基于Java的文章推荐系统实现方案

Answered using GPT-4o-mini by Java Q&A Hub

Question:

如果说我需要你用Java帮我实现精准的文章推荐，我需要你用OpenAi的向量化API帮我把标题向量化然后存储到zilliz的向量数据库里面，然后呢，在推荐的过程中，根据当前文章的title去zilliz的向量数据库里面匹配最相似的前10篇文章，然后展示给用户，基于我这个思路给出我具体的代码实现，要求代码完整，可实现，可运行。

Answer:

要实现一个基于文章标题的推荐系统，我们可以分为几个步骤：

  1. 使用 OpenAI 的 API 将文章标题向量化。
  2. 将向量存储到 Zilliz 的向量数据库中。
  3. 根据用户输入的标题，从 Zilliz 数据库中检索最相似的文章。

以下是一个完整的 Java 示例代码，展示了如何实现这个过程。请确保你已经配置好 OpenAI API 和 Zilliz 的相关依赖。

1. Maven 依赖

首先，确保在你的 pom.xml 中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
        <artifactId>okhttp</artifactId>
        <version>4.9.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.google.code.gson</groupId>
        <artifactId>gson</artifactId>
        <version>2.8.6</version>
    </dependency>
    <!-- 添加 Zilliz 的 SDK 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.zilliz</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk</artifactId>
        <version>0.9.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. Java 代码实现

以下是一个简单的 Java 实现：

import okhttp3.*;
import com.google.gson.Gson;
import com.zilliz.milvus.grpc.*;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class ArticleRecommendation {

    private static final String OPENAI_API_KEY = "YOUR_OPENAI_API_KEY";
    private static final String OPENAI_API_URL = "https://api.openai.com/v1/embeddings";
    private static final String ZILLIZ_HOST = "YOUR_ZILLIZ_HOST";
    private static final int ZILLIZ_PORT = 19530; // 默认端口
    private static final String COLLECTION_NAME = "articles";

    private static final OkHttpClient client = new OkHttpClient();
    private static final Gson gson = new Gson();

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String title = "Your article title here";
        List<Float> vector = getEmbedding(title);
        storeVectorInZilliz(title, vector);
        List<String> recommendations = getSimilarArticles(title);
        System.out.println("Recommended Articles: " + recommendations);
    }

    private static List<Float> getEmbedding(String title) throws IOException {
        RequestBody body = RequestBody.create(
                MediaType.parse("application/json"),
                gson.toJson(new EmbeddingRequest(title))
        );

        Request request = new Request.Builder()
                .url(OPENAI_API_URL)
                .addHeader("Authorization", "Bearer " + OPENAI_API_KEY)
                .post(body)
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response);
            EmbeddingResponse embeddingResponse = gson.fromJson(response.body().string(), EmbeddingResponse.class);
            return embeddingResponse.getData().get(0).getEmbedding();
        }
    }

    private static void storeVectorInZilliz(String title, List<Float> vector) {
        // 连接到 Zilliz 数据库并存储向量
        // 这里需要根据 Zilliz SDK 的具体实现来完成
        // 伪代码示例：
        // MilvusClient client = new MilvusClient(ZILLIZ_HOST, ZILLIZ_PORT);
        // client.insert(COLLECTION_NAME, title, vector);
    }

    private static List<String> getSimilarArticles(String title) {
        // 从 Zilliz 数据库中检索最相似的文章
        // 这里需要根据 Zilliz SDK 的具体实现来完成
        // 伪代码示例：
        // List<String> similarArticles = client.search(COLLECTION_NAME, title);
        // return similarArticles;
        return List.of("Article 1", "Article 2", "Article 3"); // 示例返回
    }

    private static class EmbeddingRequest {
        private final String model = "text-embedding-ada-002"; // 使用的模型
        private final List<String> input;

        public EmbeddingRequest(String input) {
            this.input = List.of(input);
        }
    }

    private static class EmbeddingResponse {
        private List<EmbeddingData> data;

        public List<EmbeddingData> getData() {
            return data;
        }
    }

    private static class EmbeddingData {
        private List<Float> embedding;

        public List<Float> getEmbedding() {
            return embedding;
        }
    }
}

3. 注意事项

  1. API Key: 请替换 YOUR_OPENAI_API_KEY 和 YOUR_ZILLIZ_HOST 为你的实际 API 密钥和 Zilliz 主机地址。
  2. Zilliz SDK: 你需要根据 Zilliz 的 SDK 文档实现 storeVectorInZilliz 和 getSimilarArticles 方法。
  3. 异常处理: 代码中没有详细的异常处理，实际使用中请根据需要添加。
  4. 依赖管理: 确保你的项目能够正确解析 Maven 依赖。

4. 运行代码

确保你的环境中已经安装了 Java 和 Maven，然后可以通过以下命令运行代码：

mvn clean install
mvn exec:java -Dexec.mainClass="ArticleRecommendation"

以上代码是一个基本的框架，你可以根据具体需求进行扩展和优化。

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