《ChatGPT AI 问答助手》开源免费项目

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⛳ 目录

• 代理方案：因访问问题，需要把 api.openai.com 替换成代理域名 open.aiproxy.xyz @By 学院君 geekr-dev https://github.com/geekr-dev/openai-proxy
• Github | Gitcode
• 0. 学习加群 - 添加小傅哥微信【fustack】备注【ChatGPT AI 问答助手 学习加群】
• 1. 项目介绍
• 2. 课程目录 - 视频；课程更新到小傅哥的B站：
• 3. 加入星球 - 体验；ChatGPT 使用
• 4. 版权说明

1. 项目介绍

《ChatGPT AI 问答助手》 开源免费项目，涵盖爬虫接口、ChatGPT API对接、DDD架构设计、镜像打包、Docker容器部署，小巧精悍，流程全面。对于Java编程伙伴来说，非常具有学习价值。

❤️ 这个项目本身是小傅哥为自己的知识星球开发的一个智能问答回复系统，用于帮助读者解决一些常见的技术问题，提高回答效率也减少小傅哥的对此类问题的时间投入。通过演示我们可以看到，有了这样一个智能AI问答助手，可以大大的减少很多对于这些通用类技术问题的回复，同时也可以把这样的问答内容沉淀到知识星球，方便其他人学习使用。

《ChatGPT AI 问答助手》这样一个项目，要用到哪些技术手段呢？它包含；SpringBoot、DDD架构、Github仓库使用、接口爬虫、AI接口对接、定时任务、镜像打包、Docker容器部署等内容。

可以说麻雀虽小，五脏俱全。代码量不大但流程很完整，对于正在学习Java的伙伴来说，非常具有学习价值。

为了让粉丝伙伴更好的学习这个项目，小傅哥把它免费开源出来，并且是录制好对应的视频课程，一行行带着大家手写代码学习这个项目。

包括工程的创建、Github仓库使用、push代码等，因为只有这样才能让更多新人有一条进入学习编程的大门。

注意：

1. 技术栈：Java、SpringBoot、爬虫、ChatGPT、job、Docker
2. OpenAi Keys 申请：https://beta.openai.com/account/api-keys - 用于处理扫码知识星球问题进行调用获取答案。
3. 在学习的过程中，可以看到每一个章节都有一个对应的代码分支，可以把代码拉取到本地切换到对应的分支进行对照学习。

2. 课程目录

注意📢 视频；课程更新到小傅哥的B站：https://www.bilibili.com/video/BV1YT411o7Hb

3. 加入星球【ChatGPT AI 问答助手】

• PC端访问：https://wx.zsxq.com/dweb2/index/group/28885518425541
• APP端提问：你可以通过微信扫码，加入知识星球【ChatGPT AI 问答助手】，在手机端对ChatGPT进行提问。

4. 版权说明

此项目为 Apache License 2.0 开源协议项目，以学习为目的进行创作，禁止培训机构、私人号主、公司组织等以各类收费形式进行销售。如果你有合作诉求，请与小傅哥联系获得书面授权，微信：fustack

5. 模型训练

5.1 环境安装

• 下载 Python：https://www.python.org/downloads/macos/ 3.6版本以上

• 配置 Python：

  1. 搜索地址 which python3
  2. 环境配置 alias python="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/bin/python3"
  3. 生效配置 source .bash_profile

• 安装 pip：以下需要用到 pip 指令，如果没有需要安装 'curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3'

5.3 tensorflow

地址：https://www.tensorflow.org/install?hl=zh-cn

脚本：

# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip

# Current stable release for CPU and GPU
pip install tensorflow

# Or try the preview build (unstable)
pip install tf-nightly

mac m1：python3 -m pip install tensorflow-macos

测试：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

# 结果；tf.Tensor(228.22836, shape=(), dtype=float32)