Spring AI整合通義千問，你明白了嗎？
作者：了不起
SpringAI為開發者提供了一個高效、便捷的框架來連接和調用大型語言模型。通過本文的介紹和示例演示，相信讀者已經掌握了如何在SpringAI中整合通義千問等大語言模型的方法。
引言
隨著人工智能技術的迅猛發展，大型語言模型（LLM）在各個領域的應用越來越廣泛。SpringAI作為一個旨在簡化AI集成的框架，為開發者提供了高效、便捷的工具來連接和調用這些大模型。本文將詳細探討如何使用SpringAI整合通義千問等大語言模型，并通過實例演示這一過程，最后提供一些擴展建議。
一、SpringAI簡介
SpringAI是一個專為AI工程設計的應用框架，旨在將Spring生態系統設計原則應用到AI領域。它支持多種AI模型，包括聊天、文生圖、嵌入式模型等，并提供了同步和流式API。SpringAI的目標是簡化AI應用的開發，讓開發者能夠更容易地定義自己的POJO來調用AI接口，進行訓練和調用。
二、通義千問等大語言模型概述
通義千問是阿里巴巴推出的一款大型語言模型，具備強大的自然語言處理能力。它能夠理解復雜的指令，進行邏輯推理，生成連貫的文本，并在多個領域表現出色。與通義千問類似的其他大語言模型，如GPT系列、BERT等，也在各自的應用場景中發揮著重要作用。
三、SpringAI整合通義千問的步驟
- 環境準備首先，確保已經安裝了Java開發環境，并配置了Maven或Gradle等構建工具。同時，需要準備好Spring Boot項目，并添加SpringAI和通義千問相關的依賴。
- 配置maven倉庫
<repositories>
<repository>
<id>ali-public</id>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-milestones</id>
<name>Spring Milestones</name>
<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-snapshots</id>
<name>Spring Snapshots</name>
<url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
<releases>
<enabled>false</enabled>
</releases>
</repository>
</repositories>- 添加依賴在Spring Boot項目的pom.xml文件中，添加SpringAI和通義千問SDK的依賴。例如：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-core</artifactId>
<version>1.0.0-M2</version>
</dependency>
</dependencies>- 配置文件在application.yml中添加通義千問API的配置信息，API-KEY,( 具體申請方法可以訪問官網，右上角選擇API-KEY申請即可)
spring:
ai:
dashscope:
api-key: <YOUI_APP_KEY>- 服務層實現創建一個服務類，用于封裝與通義千問的交互邏輯。在這個類中，可以使用通義千問的SDK來發送請求，并處理響應。
@Service
public class TongyiService {
// 提示詞模板
@Value("classpath:prompt-template.st")
private Resource resource;
private ChatClient chatClient;
public TongyiService(ChatClient.Builder builder) {
this.chatClient = builder.build();
}
public String completion(String message) {
return this.chatClient.prompt()
.system("You are a helpful assistant.")
.user(message)
.call()
.content();
}
public Flux<String> streamCompletion(String message) {
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(resource);
Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("message", message));
return chatClient.prompt(prompt).stream().content();
}
}- 控制器層實現創建一個控制器類，用于處理來自前端的請求，并調用服務層的方法獲取響應。
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
@Resource
private TongyiService tongyiService;
@GetMapping
public ResponseEntity<String> chat(@RequestParam String message) {
String result = tongyiService.completion(message);
return ResponseEntity.ok(result);
}
@GetMapping(value = "/strem")
public ResponseEntity<Flux<String>> streamChat(@RequestParam String message) {
Flux<String> result = tongyiService.streamCompletion(message);
return ResponseEntity.ok(result);
}
}四、示例演示
啟動Spring Boot應用程序，訪問`http://localhost:8080/chat?message=講一個故事
五、擴展建議
- 多模型支持可以在SpringAI中整合多個大型語言模型，根據需求選擇合適的模型進行調用。這可以通過配置文件或數據庫來實現模型的動態切換。
- 性能優化對于高并發的應用場景，可以考慮使用緩存技術來減少API調用次數，提高響應速度。同時，可以對請求進行限流和降級處理，確保系統的穩定性。
- 安全性在調用通義千問API時，需要注意API Key和Secret Key的安全存儲和傳輸。可以使用環境變量、加密存儲等方式來保護敏感信息。
- 自定義功能根據業務需求，可以在SpringAI中自定義一些功能，如文本預處理、后處理、模型評估等。這可以通過實現SpringAI提供的接口或擴展點來實現。
結語
SpringAI為開發者提供了一個高效、便捷的框架來連接和調用大型語言模型。通過本文的介紹和示例演示，相信讀者已經掌握了如何在SpringAI中整合通義千問等大語言模型的方法。
責任編輯：武曉燕
來源：
Java技術指北
