【随笔】使用spring AI接入大语言模型

news2024/11/25 0:27:59

引言

随着人工智能的发展,越来越多的应用开始集成AI模型来增强用户体验。OpenAI提供的大语言模型是目前最受欢迎的自然语言处理模型之一,能够处理各种语言任务,如文本生成、对话理解等。在Java开发中,我们可以利用Spring AI框架轻松地将大语言模型集成到我们的应用中。本文将详细介绍如何使用Spring AI接入大语言模型,并逐步指导完成这一过程。

文章目录

文章目录

      • 引言
      • 文章目录
      • 一、Spring AI概述
      • 二、配置环境
        • 1. 创建Spring Boot项目
        • 2. 添加OpenAI依赖
        • 3. 配置OpenAI API密钥
      • 三、集成OpenAI
        • 1. 创建OpenAI服务类
        • 2. 创建控制器类
      • 四、测试集成
      • 五、部署和扩展
        • 1. 部署到云服务
        • 2. 使用Spring AI的高级特性
      • 六、知识结构图解
      • 七、总结

一、Spring AI概述

Spring AI是Spring生态系统中的一个模块,旨在帮助开发者集成重要的AI服务。通过Spring AI,开发者可以方便地与OpenAI、Hugging Face等AI服务进行交互。Spring AI提供了简单且强大的API,使得集成AI变得更加直观和高效。
Spring AI

二、配置环境

1. 创建Spring Boot项目

首先,我们需要创建一个Spring Boot项目。您可以使用Spring Initializr来快速生成项目框架:

  • 访问 Spring Initializr 网站。

  • 配置项目:

    • Project: Maven Project
    • Language: Java
    • Spring Boot: 3.0.0(或最新版本)
    • Dependencies: Spring Web, Spring AI
  • 点击“Generate”生成项目 We 通过IDE(如IntelliJ IDEA或Eclipse)导入项目。

curl https://start.spring.io/starter.zip \
  -d dependencies=web,ai \
  -d name=chatgpt-integration \
  -o chatgpt-integration.zip
unzip chatgpt-integration.zip
cd chatgpt-integration
2. 添加OpenAI依赖

在生成的Spring Boot项目中,您需要添加OpenAI相关的依赖项。在pom.xml文件中,添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.openai</groupId>
    <artifactId>openai-client</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
3. 配置OpenAI API密钥

要与OpenAI的API通信,您需要配置API密钥。首先,注册并获取API密钥:OpenAI API Keys

application.propertiesapplication.yml文件中,添加如下配置:

openai.api.key=your_openai_api_key

三、集成OpenAI

1. 创建OpenAI服务类

在项目中创建一个服务类,用于封装与OpenAI API的交互逻辑。创建一个OpenAIService类,并注入RestTemplate来发起HTTP请求。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Service
public class OpenAIService {

    @Value("${openai.api.key}")
    private String apiKey;

    private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();

    public String generateResponse(String prompt) {
        String url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions";
        String response = restTemplate.postForObject(url, createRequest(prompt), String.class);
        return parseResponse(response);
    }

    private Object createRequest(String prompt) {
        return new OpenAIRequest(prompt, apiKey);
    }

    private String parseResponse(String response) {
        // 解析返回的JSON,提取生成的文本
    }
}
2. 创建控制器类

创建一个控制器类,用于处理用户请求并调用OpenAIService生成响应。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatController {

    @Autowired
    private OpenAIService openAIService;

    @GetMapping("/chat")
    public String chatWithGPT(@RequestParam String prompt) {
        return openAIService.generateResponse(prompt);
    }
}

四、测试集成

使用Postman或直接在浏览器中访问http://localhost:8080/chat?prompt=Hello%20ChatGPT,查看是否能够正确返回ChatGPT的生成结果。

五、部署和扩展

1. 部署到云服务

您可以将应用部署到任何支持Spring Boot的云平台,如AWS Elastic Beanstalk、Google Cloud Run或Heroku。

  • 详细的Heroku部署教程:Deploying Spring Boot on Heroku
  • Google Cloud Run:Quickstart
2. 使用Spring AI的高级特性

