AI 賦能！Spring Boot 封裝智能模塊，輕松實現自動化
在當今數字化時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度深入各個行業，成為提升企業競爭力和優化用戶體驗的重要驅動力。無論是智能客服、自動文本生成，還是數據分析和預測，AI 的應用場景正變得越來越廣泛。
對于開發者而言，如何高效地將 AI 技術集成到業務系統中，是一個至關重要的問題。Spring Boot 作為 Java 生態中最流行的企業級框架，提供了靈活的架構設計，使得 AI 模塊的封裝和調用變得更加便捷。
業界優秀的 AI 平臺
在國內，多個 AI 平臺提供了 SDK 供開發者快速集成 AI 能力，其中包括：
- 智譜 AI（ZhipuAI）由清華大學計算機系知識工程實驗室技術成果轉化而來，提供對話、視覺、代碼生成等 AI 模型，并開放 API 供開發者調用。
- 百度飛槳（PaddlePaddle）中國首個開源深度學習平臺，支持多種 AI 模型的訓練和推理，提供豐富的 SDK。
- 騰訊 AI Lab涵蓋計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域，提供多種 AI 技術 API。
- 阿里云機器學習平臺 PAI支持多種機器學習算法，提供 SDK 便于集成。
- 華為 ModelArts云端 AI 解決方案，支持模型訓練、部署和管理。
本文將以智譜 AI 為例，介紹如何在 Spring Boot 3.4 項目中集成 AI 功能。
依賴引入
在 pom.xml 文件中添加智譜 AI SDK 依賴：
<dependency>
<groupId>cn.bigmodel.openapi</groupId>
<artifactId>oapi-java-sdk</artifactId>
<version>release-V4-2.3.0</version>
</dependency>Spring Boot 3.4 配置 AI 訪問密鑰
在 application.yml 文件中配置 API Key（請替換為自己的密鑰）：
ai:
api-key: 你的API密鑰AI 配置類
定義 AI 配置類 AiConfig，用于讀取配置信息并初始化 AI 客戶端。
package com.icoderoad.config;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.ClientV4;
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "ai")
@Data
public class AiConfig {
private String apiKey;
@Bean
public ClientV4 aiClient() {
return new ClientV4.Builder(apiKey).build();
}
}AI 模塊封裝
封裝 AiManager 組件，提供通用 AI 調用能力。
package com.icoderoad.service;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.ClientV4;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.api.ModelApiResponse;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.dto.ChatCompletionRequest;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.dto.ChatMessage;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.enums.ChatMessageRole;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class AiManager {
private final ClientV4 clientV4;
private static final float STABLE_TEMPERATURE = 0.05f;
private static final float UNSTABLE_TEMPERATURE = 0.99f;
public String requestAiResponse(String systemMessage, String userMessage, boolean stable) {
return invokeAi(systemMessage, userMessage, stable ? STABLE_TEMPERATURE : UNSTABLE_TEMPERATURE);
}
private String invokeAi(String systemMessage, String userMessage, float temperature) {
List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new ChatMessage(ChatMessageRole.SYSTEM.value(), systemMessage));
messages.add(new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), userMessage));
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model("ChatGLM4")
.messages(messages)
.temperature(temperature)
.build();
try {
ModelApiResponse response = clientV4.invokeModelApi(request);
return response.getData().getChoices().get(0).toString();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("AI 調用失敗", e);
}
}
}測試 AI 模塊
編寫測試用例 AiTest，驗證 AI 能力是否正常工作。
package com.icoderoad.test;
import com.icoderoad.service.AiManager;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
@SpringBootTest
public class AiTest {
@Autowired
private AiManager aiManager;
@Test
public void testAiResponse() {
String response = aiManager.requestAiResponse("你是一個市場營銷專家", "請為智譜 AI 設計一個營銷口號", true);
System.out.println("AI 生成的口號: " + response);
}
}結語
本文介紹了如何在 Spring Boot 3.4 項目中封裝 AI 模塊，并結合 智譜 AI 實現智能交互。通過合理的架構設計，我們不僅可以高效調用 AI 服務，還能增強系統的可擴展性，使其能夠輕松適配其他 AI 平臺，如百度飛槳、阿里 PAI、騰訊 AI Lab 等。
AI 賦能業務創新已成為行業趨勢，而 Spring Boot 作為 Java 生態的主流框架，能夠很好地支撐 AI 應用的落地。無論是 智能客服、自動文本生成、數據分析，還是 推薦系統、語音識別，AI 模塊的封裝都將幫助開發者構建更智能、更高效的應用。
未來，隨著 AI 技術的不斷進化，我們可以預見：更加智能的系統、更加精準的決策以及更自動化的業務流程將成為可能。而作為開發者，掌握 AI 的集成方法，并結合 Spring Boot 進行高效封裝，將是提升自身競爭力的重要技能。
現在，就讓 AI 成為你業務系統的強大引擎，為創新賦能吧！
