Spring AI 优势
过去,使用Java编写AI应用时面临的主要困境是没有统一且标准的封装库,开发者需自行对接各个AI服务提供商的接口,导致代码复杂度高、迁移成本大。如今,Spring AI Alibaba的出现极大地缓解了这一问题,它提供了兼容市场上主流生成任务(如文本生成、图像生成等)的标准化Java接口,极大简化了开发流程。此外,由于Spring背后有专门团队进行维护与更新,因此其接口不仅功能丰富还具备更好的扩展性,为未来技术发展预留了充足的空间。相比自行实现接口,采用Spring AI方案更加高效可靠。
Spring AI alibaba介绍:
Spring AI Alibaba 是一个基于 Spring 生态系统的 Java 框架,专为简化与阿里云百炼大模型的集成而设计。它允许开发者利用标准的 POJOs(普通 Java 对象)快速构建支持多种AI功能的应用程序,如文本生成、图像生成等。其核心优势在于提供了统一的接口来访问不同供应商的AI服务,包括但不限于阿里云通义系列模型,极大减少了迁移成本和开发工作量。通过简单的配置调整,即可轻松切换底层使用的AI提供者,使得在项目中加入如绘画生成等复杂功能变得简单高效。
基于Spring AI Alibaba生成一个动漫美女图片的详细例子
我们知道使用Spring AI Alibaba可以方便地调用通义万象图像生成模型来为项目增加AI能力。以下将依照这一背景信息,分步骤详细介绍如何基于Spring Boot集成Spring AI Alibaba完成一个具体的图像生成示例——生成一张动漫美女图片。
前置条件
确保您的开发环境已安装JDK 17或更高版本。
使用Spring Boot 3.3.x版本构建项目。
已经在阿里云上成功申请并获取到了API KEY。
步骤一:准备环境
- 配置阿里云API Key: 在终端中执行以下命令设置环境变量:
export AI_DASHSCOPE_API_KEY=你的API_KEY
- 开通通义万象服务: 登录阿里云百炼控制台,找到图像生成功能中的通义万象模型,并记录下该模型的具体英文名称(如:
wanx-v1
)。 - 阿里云 通义 现在有免费额度,薅起来
步骤二:修改项目依赖与仓库配置
向
pom.xml
文件添加必要的仓库和依赖:
<repositories>
<repository>
<id>sonatype-snapshots</id>
<url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>
<snapshots><enabled>true</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>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M2.1</version>
</dependency>
<!-- Spring Boot parent -->
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.3.4</version>
</parent>
<!-- 其它必需的依赖项 -->
</dependencies>
步骤三:创建控制器并实现图像生成功能
在您的Spring Boot应用中创建一个新的REST控制器类
ImageModelController
,用于处理图像请求并将结果返回给客户端。
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ImageModelController {
private final ImageModel imageModel;
@Autowired
public ImageModelController(ImageModel imageModel) {
this.imageModel = imageModel;
}
@GetMapping("/image")
public ResponseEntity<String> generateImage(@RequestParam String input) {
try {
ImageOptions options = ImageOptionsBuilder.builder()
.withWidth(1024)
.withHeight(1024)
.withModel("wanx-v1") // 这里替换为你实际使用的模型名
.withN(1)
.build();
ImagePrompt prompt = new ImagePrompt(input, options);
ImageResponse response = imageModel.call(prompt);
List<ImageGeneration> results = response.getResults();
if (!results.isEmpty()) {
String imageUrl = results.get(0).getOutput().getUrl();
return ResponseEntity.ok(imageUrl);
} else {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("Failed to generate image.");
}
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("Error: " + e.getMessage());
}
}
}
步骤四:配置应用程序属性
确保在
application.properties
或
application.yml
文件中正确设置了API密钥:
spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
或者,在YAML格式中:
spring:
ai:
dashscope:
api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
使用说明
现在您可以启动Spring Boot应用,并通过访问如下URL来测试图像生成功能:
http://localhost:8080/ai/image?input=动漫美女
这将会触发图像生成过程,并最终返回生成图像的URL地址。
注意,生成的链接可能具有时效性限制,请考虑适时保存至本地存储以供长期使用。
以上步骤涵盖了从环境搭建到功能实现的完整流程 。 你可以试试
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