SpringBoot快速接入OpenAI大模型的方法(JDK8)
更新時間：2025年02月28日 10:48:38 作者：呱 太
本文介紹了如何使用AI4J快速接入OpenAI大模型,并展示了如何實現(xiàn)流式與非流式的輸出,以及對函數(shù)調(diào)用的使用,AI4J支持JDK8,適用于多種應用場景,包括Spring Boot項目,感興趣的朋友一起看看吧
使用AI4J快速接入OpenAI大模型
本博文給大家介紹一下如何使用AI4J快速接入OpenAI大模型，并且如何實現(xiàn)流式與非流式的輸出，以及對函數(shù)調(diào)用的使用。
介紹
由于SpringAI需要使用JDK17和Spring Boot3，但是目前很多應用依舊使用的JDK8版本，所以使用可以支持JDK8的AI4J來接入OpenAI大模型。
AI4J是一款JavaSDK用于快速接入AI大模型應用，整合多平臺大模型，如OpenAi、智譜Zhipu(ChatGLM)、深度求索DeepSeek、月之暗面Moonshot(Kimi)、騰訊混元Hunyuan、零一萬物(01)等等，提供統(tǒng)一的輸入輸出(對齊OpenAi)消除差異化，優(yōu)化函數(shù)調(diào)用(Tool Call)，優(yōu)化RAG調(diào)用、支持向量數(shù)據(jù)庫(Pinecone)，并且支持JDK1.8，為用戶提供快速整合AI的能力。
AI4J-GitHub
快速使用
目前較多的應用場景為Spring應用，而AI4J接入SpringBoot應用也是非常簡單的，本篇博文先帶著大家為SpringBoot應用集成OpenAI服務，后續(xù)會介紹如何再非Spring項目中搭建。
創(chuàng)建SpringBoot項目
這里以JDK1.8為例創(chuàng)建SpringBoot2項目，當然你也可以創(chuàng)建JDK17、SpringBoot3。
引入AI4J依賴
<!-- Spring應用 -->
<dependency>
<groupId>io.github.lnyo-cly</groupId>
<artifactId>ai4j-spring-boot-stater</artifactId>
<version>0.5.2</version>
</dependency>如果你使用阿里源無法引入，可能是阿里云鏡像還沒有同步。
配置application.yml
給大家兩種配置方法
第一種：使用官網(wǎng)的url，自己有代理
第二種：使用中轉(zhuǎn)代理地址（或第三方中轉(zhuǎn)平臺）
如：https://api.openai-proxy.com
上面任意配置一種即可。
搭建聊天服務Controller
下面是一個小的demo演示：
@RestController
public class OpenAiController {
// 注入Ai服務
@Autowired
private AiService aiService;
@GetMapping("/chat")
public String getChatMessage(@RequestParam String question) throws Exception {
// 獲取OpenAi的聊天服務
IChatService chatService = aiService.getChatService(PlatformType.OPENAI);
// 創(chuàng)建請求參數(shù)
ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder()
.model("gpt-4o-mini")
.message(ChatMessage.withUser(question))
.build();
System.out.println(chatCompletion);
// 發(fā)送chat請求
ChatCompletionResponse chatCompletionResponse = chatService.chatCompletion(chatCompletion);
// 獲取聊天內(nèi)容和token消耗
String content = chatCompletionResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
long totalTokens = chatCompletionResponse.getUsage().getTotalTokens();
System.out.println("總token消耗: " + totalTokens);
return content;
}
}
實現(xiàn)stream流式輸出(打字機效果)
編寫stream.html：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Stream Example</title>
</head>
<body>
<input id="question" type="text" placeholder="輸入需要提問的問題"/>
<button id="startButton">開始</button>
<div id="output"></div>
<script>
const input = document.getElementById("question");
const outputDiv = document.getElementById('output');
const startButton = document.getElementById('startButton');
async function getResponse(){
const question = input.value;
const resp = await fetch("/chatStream" + "?question=" + question,{
method: 'GET'
})
const reader = resp.body.getReader();
const textDecoder = new TextDecoder();
while (1){
const { done , value } = await reader.read()
if(done) break;
const str = textDecoder.decode(value);
outputDiv.innerText += str;
console.log(str)
}
}
startButton.addEventListener("click", getResponse)
</script>
</body>
</html>向controller中添加stream接口：
@GetMapping("/chatStream")
public void getChatMessageStream(@RequestParam String question, HttpServletResponse response) throws Exception {
// 中文亂碼問題
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
// 獲取OpenAi的聊天服務
IChatService chatService = aiService.getChatService(PlatformType.OPENAI);
// 創(chuàng)建請求參數(shù)
ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder()
.model("gpt-4o-mini")
.message(ChatMessage.withUser(question))
.build();
PrintWriter writer = response.getWriter();
// 發(fā)送chat請求
SseListener sseListener = new SseListener() {
@Override
protected void send() {
writer.write(this.getCurrStr());
writer.flush();