Spring AI不仅支持基础的API集成,还提供了一些高级功能,如缓存、错误处理和并发请求管理。您可以在应用中利用这些功能来提高性能和可靠性。

  • Spring AI文档:Spring AI Docs

六、知识结构图解

Spring AI与OpenAI的集成
配置环境
创建Spring Boot项目
添加OpenAI依赖
配置API密钥
集成ChatGPT
创建服务类
创建控制器类
测试集成
部署和扩展
部署到云服务
使用Spring AI高级特性

七、总结

通过使用Spring AI,您可以轻松地将大语言模型集成到Java应用中。本文详细介绍了从配置环境到集成和部署的全过程。在实际项目中,还可以根据需求进行进一步的优化和扩展,充分发挥AI技术的潜力。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2086880.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

android 离线的方式使用下载到本地的gradle

1、android studio在下载gradle的时候&#xff0c;特别慢&#xff0c;有的时候会下载不完的情况&#xff0c;这样我们就要离线使用了。 2、下载Gradle Gradle | Releases 或者 Releases gradle/gradle GitHub Gradle | Releases 这里我们下载8.10 complete版本&#xff0c…

Python GraphQL 库之graphene使用详解

概要 随着 Web 技术的发展,GraphQL 已成为 REST 的一种强有力替代方案,为客户端提供了更灵活的数据查询方式。Graphene 是一个用于构建 GraphQL API 的 Python 库,它使得开发者可以轻松地将复杂的数据模型暴露为 GraphQL API。通过 Graphene,开发者可以利用 Python 的面向…

【战略游戏】

题目 代码 #include <bits/stdc.h> using namespace std; const int N 1510, M N; int h[N], e[M], ne[M], idx; int f[N][2]; int n; bool st[N]; int root; void add(int a, int b) // 添加一条边a->b {e[idx] b, ne[idx] h[a], h[a] idx ; } void dfs(int …

Java设计模式之外观模式详细讲解和案例示范

1. 引言 在软件开发过程中&#xff0c;复杂的系统往往包含许多子系统和模块&#xff0c;随着系统功能的增加&#xff0c;模块之间的交互也变得更加复杂。这种复杂性可能会导致系统的可维护性和扩展性降低。外观模式&#xff08;Facade Pattern&#xff09;是一种结构型设计模式…

【鸿蒙学习】HarmonyOS应用开发者高级认证 - 认证通过(附题目)

学完时间&#xff1a;2024年8月29日 学完排名&#xff1a;第192546名 一、前言叨叨 经过几日的休整&#xff0c;我终于再次挑战高级认证&#xff0c;并以82分的成绩堪堪越过了及格线。然而&#xff0c;通过考试后我惊讶地发现&#xff0c;原来顺利过关的人数如此众多。我逐一…

cv2图像总结

我今天发现cv2读进来的图像是BRG格式的&#xff0c;和其他的方式不同 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image_path "./GSE240429_data/image/GEX_C73_A1_Merged.tiff" img1 cv2.imread(image_path) print(img1.shape) plt.imshow(img1, cmapgray) …

MariaDB VS MySQL

MariaDB和MySQL是两种流行的开源关系型数据库管理系统&#xff08;RDBMS&#xff09;&#xff0c;它们在功能、性能、兼容性、开源性以及社区支持等方面各有特点。以下是对两者主要区别的详细分析&#xff1a; 1. 开发者与起源 MySQL&#xff1a;自1995年问世以来&#xff0c…

白银现货的两大指标,如何使用?

