SpringAI基于API对大语言模型调用

引言

随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。SpringAI作为一个旨在简化AI集成的框架，为开发者提供了高效、便捷的工具来连接和调用这些大模型。本文将详细探讨如何使用SpringAI整合通义千问等大语言模型，并通过实例演示这一过程，最后提供一些扩展建议。

一、SpringAI简介

SpringAI是一个专为AI工程设计的应用框架，旨在将Spring生态系统设计原则应用到AI领域。它支持多种AI模型，包括聊天、文生图、嵌入式模型等，并提供了同步和流式API。SpringAI的目标是简化AI应用的开发，让开发者能够更容易地定义自己的POJO来调用AI接口，进行训练和调用。

二、通义千问等大语言模型概述

通义千问是阿里巴巴推出的一款大型语言模型，具备强大的自然语言处理能力。它能够理解复杂的指令，进行逻辑推理，生成连贯的文本，并在多个领域表现出色。与通义千问类似的其他大语言模型，如GPT系列、BERT等，也在各自的应用场景中发挥着重要作用。

三、SpringAI整合通义千问的步骤

环境准备

首先，确保已经安装了Java开发环境，并配置了Maven或Gradle等构建工具。同时，需要准备好Spring Boot项目，并添加SpringAI和通义千问相关的依赖。
配置maven仓库


<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>

添加依赖

在Spring Boot项目的pom.xml文件中，添加SpringAI和通义千问SDK的依赖。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中添加通义千问API的配置信息，API-KEY,(
具体申请方法可以访问官网，右上角选择API-KEY申请即可)

spring:ai:dashscope:api-key: <YOUI_APP_KEY>

服务层实现

创建一个服务类，用于封装与通义千问的交互逻辑。在这个类中，可以使用通义千问的SDK来发送请求，并处理响应。

@Service
public class TongyiService {// 提示词模板@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();}}

控制器层实现

创建一个控制器类，用于处理来自前端的请求，并调用服务层的方法获取响应。

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {@Resourceprivate TongyiService tongyiService;@GetMappingpublic 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

启动Spring Boot应用程序，访问`http://localhost:8080/chat?message=讲一个故事

五、扩展建议

多模型支持

可以在SpringAI中整合多个大型语言模型，根据需求选择合适的模型进行调用。这可以通过配置文件或数据库来实现模型的动态切换。
性能优化

对于高并发的应用场景，可以考虑使用缓存技术来减少API调用次数，提高响应速度。同时，可以对请求进行限流和降级处理，确保系统的稳定性。
安全性

在调用通义千问API时，需要注意API Key和Secret Key的安全存储和传输。可以使用环境变量、加密存储等方式来保护敏感信息。
自定义功能

根据业务需求，可以在SpringAI中自定义一些功能，如文本预处理、后处理、模型评估等。这可以通过实现SpringAI提供的接口或扩展点来实现。