System.out.println(this.getCurrStr());
}
};
chatService.chatCompletionStream(chatCompletion, sseListener);
writer.close();
System.out.println(sseListener.getOutput());
}
注意：上面只是一個簡單的示例，你也可以使用其它方法，比如：
@GetMapping("/chatStream")
public ResponseBodyEmitter getChatMessageStream(@RequestParam String question) {
ResponseBodyEmitter emitter = new ResponseBodyEmitter();
// 獲取OpenAi的聊天服務
IChatService chatService = aiService.getChatService(PlatformType.OPENAI);
// 創(chuàng)建請求參數(shù)
ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder()
.model("gpt-4o-mini")
.message(ChatMessage.withUser(question))
.build();
Executors.newSingleThreadExecutor().submit(() -> {
try {
SseListener sseListener = new SseListener() {
@Override
protected void send() {
try {
emitter.send(this.getCurrStr());
System.out.println(this.getCurrStr()); // 打印當前發(fā)送的內(nèi)容
} catch (IOException e) {
emitter.completeWithError(e);
}
}
};
// 發(fā)送流式數(shù)據(jù)
chatService.chatCompletionStream(chatCompletion, sseListener);
// 完成后關閉連接
emitter.complete();
} catch (Exception e) {
emitter.completeWithError(e);
}
});
return emitter;
}實現(xiàn)函數(shù)調(diào)用
首先我們需要編寫一個函數(shù)，以天氣預報為例子：
@FunctionCall(name = "queryWeather", description = "查詢目標地點的天氣預報")
public class QueryWeatherFunction implements Function<QueryWeatherFunction.Request, String> {
@Override
public String apply(Request request) {
final String key = "abcdefg";
// https://api.seniverse.com/v3/weather/hourly.json?key=your_api_key&location=beijing&start=0&hours=24
// https://api.seniverse.com/v3/weather/daily.json?key=your_api_key&location=beijing&start=0&days=5
String url = String.format("https://api.seniverse.com/v3/weather/%s.json?key=%s&location=%s&days=%d",
request.type.name(),
key,
request.location,
request.days);
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
okhttp3.Request http = new okhttp3.Request.Builder()
.url(url)
.get()
.build();
try (Response response = client.newCall(http).execute()) {
if (response.isSuccessful()) {
// 解析響應體
return response.body() != null ? response.body().string() : "";
} else {
return "獲取天氣失敗 當前天氣未知";
}
} catch (Exception e) {
// 處理異常
e.printStackTrace();
return "獲取天氣失敗 當前天氣未知";
}
}
@Data
@FunctionRequest
public static class Request{
@FunctionParameter(description = "需要查詢天氣的目標位置, 可以是城市中文名、城市拼音/英文名、省市名稱組合、IP 地址、經(jīng)緯度")
private String location;
@FunctionParameter(description = "需要查詢未來天氣的天數(shù), 最多15日")
private int days = 15;
@FunctionParameter(description = "預報的天氣類型，daily表示預報多天天氣、hourly表示預測當天24天氣、now為當前天氣實況")
private Type type;
}
public enum Type{
daily,
hourly,
now
}
}其中有三個核心注解：
@FunctionCall：標識這個類為一個函數(shù)@FunctionRequest：標識為該類為函數(shù)的請求類@FunctionParameter：標識為函數(shù)的具體參數(shù)
接下來稍微修改下剛剛編寫的Stream實現(xiàn)函數(shù)：
@GetMapping("/chatStream")
public void getChatMessageStream(@RequestParam String question, HttpServletResponse response) throws Exception {
// ......
// 創(chuàng)建請求參數(shù)
ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder()
.model("gpt-4o-mini")
.message(ChatMessage.withUser(question))
.functions("queryWeather") // 這里傳入剛剛我們定義的函數(shù)名稱即可
.build();
// ......
}
如果想要知道函數(shù)調(diào)用的參數(shù)，只需要在剛剛的代碼中，添加下面這一行即可：
sseListener.setShowToolArgs(true);
更換其它平臺
細心的你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，我們在創(chuàng)建chatService的時候傳入了PlatformType.OPENAI，如果我們想要更換其它平臺，只需要更換PlatformType即可。如果你不懂，那下篇博文再詳細的說說
IChatService chatService = aiService.getChatService(PlatformType.OPENAI);
其它功能
篇幅有限，其它功能使用，下篇再講
到此這篇關于SpringBoot快速接入OpenAI大模型（JDK8）的文章就介紹到這了,更多相關SpringBoot接入OpenAI大模型內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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