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2.在语音聊天室APP源码开发中，使用Redis实现关注好友功能

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       想象一下，身边有一个随时待命、什语聪明过人的语音源码音软意思个人AI小助手，只需语音指令就能满足你的软件需求。那么，什语飞行射击源码推荐如何在5分钟内打造这样一款专属的语音源码音软意思AI呢？本文将带你从零开始，以新手友好的软件方式，一步步搭建语音对话机器人。什语

       语音对话系统的语音源码音软意思基础构建

       一个语音对话机器人的核心由硬件和软件两部分组成，本文主要关注软件部分，软件它通常包括：

       快速搭建步骤

       为了简化过程，什语我们将采用开源技术进行搭建。语音源码音软意思首先，软件使用阿里开源的什语FunASR进行语音识别，其中文识别效果优于OpenAI Whisper。你可以通过以下代码测试：

       ...

       大语言模型与个性化回答

       利用大语言模型（LLM），mimikatz 源码分析如LLaMA3-8B，理解和生成回复。GitHub上已有中文微调的版本，部署教程如下：

       下载代码

       下载模型

       安装所需包

       启动服务（注意内存优化）

       通过人设提示词定制个性化回答

       无GPU资源时，可选择调用云端API，后续文章会详细介绍。

       语音生成（TTS）

       使用ChatTTS将文字转化为语音，同样采用FastAPI封装，opengl程序源码具体步骤略。

       前端交互：Gradio

       Gradio帮助我们快速构建用户界面，以下是WebUI的代码示例：

       ...

       系统搭建完毕与扩展

       现在你已经拥有一个基础的语音对话系统，但可以进一步添加更多功能，提升用户体验。如果你觉得本文有帮助，记得点赞支持。

       关注我的spark 源码 maven公众号，获取更多关于AI工具和自媒体知识的内容。如果你想获取源码，请私信关键词“机器人”。

在语音聊天室APP源码开发中，使用Redis实现关注好友功能

       在语音聊天室APP源码开发中，为了优化社交体验，实现关注好友功能成为关键。单纯通过数据库获取关注列表容易实现，指标测试源码但当需查询多个用户共同关注的人或共同粉丝时，效率低下。利用Redis可简化这一过程，其自带集合操作如交集、并集、差集，使处理变得高效。

       设计思路采用Redis中的zset，利用其排序与去重功能。每个用户存储两个集合，分别用于保存关注的用户和被关注的用户。主要使用命令：zadd用于添加成员，zrem移除成员，zcard统计成员数量，zrange查询指定区间成员（并可选返回成员与分数），zrevrange与zrange操作相反，zrank获取成员排名。zinterstore用于计算交集，聚合方式可选。

       以Java为例，实现过程分为三步：

       1. 添加语音聊天室APP源码Redis客户端。

       2. 封装简单的Redis工具类。

       3. 封装关注类（Follow类），整合上述功能。

       总结：通过Redis实现的语音聊天室APP源码关注好友功能，不仅简化了复杂操作，还提高了处理效率，为用户提供了更流畅的社交体验。本文转载自网络，旨在分享知识，如有侵权请告知云豹科技删除。