Springboot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT

🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“**历代文学**”）总架构师，

15年

工作经验，精通

Java编程

，

高并发设计

，

Springboot和微服务

，熟悉

Linux

，

ESXI虚拟化

以及

云原生Docker和K8s

，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。

引言

在当今的软件开发领域，人工智能（AI）已经成为一个不可或缺的部分。特别是自然语言处理（NLP）技术的发展，使得AI能够理解和生成人类语言，从而在多个应用场景中发挥重要作用。ChatGPT，作为OpenAI推出的一款强大的语言模型，已经在聊天机器人、智能客服、内容生成等多个领域展现了其强大的能力。

Spring Boot，作为Java开发中的一种快速开发框架，以其简洁、高效的特点，被广泛应用于企业级应用的开发。Spring AI，则是Spring生态系统中的一部分，专注于为开发者提供与AI相关的工具和库，使得开发者能够更方便地将AI技术集成到Spring应用中。

本文将详细介绍如何使用Spring Boot整合Spring AI，实现项目接入ChatGPT。通过本文的学习，你将能够掌握如何在Spring Boot项目中使用Spring AI与ChatGPT进行交互，从而为自己的项目增添强大的AI能力。

1. 准备工作

在开始整合之前，我们需要确保已经完成了以下准备工作：

1. 安装Java和Maven：确保您的开发环境中已经安装了Java 8或更高版本，并且配置了Maven。
2. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，并选择必要的依赖项。
3. 获取OpenAI API Key：访问OpenAI官方网站，注册并获取API Key，用于与ChatGPT进行交互。

2. 项目结构

在开始编写代码之前，我们先来看一下项目的整体结构。一个典型的Spring Boot项目通常包含以下几个关键部分：

• src/main/java：包含主要的Java代码。- com.example.demo：主包名，包含启动类和配置类。- controller：用于处理HTTP请求的控制器类。- service：业务逻辑层，包含与ChatGPT交互的服务类。- config：配置类，用于配置Spring AI和OpenAI API。
• src/main/resources：包含配置文件和静态资源。- application.properties：Spring Boot配置文件，用于配置应用的属性。

3. 配置Spring AI和OpenAI API

首先，我们需要在

pom.xml

中添加必要的依赖项，以便在项目中使用Spring AI和OpenAI API。

<dependencies><!-- Spring Boot Starter Web --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- Spring AI --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-ai</artifactId></dependency><!-- OpenAI API --><dependency><groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId><artifactId>client</artifactId><version>0.10.0</version></dependency></dependencies>

接下来，在

application.properties

中配置OpenAI API Key：

openai.api.key=your-openai-api-key

然后，创建一个配置类

OpenAiConfig

，用于加载OpenAI API Key：

packagecom.example.demo.config;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Value;importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importcom.theokanning.openai.service.OpenAiService;@ConfigurationpublicclassOpenAiConfig{@Value("${openai.api.key}")privateString apiKey;@BeanpublicOpenAiServiceopenAiService(){returnnewOpenAiService(apiKey);}}

4. 创建服务层

在

service

包中创建一个服务类

ChatService

，用于与ChatGPT进行交互：

packagecom.example.demo.service;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.stereotype.Service;importcom.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;importcom.theokanning.openai.service.OpenAiService;@ServicepublicclassChatService{@AutowiredprivateOpenAiService openAiService;publicStringgetChatResponse(String prompt){CompletionRequest completionRequest =CompletionRequest.builder().prompt(prompt).model("text-davinci-003").maxTokens(100).build();return openAiService.createCompletion(completionRequest).getChoices().get(0).getText();}}

5. 创建控制器层

在

controller

包中创建一个控制器类

ChatController

，用于处理HTTP请求：

packagecom.example.demo.controller;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;importcom.example.demo.service.ChatService;@RestControllerpublicclassChatController{@AutowiredprivateChatService chatService;@GetMapping("/chat")publicStringchat(@RequestParamString prompt){return chatService.getChatResponse(prompt);}}

6. 测试与部署

至此，我们已经完成了Spring Boot整合Spring AI接入ChatGPT的所有步骤。接下来，我们可以通过以下方式测试和部署我们的应用：

1. 本地测试：在本地启动Spring Boot应用，并通过浏览器或Postman访问/chat接口，传入不同的提示词（prompt），观察ChatGPT的响应。
2. 部署运行：将应用打包成JAR文件，并部署到服务器上，云服务器如阿里云、华为云或本地服务器。

7. 总结

通过本文的学习，我们掌握了如何在Spring Boot项目中整合Spring AI，并接入ChatGPT。这不仅为我们提供了一种快速实现AI功能的方法，也为我们打开了探索更多AI应用的大门。

在实际项目中，我们可以根据需求进一步扩展和优化，例如：

• 多轮对话：实现多轮对话功能，使得ChatGPT能够记住上下文，进行更连贯的对话。
• 情感分析：结合情感分析技术，使得ChatGPT能够识别用户的情感，并作出相应的回应。
• 个性化定制：根据用户的喜好和历史记录，定制ChatGPT的响应，提供更加个性化的服务。

希望本文能够帮助您在Spring Boot项目中成功接入ChatGPT，并为您的项目增添强大的AI能力。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。