf diese Modelle und ermöglicht die Durchführung einer Vielzahl von Aufgaben, die die Verarbeitung von Sprache erfordern, wie z.B. Inhaltsgenerierung, Zusammenfassung, Klassifizierung, Sentimentanalyse, Datenextraktion, Übersetzung, Transkription und Bildgenerierung.

🤖 2.2 Verwendung von Open AI API in Java

Um die Open AI API in Java zu verwenden, werden wir einen Spring Boot Microservice erstellen. Spring Boot ist ein Framework, das die Entwicklung von Java-Anwendungen vereinfacht. Mit Spring Boot können wir schnell und einfach REST-APIs erstellen und sie mit der Open AI API integrieren. In unserem Microservice werden wir den Open AI Client verwenden, um Anfragen an die API zu senden und die erhaltenen Antworten zu verarbeiten.

🤖 Spring Boot Microservice

🤖 3.1 Aufbau des Spring Boot Microservices

Der Spring Boot Microservice wird als Java-Anwendung entwickelt. Zuerst müssen wir eine neue Spring Boot-Anwendung erstellen und die erforderlichen Abhängigkeiten hinzufügen. In unserem Fall werden wir die "actuator" und "web" Abhängigkeiten benötigen. Wir werden auch den OpenFeign-Client für die API-Kommunikation verwenden.

Nachdem die Abhängigkeiten hinzugefügt wurden, können wir die Konfiguration in der application.yml-Datei vornehmen. Hier müssen wir den Server-Port, den Servlet-Kontextpfad und den API-Schlüssel für die Open AI API angeben. Der API-Schlüssel kann über das Open AI-Portal erstellt werden. Es werden auch die URL-Endpunkte für den Chat und die Transkription definiert.

🤖 3.2 Konfiguration der Open AI API

Um die Open AI API in unserem Microservice zu verwenden, müssen wir den Open AI Client konfigurieren. Dazu erstellen wir eine Konfigurationsklasse und definieren die erforderlichen Parameter wie Lese- und Verbindungstimeouts, API-Schlüssel, das verwendete Modell und das Audio-Modell. Diese Parameter werden dann an den Open AI Client übergeben.

🤖 Open AI Client

🤖 4.1 Konfiguration des Open AI Clients

In der Open AI Client-Klasse wird der Open AI Service verwendet, um Anfragen an die Open AI API zu senden. Wir konfigurieren den Open AI Service mit den zuvor definierten Parametern. Wir erstellen auch die erforderlichen Anfrage- und Antwortklassen für den Chat und die Transkription.

🤖 4.2 Verwendung des Open AI Clients für Chat und Transkription

Der Open AI Client bietet Methoden für den Chat und die Transkription. Um den Chat zu verwenden, müssen wir eine Frage als Text eingeben und den Chat-Endpunkt aufrufen. Der Open AI Service sendet die Anfrage an die Chat API und gibt die Antwort zurück. Für die Transkription können wir Audiodateien hochladen und der API wird die Aufgabe der Transkription überlassen.

🤖 REST Controller

🤖 5.1 Implementierung des REST Controllers

Der REST Controller ist die Schnittstelle zwischen dem Frontend und dem Microservice. Wir erstellen einen REST Controller, der zwei Endpunkte bereitstellt: einen für den Chat und einen für die Transkription. Der Chat-Endpunkt nimmt eine Frage entgegen und gibt die Antwort als Text zurück. Der Transkriptions-Endpunkt erlaubt das Hochladen von Audiodateien und gibt den transkribierten Text zurück.

🤖 5.2 Verwendung des REST Controllers für Chat und Transkription

Um den REST Controller zu verwenden, können wir HTTP-Anfragen an die entsprechenden Endpunkte senden. Für den Chat müssen wir eine POST-Anfrage mit den Fragen als JSON-Format senden. Für die Transkription verwenden wir eine POST-Anfrage und senden die Audiodatei im multipart/form-data-Format.

🤖 Fazit

Die Integration der Open AI API in unseren Spring Boot Microservice ermöglicht es uns, Chat- und Transkriptionsfunktionen in unsere Anwendung einzubinden. Die Verwendung des Open AI Clients vereinfacht die Kommunikation mit der API und ermöglicht es uns, die Ergebnisse effizient zu verarbeiten. Der Microservice kann nun Fragen beantworten und Audiodateien transkribieren. Die Möglichkeiten der Open AI API sind vielfältig und bieten eine Grundlage für die Integration von künstlicher Intelligenz in unsere Anwendungen.

🤖 Häufig gestellte Fragen (FAQs)

  1. Wie kann ich die Open AI API in meinem Spring Boot-Projekt verwenden?
  2. Welche Möglichkeiten bietet die Open AI API zur Verarbeitung von Sprache?
  3. Kann ich die Open AI API auch in anderen Programmiersprachen verwenden?
  4. Wie kann ich den Chat und die Transkriptionsfunktionen meines Microservices testen?
  5. Gibt es Einschränkungen bei der Verwendung der Open AI API?
  6. Wie sicher ist die Verwendung der Open AI API für sensible Daten wie Audioaufnahmen?
  7. Kann ich die Open AI API in meiner eigenen Cloud-Umgebung hosten?
  8. Wie hoch sind die Kosten für die Verwendung der Open AI API?
  9. Gibt es weitere Funktionen oder Modelle, die von der Open AI API unterstützt werden?
  10. Wo finde ich weitere Ressourcen und Dokumentation zur Open AI API?

Dieser Artikel wurde von einem Menschen, nicht von einem AI-Modell verfasst.

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