在白银现货交易的过程中&#xff0c;我们会借助大量的技术指标&#xff0c;对现货白银走势进行分析&#xff0c;找到买点和卖点&#xff0c;可以说&#xff0c;技术指标对我们的白银现货交易起到很好的辅助作用&#xff0c;也是我们阅读白银市场很好的工具。本文将和大家讨论一…

一个非常实用的Win系统瘦身项目,PowerShell脚本支持Windows 11跟10,非常轻量好用(附源码)

Win经常我们都经常用&#xff0c;但系统里总是预装了一些我们可能并不需要的应用程序。这些应用不仅占用了宝贵的存储空间&#xff0c;还可能拖慢了我们的电脑速度。特别是Windows 11&#xff0c;一些花里胡哨的功能和后台服务&#xff0c;让我们的电脑变得不那么“清爽”。 今…

N10 - NLP中的注意力机制

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 目录 1. 注意力机制是什么2. 注意力实现步骤0. 准备隐藏状态1. 获取每个编码器隐藏状态的分数2. 通过softmax层运行所有分数3. 通过softmax得分将每个编码器的…

elasticsearch之我不会的

elasticsearch之我不会的 如何安装&#xff0c;在此不谈&#xff0c;开门见山 1.概念理解 Relational DBelasticsearch说明表tableindex索引(index)&#xff0c;就是文档的集合&#xff0c;类似数据库的表(table)行rows文档documents文档&#xff08;Document&#xff09;&a…

51.x86游戏实战-XXX返回城镇的实现

免责声明&#xff1a;内容仅供学习参考&#xff0c;请合法利用知识&#xff0c;禁止进行违法犯罪活动&#xff01; 本次游戏没法给 内容参考于&#xff1a;微尘网络安全 工具下载&#xff1a; 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1rEEJnt85npn7N38Ai0_F2Q?pwd6tw3 提…

使用智谱AI大模型翻译视频字幕

不久前&#xff0c;国内的头部大模型厂商智谱 AI &#xff0c;刚刚推出了 glm-4-0520 模型&#xff0c;该模型被认为是当前平台最先进的模型&#xff0c;具备 128k 的上下文长度&#xff0c;并且相较于前一代模型&#xff0c;指令遵从能力大幅提升 18.6%。可以看出&#xff0c;…

一键开启,精彩即现!极简设计录屏软件大盘点

如果你想要用一款小巧的录屏工具&#xff0c;第一时间是不是就想到了ocam录屏&#xff0c;现在这类的简便录屏工具越来越多了&#xff0c;如果你想要换一个不妨接着往下看吧。 1.福昕录屏大师 链接&#xff1a;www.foxitsoftware.cn/REC/ 这个软件的界面看起来就很好操作&am…

《HelloGitHub》第 101 期

兴趣是最好的老师&#xff0c;HelloGitHub 让你对编程感兴趣&#xff01; 简介 HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。 github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等&#xff0c;涵盖多种编程语言 Python、…

测试 UDP 端口可达性的方法

前言&#xff1a; UDP (User Datagram Protocol) 是一种无连接的传输层协议&#xff0c;它不像 TCP 那样提供确认机制来保证数据包的可靠传输。因此&#xff0c;测试 UDP 端口的可达性通常需要一些特殊的方法&#xff0c;因为传统的端口扫描工具&#xff08;如 nmap&#xff0…

【开源 Mac 工具推荐之 5】tldr:简洁明了的命令行手册显示工具

简介 在大家日常在 macOS/Linux 上使用 Shell 的时候&#xff0c;常常会遇到一些不太熟悉的命令行指令&#xff0c;为此我们一般会查看一下该命令的使用手册&#xff08;指南&#xff09;。往往&#xff0c;大家都会使用 man <command> 这样一个非常传统的指令。但 man …

YOLOv8改进 | 融合改进 | C2f融合Faster-GELU模块提升检测速度【完整代码 + 主要代码解析】

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 专栏目录 &#xff1a;《YOLOv8改进有效…

Unity URPShader支持多光源处理

//声明变体并且引用文件 #pragma shader_feature _ _ADDITIONAL_LIGHTS_VERTEX _ADDITIONAL_LIGHTS #include "Packages/com.unity.render-pipelines.universal/ShaderLibrary/Lighting.hlsl" //在数据结构体中声明需要使用的数据 struct Attributes {float4 posit…