【随笔】使用spring AI接入大语言模型

news2024/11/13 10:20:09

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

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      • 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。

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