IntelliJava

Java intelligent

Intelligent Java (Intellijava) est l'outil ultime pour s'intégrer aux derniers modèles de langue et aux frameworks d'apprentissage en profondeur à l'aide de Java. La bibliothèque offre une fonction intuitive pour envoyer des entrées à des modèles comme ChatGpt et Dall · E, et recevoir du texte, une parole ou des images générés. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez facilement accéder à la puissance des modèles d'IA de pointe pour améliorer vos projets.

Les modèles pris en charge:

• OpenAI : Accès à Chatgpt, GPT3 pour générer du texte et du tout-terrain pour générer des images. OpenAI est préféré pour les résultats de qualité sans réglage.
• Cohere.ai : générer du texte; Cohere vous permet de personnaliser votre modèle de langue en fonction de vos besoins spécifiques.
• Google AI : générer de l'audio à partir de texte; Accédez aux modèles de discours de Deepmind.

Comment utiliser

1. Ajoutez la dépendance Maven ou importez le fichier JAR de base (vérifiez la section d'intégration).
2. Ajouter une dépendance GSON si vous utilisez le fichier JAR; Sinon, il est géré par Maven ou Gradle.
3. Appelez le RemoteLanguageModel pour les modèles de langage, RemoteImageModel pour la génération d'images, RemoteSpeechModel pour les modèles de texte et Chatbot pour chatgpt.

Intégration

Le package publié dans le référentiel central Maven:

Maven:

< dependency >
    < groupId >io.github.barqawiz</ groupId >
    < artifactId >intellijava.core</ artifactId >
    < version >0.8.2</ version >
</ dependency >

Gradle:

 implementation 'io.github.barqawiz:intellijava.core:0.8.2'

Gradle (Kotlin):

 implementation("io.github.barqawiz:intellijava.core:0.8.2")

Téléchargement du pot: Intellijava.jar.

Exemple de code

Code du modèle de langue (2 étapes):

 // 1- initiate the remote language model
String apiKey = "<add-openai-api-key>" ;
RemoteLanguageModel langModel = new RemoteLanguageModel ( apiKey , "openai" );

// 2- call generateText with any command !
LanguageModelInput langInput = new LanguageModelInput . Builder ( "Summarize the plot of the 'Inception' movie in two sentences" )
                . setModel ( "text-davinci-003" ). setTemperature ( 0.7f ). setMaxTokens ( 50 ). build ();
String resValue = langModel . generateText ( langInput );

Sortie: Inception follows Dom Cobb, a professional thief, who is offered a chance at redemption in exchange for planting an idea in a target's mind. He must navigate a dangerous landscape of dream-sharing technology and battle his inner demons in order to complete the mission and find his way back to reality.

Code de génération d'images (2 étapes):

 // 1- initiate the remote image model
RemoteImageModel imageModel = new RemoteImageModel ( apiKey , "openai" );

// 2- call generateImages with any command !
ImageModelInput imageInput = new ImageModelInput . Builder ( "teddy writing a blog in times square" )
                . setNumberOfImages ( 2 ). setImageSize ( "1024x1024" ). build ();
List < String > images = imageModel . generateImages ( imageInput );

Sortir:

Texte au code de la parole (2 étapes):

 // 1- initiate the remote speech model
RemoteSpeechModel model = new RemoteSpeechModel ( apiKey , SpeechModels . google );

// 2- call generateEnglishText with any text
Text2SpeechInput input = new Text2SpeechInput . Builder ( "Hi, I am Intelligent Java." ). build ();
byte [] decodedAudio = model . generateEnglishText ( input );

Sortir:

 // save temporary audio file for testing
AudioHelper . saveTempAudio ( decodedAudio );

CODE CHATGPT :

 // 1- initiate the chat model.
Chatbot bot = new Chatbot ( apiKey , SupportedChatModels . openai );

// 2- prepare the chat history by calling addMessage.
String mode = "You are a helpful astronomy assistant." ;
ChatModelInput input = new ChatGPTInput . Builder ( mode )
                       . addUserMessage ( "what is the space between moon and earth" ). build ();

// 3- call chat!
List < String > resValues =  bot . chat ( input );

Sortie: The average distance between the Moon and the Earth is about 238,855 miles (384,400 kilometers).

Pour des exemples complets et une intégration prête, essayez le Sample_code.

Dépendances tierces

La seule dépendance est GSON . Requis pour ajouter manuellement lors de l'utilisation du pot Intellijava. Cependant, si vous avez importé ce dépôt via Maven, il gérera les dépendances.

Pour le téléchargement de Jar: le téléchargement GSON

Documentation

• Allez chez Java Docs
• Article de tutoriel

Feuille de route

Appel aux contributeurs:

• Ajoutez un support à l'achèvement d'Openai.
• Ajoutez une prise en charge à Openai Dall · E 2.
• Ajoutez une prise en charge aux autres fonctions OpenAI.
• Ajoutez une prise en charge à l'API Générer Cohere.
• Ajoutez un support aux modèles de langue Google.
• Ajoutez un support aux modèles de parole Google.
• Ajoutez un support aux modèles de langue Amazon.
• Ajoutez une prise en charge aux modèles NLP Azure.
• Ajoutez un support à la génération d'images MidJourney.
• Ajoutez un support au modèle WUDAO 2.0.
• Ajoutez un support à la diffusion stable.

Licence

Licence Apache

Copyright 2023 github.com/barqawiz/intellijava

Licencié sous la licence Apache, version 2.0 (la "licence"); Vous ne pouvez pas utiliser ce fichier sauf conforme à la licence. Vous pouvez obtenir une copie de la licence à

   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Sauf exiger la loi applicable ou convenu par écrit, les logiciels distribués en vertu de la licence sont distribués sur une base «tel quel», sans garantie ou conditions d'aucune sorte, expresse ou implicite. Voir la licence pour la langue spécifique régissant les autorisations et les limitations sous la licence.