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PHP 및 Chatgpt를 사용하여 개인화 된 음식 추천 시스템을 개발하는 방법

M66 2025-06-29

PHP 및 Chatgpt를 사용하여 개인화 된 음식 추천 시스템을 개발하는 방법

ChatGpt는 OpenAI를 기반으로 한 자연어 처리 모델로 사용자와 효율적으로 상호 작용하고 의미있는 응답을 생성 할 수 있습니다. 이 기사는 PHP 및 Chatgpt를 사용하여 사용자 선호도를 기반으로 음식 권장 사항을 개인화 할 수있는 채팅 시스템을 개발하는 방법을 소개합니다.

환경 설정

먼저 PHP 개발 환경이 올바르게 설치되고 구성되어 있는지 확인하십시오. 다음으로 OpenAI에서 제공 한 ChatGpt PHP 라이브러리를 설치해야합니다. 이 라이브러리는 Github에서 찾을 수 있습니다.

OpenAI 계정 및 API 키를 얻으십시오

ChatGpt 모델을 사용하려면 OpenAI 계정을 만들고 API 키를 가져와야합니다. OpenAI 공식 웹 사이트에 등록 및 로그인 한 후 콘솔에서 새 API 키를 만들고 안전한 장소에 저장하십시오. 이 키는 후속 코드에서 사용됩니다.

Chatgpt PHP 라이브러리를 가져 오십시오

Chatgpt PHP 라이브러리를 프로젝트 디렉토리로 다운로드하여 압축 해제하십시오. PHP 파일에 ChatGpt 라이브러리를 소개하면 코드는 다음과 같습니다.

 <span class="fun">require_once ( &#39;path/to/chatgpt.php&#39;);</span>

API 키 설정

PHP 파일에서 OpenAI API 키를 설정하십시오.

 <span class="fun">$ api_key = &#39;OpenAi API 키&#39;;</span>

그런 다음 chatgpt 인스턴스를 만들어 API를 호출하십시오.

 <span class="fun">$ gpt = 새로운 openaigpt ($ api_key);</span>

사용자 입력을 받고 응답을 생성하십시오

다음 코드를 통해 사용자 입력을 구축하고 Chatgpt의 답변을 얻을 수 있습니다.

 <span class="fun">$ user_input = &#39;사용자 입력 텍스트&#39;;</span>
 <span class="fun">$ response = $ gpt-> complete ($ user_input);</span>
 <span class="fun">$ reply = $ 응답 [ &#39;선택&#39;] [0] [ &#39;text&#39;];</span>

음식 추천 논리 구축

ChatGpt로부터 답장을받은 후 시스템은 특정 키워드를 기반으로 개인화 된 음식 권장 사항을 트리거 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "권장 식품"을 입력하면 다른 API 또는 데이터베이스에 전화하여 개인화 된 권장 사항을 얻고 사용자에게 반환 할 수 있습니다.

 <span class="fun">if (strpos ($ Reply, &#39;추천 음식&#39;)! == false) {</span>
<span class="fun"> $ 추천 = get_personalized_food_recommendations ();</span>
<span class="fun"> foreach ($ 추천으로 $ 추천) {</span>
<span class="fun"> echo $ 추천;</span>
<span class="fun"> }</span>
 <span class="fun">} 또 다른 {</span>
<span class="fun"> echo $ 답장;</span>

음식 추천 기능

다음은 개인화 된 음식 권장 사항을 얻는 기능의 예입니다.

 <span class="fun">함수 get_personalized_food_recommendations () {</span>
<span class="fun"> // 여기에서 개인화 된 음식 추천 논리를 구현합니다</span>
<span class="fun"> 반환 배열 ( &#39;권장 1&#39;, &#39;권장 2&#39;, &#39;권장 3&#39;);</span>

결론적으로

PHP와 ChatGpt를 결합하면 개인화 된 음식 추천 채팅 시스템을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 이 시스템은 사용자가 입력 한 선호도에 따라 적절한 음식을 추천하여 사용자에게 고유 한 경험을 제공합니다. 상호 작용과 실용성을 향상시키기위한 실제 요구에 따라 시스템 기능을 확장 할 수도 있습니다.