java 框架集成大型语言模型 (llm) 它提供了强大的文本处理能力，可以通过以下步骤进行集成：集成到 spring boot：使用 @springbootapplication 注解和 @bean 在主类中配置方法 openai api 密钥。集成到 hibernate：使用 @entity 注解创建实体类，并使用注解创建实体类 crudrepository 接口查询。实战案例：在实战案例中：在实战案例中：在实战案例中。将产品描述保存在hibernate中，然后使用 llm 根据描述生成求职信模板。通过这些集成，java 开发人员可以使用 llm 提高应用程序中文本处理任务的效率。
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将大型语言模型集成到 Java 框架 内容来自samhan
大型语言模型 (LLM) 已成为 AI 该领域最新热点，其强大的文本处理能力是 Java 开发人员提供了新的可能性。本文介绍了如何做到这一点。 LLM 集成到 Spring Boot 和 Hibernate 在框架中，并通过实战案例展示其在实际应用中的优势。
集成到SpringBooot
@SpringBootApplication copyright zvvq
public class Application { 内容来自samhan
public static void main(String[] args) {
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SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Bean
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public OpenAIApi openAIApi() {
return new OpenAIApi(OPENAI_API_KEY); zvvq
}
} zvvq.cn
application.properties 中设置 OpenAI API 密钥： 内容来自samhan
openai.api.key=YOUR_OPENAI_API_KEY 内容来自samhan666
集成到 Hibernate
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@Entity
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public class Product {
@Id 内容来自samhan
@GeneratedValue
private Long id;
@Column(length = 1024) zvvq.cn
private String description;
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} 内容来自zvvq，别采集哟
public interface ProductRepository extends CrudRepository {
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List findByDescriptionContaining(String description); 内容来自zvvq，别采集哟
} zvvq
Product product = new Product();
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product.setDescription(求职信模板);
productRepository.save(product); 本文来自zvvq
List results = productRepository.findByDescriptionContaining(“求职信”);
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实战案例：根据产品描述生成求职信 copyright zvvq
String description = "求职信";
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String response = openAIApi.generateText(description, “求职信模板”);
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System.out.println(response.getText());
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通过将军 LLM 集成到 Java 在框架中，开发人员可以轻松使用 LLM 应用程序中与文本相关的任务的效率显著提高。
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