【随笔】使用spring AI接入大语言模型

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。

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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。

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，我们可以通过IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）导入项目。

curl https://start.spring.io/starter.zip \-ddependencies=web,ai \-dname=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，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

在

application.properties

或

application.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。

importorg.springframework.beans.factory.annotation.Value;importorg.springframework.stereotype.Service;importorg.springframework.web.client.RestTemplate;@ServicepublicclassOpenAIService{@Value("${openai.api.key}")privateString apiKey;privatefinalRestTemplate restTemplate =newRestTemplate();publicStringgenerateResponse(String prompt){String url ="https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions";String response = restTemplate.postForObject(url,createRequest(prompt),String.class);returnparseResponse(response);}privateObjectcreateRequest(String prompt){returnnewOpenAIRequest(prompt, apiKey);}privateStringparseResponse(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。

importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublicclassChatController{@AutowiredprivateOpenAIService openAIService;@GetMapping("/chat")publicStringchatWithGPT(@RequestParamString 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

还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。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

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       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，我们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，还需要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。