写在前面
在之前的文章中我们有介绍过SpringAI
这个项目。SpringAI
是Spring 官方社区项目,旨在简化 Java AI 应用程序开发,
让 Java 开发者想使用 Spring 开发普通应用一样开发 AI 应用。
而SpringAI
主要面向的是国外的各种大模型接入,对于国内开发者可能不太友好。
于是乎,Spring Cloud Alibaba AI
便问世了,Spring Cloud Alibaba AI
以 Spring AI 为基础,并在此基础上提供阿里云同义系列大模型全面适配,
让用户在 5 分钟内开发基于同义大模型的 Java AI 应用。
一、Spring AI 简介
可能有些小伙伴已经忘记了SpringAI
是啥?我们这儿再来简单回顾一下。
Spring AI是一个面向AI工程的应用框架。其目标是将可移植性和模块化设计等设计原则应用于AI领域的Spring生态系统,
并将POJO
作为应用程序的构建块推广到AI领域。
转换为人话来说就是:Spring出了一个AI框架,帮助我们快速调用AI,从而实现各种功能场景。
二、Spring Cloud Alibaba AI 简介
Spring Cloud Alibaba AI
以 Spring AI
为基础,并在此基础上,基于 Spring AI 0.8.1 版本 API 完成同义系列大模型的接入
实现阿里云同义系列大模型全面适配。
在当前最新版本中,Spring Cloud Alibaba AI
主要完成了几种常见生成式模型的适配,包括对话、文生图、文生语音等,
开发者可以使用 Spring Cloud Alibaba AI
开发基于同义的聊天、图片或语音生成 AI 应用,
框架还提供 OutParser
、Prompt Template
、Stuff
等实用能力。
三、第一个Spring AI应用开发
① 新建maven 项目
注: 在创建项目的时候,jdk版本必须选择17+
② 添加依赖
<dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependenciesartifactId> <version>2023.0.1.0version> <type>pomtype> <scope>importscope> dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-aiartifactId> <version>2023.0.1.0version> dependency>
注: 这里我们需要配置镜像源,否则是没法下载依赖的。会报如下错误
spring-ai: 0.8.1 dependency not found
<repositories> <repository> <id>spring-milestonesid> <name>Spring Milestonesname> <url>https://repo.spring.io/milestoneurl> <snapshots> <enabled>falseenabled> snapshots> repository> repositories>
③ 在 application.yml
配置文件中添加api-key
spring: cloud: ai: tongyi: api-key: 你自己申请的api-key
小伙伴如果不知道在哪申请,我把申请链接也放这儿了
https://dashscope.console.aliyun.com/apiKey
操作步骤:https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/activate-dashscope-and-create-an-api-key
④ 新建TongYiController
类,代码如下
@RestController @RequestMapping("/ai") @CrossOrigin @Slf4j public class TongYiController { @Autowired @Qualifier("tongYiSimpleServiceImpl") private TongYiService tongYiSimpleService; @GetMapping("/example") public String completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) { return tongYiSimpleService.completion(message); } }
⑤ 新建TongYiService
接口,代码如下
public interface TongYiService { String completion(String message); }
⑥ 新建TongYiSimpleServiceImpl
实现类,代码如下
@Service @Slf4j public class TongYiSimpleServiceImpl implements TongYiService { private final ChatClient chatClient; @Autowired public TongYiSimpleServiceImpl(ChatClient chatClient, StreamingChatClient streamingChatClient) { this.chatClient = chatClient; } @Override public String completion(String message) { Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message)); return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent(); } }
到这儿我们一个简单的AI应用已经开发完成了,最终项目结构如下
四、运行AI应用
启动服务,我们只需要在浏览器中输入:http://localhost:8080/ai/example 即可与AI交互。
① 不带message参数,则message=Tell me a joke,应用随机返回一个笑话
② 我们在浏览器中输入:http://localhost:8080/ai/example?message=对话内容
五、前端页面对话模式
我们只更加在resources/static
路径下添加一个index.html前端页面,即可拥有根据美观的交互体验。
index.html
代码官方github
仓库中已给出样例,由于代码比较长,这里就不贴代码了
添加完静态页面之后,我们浏览器中输入:http://localhost:8080/index.html 就可以得到一个美观的交互界面
接下来,我们来实际体验一下
六、其他模型
上面章节中我们只简单体验了对话模型,阿里还有很多其他模型。由于篇幅原因这里就不一一带大家一起体验了。
应用场景:
各个模型概述:
七、怎么样快速接入大模型
各种应用场景阿里官方GitHub都给出了接入例子
感兴趣的小伙伴可以自己到上面github 仓库看代码研究
本期内容到这儿就结束了,★,°:.☆( ̄▽ ̄)/$:.°★ 。 希望对您有所帮助
我们下期再见 ヾ(•ω•`)o (●'◡'●)