Spring AI是Spring生态系统中的新成员，它为开发人员提供了一套简单而强大的工具，用于集成各种AI大模型。本文将介绍如何使用Spring AI与阿里云通义千问大模型进行集成，构建智能对话应用，帮助你快速掌握AI应用开发的核心技能。
引言
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业希望在其应用中集成AI能力。Spring Framework作为Java生态中最流行的框架，顺应这一趋势推出了Spring AI项目。本文将带你探索如何使用Spring AI与通义千问大模型结合，轻松构建智能对话应用。
Spring AI简介
Spring AI是Spring团队推出的专门用于简化AI应用开发的框架，它提供了统一的API接口，使开发者能够轻松集成各种AI模型服务。目前Spring AI支持多个主流的AI平台，包括OpenAI、阿里云通义千问等。
主要特性包括：
-
统一的API抽象层 -
简单的配置方式 -
支持多种对话模式 -
内置模板引擎 -
流式响应支持
项目环境搭建
首先，我们需要在项目中添加必要的依赖。以下是pom.xml的核心配置：
<properties>
<java.version>17</java.version>
<spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- Spring AI Alibaba（通义大模型支持） -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M6.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-core</artifactId>
<version>1.0.0-M6</version>
</dependency>
</dependencies>
配置通义千问
获取API密钥
在开始使用通义千问之前，我们需要先获取API密钥。以下是详细的步骤：
-
注册阿里云账号
-
访问阿里云官网（https://www.aliyun.com/） -
如果没有账号，点击"免费注册"完成注册流程 -
如果已有账号，直接登录
-
登录后访问通义千问控制台（https://dashscope.console.aliyun.com/） -
阅读并同意服务条款 -
开通服务（首次使用会有免费额度）
-
在通义千问控制台中，找到"API密钥管理
核心功能实现
1. 基础对话功能
最基本的对话功能实现非常简单，只需要注入ChatClient并调用其API：
@RestController
public class AIController {
private final ChatClient chatClient;
public AIController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
this.chatClient = chatClientBuilder.build();
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam("message") String message) {
return chatClient.prompt()
.user(message)
.call()
.content();
}
}
2. 模板化对话
Spring AI提供了强大的模板功能，可以预设对话模板：
@GetMapping("/template")
public String templateChat(@RequestParam("topic") String topic) {
PromptTemplate template = new PromptTemplate("请用简洁的语言解释 {topic}");
return chatClient.prompt()
.user(template.render(Map.of("topic", topic)))
.call()
.content();
}
3. 流式响应
对于长文本生成，支持流式响应可以提供更好的用户体验：
@GetMapping("/stream")
public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message) {
return chatClient.prompt()
.user(message)
.stream()
.content();
}
技术难点与解决方案
1. 系统消息的处理
在实际应用中，我们可能需要为AI设定特定的角色或行为规则。这可以通过系统消息来实现：
@GetMapping("/chat/conversation")
public String conversation(@RequestParam("message") String message,
@RequestParam(value = "systemMessage", required = false) String systemMessage) {
var promptBuilder = chatClient.prompt();
if (systemMessage != null && !systemMessage.isEmpty()) {
promptBuilder.system(systemMessage);
}
return promptBuilder
.user(message)
.call()
.content();
}
总结与展望
Spring AI为Java开发者提供了一个强大而简洁的框架，使得AI功能的集成变得前所未有的简单。通过与通义千问的结合，我们可以快速构建出功能丰富的智能对话应用。
未来，随着Spring AI的持续发展，我们可以期待：
-
更多AI模型的支持 -
更丰富的预处理和后处理功能 -
更完善的开发工具和调试支持 -
更多的最佳实践和应用场景
写在最后
最后：我是Walker，一个热爱分享编程知识的程序员，希望能够帮助到你！
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