在springboot?中使用?AIService的方法

更新時間：2025年04月23日 10:42:30 作者：旅行的獅子

這篇文章主要介紹了在springboot?中使用?AIService的方法,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),感興趣的朋友一起看看吧

1.實現(xiàn)原理

先看下@AiService注解所在的依賴langchain4j-spring-boot-starter中包含什么內(nèi)容：

本篇以service.spring包下的內(nèi)容為主

1.1 event.AiServiceRegisteredEvent

這個類實現(xiàn)了ApplicationEvent，它的作用是當(dāng)一個AiService被注冊時觸發(fā)的事件。

1.2 @AiService

本篇主要需使用的注解，作用是將一個接口標(biāo)記為AiService，通過這個注解可以將一個接口轉(zhuǎn)換為一個AiService對象，這個對象可以用于調(diào)用langchain4j提供的各種功能。

1.3 AiServiceFactory

AiServiceFactory類實現(xiàn)了FactoryBean接口，表示這是一個Spring工廠Bean，包含了AiService的各種依賴組件和配置，可以通過這個方法創(chuàng)建AiService對象。

1.4 ClassPathAiServiceScanner

這個類的主要功能是掃描類路徑中的Bean定義，并篩選出帶有AiService注解的接口

1.5 AiServiceScannerProcessor

這個類實現(xiàn)了BeanDefinitionRegistryPostProcessor接口，主要功能是負(fù)責(zé)定義掃描當(dāng)前項目的類路徑，移除不需要的AiService配置。

1.6 AiServicesAutoConfig

這個類主要功能是將上下文中的所有組件用于配置和注冊AiService的Bean，并在完成后發(fā)布相關(guān)注冊的事件。

2.AiService的簡單實現(xiàn)

2.1 配置文件

langchain4j:
  open-ai:
    chat-model:
        api-key: ${API_KEY}
        base-url: https://api.deepseek.com/v1
        model-name: deepseek-chat
        log-requests: true
        log-responses: true
        temperature: 0.5
        max-tokens: 4096

2.2 定義接口

寫一個簡單的接口，使用@AiService注解標(biāo)注

@AiService
public interface Assistant {
    @SystemMessage("你是一位編程專家，你的名字叫小小明")
    String chat(String userMessage);
}

3. 使用AiService

@RestController
public class ChatController {
    @Resource
    ChatLanguageModel chatLanguageModel;
    @Resource
    Assistant assistant;
    @GetMapping("/chat")
    public String model(@RequestParam(value = "message") String message) {
        return chatLanguageModel.chat(message);
    }
    @GetMapping("/chatWithService")
    public String service(@RequestParam(value = "message") String message) {
        return assistant.chat(message);
    }
}

4. 測試一下

啟動項目，用postman調(diào)用接口進(jìn)行測試：

5. 在項目中使用多個模型

5.1 pom.xml

langchain4j支持使用多個模型，我們更新一下pom.xml文件，添加dashscope的依賴。

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${langchain4j.version}</version>
</dependency>

5.2 配置文件

這里我們配置了兩個模型，一個是deepseek-chat，一個是qwen-plus。

langchain4j:
  open-ai:
    chat-model:
      api-key: ${API_KEY}
      base-url: https://api.deepseek.com/v1
      model-name: deepseek-chat
      log-requests: true
      log-responses: true
      temperature: 0.5
      max-tokens: 4096
  community:
    dashscope:
      chat-model:
        api-key: ${API_KEY}
        model-name: qwen-plus
        temperature: 0.5
        max-tokens: 4096
logging.level.dev.langchain4j: DEBUG

5.3 定義接口

然后我們定義兩個接口，一個是dashscope的，一個是openai的。

@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel")
public interface DashscopeAssistant {
    @SystemMessage("你是一位編程專家，名字是kitty")
    String chat(String userMessage);
}
@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "openAiChatModel")
public interface DeepseekAssistant {
    @SystemMessage("你是一位畫家，名字是tom")
    String chat(String userMessage);
}

5.4 使用

最后我們在controller中注入這兩個接口，分別調(diào)用。

@RestController
public class ChatController {
    @Resource
    DashscopeAssistant dashscopeAssistant;
    @Resource
    DeepseekAssistant deepseekAssistant;
    @GetMapping("/chatWithQwen")
    public String qwen(@RequestParam(value = "message") String message) {
        return dashscopeAssistant.chat(message);
    }
    @GetMapping("/chatWithDeepseek")
    public String deepseek(@RequestParam(value = "message") String message) {
        return deepseekAssistant.chat(message);
    }
}