一、需求背景

學(xué)英語，最大的痛苦莫過于背單詞！

不知道你平時都是用什么方式在背單詞呢？硬啃單詞書？字典？還是說各類的背單詞APP來回跳轉(zhuǎn)？

不可否認(rèn)的是，單詞一兩遍完全記不住，沒有個三四五六七八遍，都很難在考場的卷子上認(rèn)出他！

所以，這次我們來做一個通關(guān)英語四六級的背單詞神器，讓他能夠基于艾賓浩斯遺忘規(guī)律來輔助我們高效背單詞。

這個項目也是AIGC的一個方向性的探索，我們基于LLM的能力，進(jìn)一部封裝。相比于專欄中的前幾個項目是直接基于OpenAI接口的直接生成，這次我們需要對模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的填喂。同時制定好相應(yīng)的語料生成規(guī)則，讓他能夠根據(jù)我們的語料信息生成到我們的答案內(nèi)容。

所以在本項目中，我們使用到的技術(shù)包括：語料Embedding技術(shù)，Prompt微調(diào)技術(shù)、``Fine Tune技術(shù)，正是通過這三種技術(shù)能力的加持，由此顛覆以往的機(jī)械式背單詞！打造一款更加完美的背單詞程序！

二、項目原理及架構(gòu)

2.1 實現(xiàn)原理

（1）語料的準(zhǔn)備

想要有好的單詞記憶效果，我們的單詞語料必須準(zhǔn)備得足夠完整!這里我們選用了GitHUB中開源詞典數(shù)據(jù)項目。其中包含了四六級、考研、雅思托福等。這里我們主要針對英語四六級準(zhǔn)備，所以這里使用四六級的詞匯書就足夠了！將其下載，然后導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中。

（2）制定LLM模型背單詞規(guī)則

背過單詞的都知道，人的記憶功能都是符合記憶曲線的，同樣地我們冶可以將這種記憶規(guī)則遷移到我們程序中！其中最重要的就是構(gòu)建好相應(yīng)的Prompt來滿足單詞記憶的規(guī)則效果！

• 先對LLM進(jìn)行記憶規(guī)則的自定義！

• 再對LLM輸入背單詞進(jìn)行詞義混淆內(nèi)容的設(shè)定！

（3）記憶已經(jīng)學(xué)會的單詞

為了讓程序記住我們已經(jīng)背誦過了的單詞，就要讓LLM具備記憶功能。在傳統(tǒng)的web應(yīng)用開發(fā)過程中，說到數(shù)據(jù)存儲，第一時間我們考慮得更多得除了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及中間件緩存數(shù)據(jù)庫！這是由于業(yè)務(wù)得特性所決定得！我們在web應(yīng)用中，數(shù)據(jù)是規(guī)整的！是結(jié)構(gòu)化的。所以用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫完全可以滿足系統(tǒng)的檢索需求！

但是，這次我們面對的是大語言模型，而且我們的數(shù)據(jù)是完全基于文本語料的，可以說不是完全地結(jié)構(gòu)化以及關(guān)系型的數(shù)據(jù)！這個時候我們結(jié)合時下大火的向量數(shù)據(jù)庫Milvus來進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲和檢索！也就是傳說中的Embedding技術(shù)【該技術(shù)的核心原理：將文本內(nèi)容通過數(shù)學(xué)運算，將其轉(zhuǎn)化為向量。然后基于向量間的相似度運算來進(jìn)行內(nèi)容的匹配！從而檢索出當(dāng)前內(nèi)容的最高相似度數(shù)據(jù)】

Milvus 是一款開源的特征向量相似度搜索引擎，具有使用方便、實用可靠、易于擴(kuò)展、穩(wěn)定高效和搜索迅速等特點，在全球范圍內(nèi)被上百家組織和機(jī)構(gòu)所采用。Milvus 已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，其中包括圖像處理、機(jī)器視覺、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)以及新藥發(fā)現(xiàn)等。

Milvus學(xué)習(xí)教程大全：

• Milvus簡單明了教程一
• Milvus簡單明了教程二

2.2 技術(shù)架構(gòu)

2.3 技術(shù)棧

2.4 數(shù)據(jù)交互原理

三、項目功能的實現(xiàn)

3.1 ChatGPT API的接入

要接入ChatGPT API，需要按照以下步驟進(jìn)行操作：

1. 注冊一個賬號并登錄到OpenAI的官網(wǎng)：https://openai.com/
2. 在Dashboard頁面上，創(chuàng)建一個API密鑰。在“API Keys”選項卡下，點擊“Generate New Key”按鈕。將生成的密鑰保存好，以備后續(xù)使用。
3. 選擇所需的API服務(wù)，例如“Completion” API，以使用OpenAI的文本生成功能。

使用Python調(diào)用ChatGPT API實現(xiàn)代碼如下：

• 方法一：使用request庫

import requests
import json

# 構(gòu)建API請求
url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json",
           "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
data = {
    "prompt": "Hello, my name is",
    "max_tokens": 5
}

# 發(fā)送API請求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 解析API響應(yīng)
response_data = json.loads(response.text)
generated_text = response_data["choices"][0]["text"]

print(generated_text)

• 方式二：使用openAI庫

from flask import Flask, request
import openai

app = Flask(__name__)

openai.api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"

@app.route("/")
def home():
    return "Hello, World!"

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    data = request.json
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=data["message"],
        max_tokens=60
    )
    return response.choices[0].text

if __name__ == "__main__":
    app.run()

3.2 小程序端設(shè)計與實現(xiàn)

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學(xué)習(xí)統(tǒng)計頁
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3.3 Milvus數(shù)據(jù)庫的接入

• JAVA SDK工具類接入
• FLAT：FLAT適用于希望在小規(guī)模、百萬級數(shù)據(jù)集上獲得完全準(zhǔn)確和精確搜索結(jié)果的場景。
• IVF_FLAT：IVF_FLAT是一種基于量化的索引，適用于追求查詢準(zhǔn)確度和速度之間的理想平衡的場景。
• IVF_SQ8：IVF_SQ8是一種基于量化的索引，適用于那些資源非常有限且需要顯著減少磁盤、CPU和GPU內(nèi)存消耗的場景。
• IVF_PQ：IVF_PQ是一種基于量化的索引，適用于那些即使付出準(zhǔn)確度代價也要追求高查詢速度的場景。
• HNSW：HNSW是一種基于圖的索引，適用于對搜索效率有高要求的場景。
• ANNOY：ANNOY是一種基于樹的索引，適用于追求高召回率的場景。
• RAFT： 基于GPU的一種索引

3.4 小程序單詞學(xué)習(xí)功能實現(xiàn)

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四、推薦閱讀

??入門和進(jìn)階小程序開發(fā)，不可錯誤的精彩內(nèi)容?? ：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-641750.html

• 《小程序開發(fā)必備功能的吐血整理【個人中心界面樣式大全】》

• 《微信小程序 | 借ChatGPT之手重構(gòu)社交聊天小程序》

• 《微信小程序 | 人臉識別的最終解決方案》

• 《微信小程序 ｜基于百度AI從零實現(xiàn)人臉識別小程序》

• 《吐血整理的幾十款小程序登陸界面【附完整代碼】》

到了這里，關(guān)于微信小程序| 打造ChatGPT英語四六級背單詞小程序的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！