Spring Cloud Alibaba之 AI

本文主要是介绍Spring Cloud Alibaba之 AI，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 Spring Cloud Alibaba AI 是阿里巴巴基于 Spring Cloud 和 Spring AI 推出的一个微服务解决方案，旨在帮助开发者快速接入并使用阿里云通义系列大模型，从而简化 Java AI 应用程序的开发过程。该解决方案不仅继承了 Spring Cloud Alibaba 的一站式微服务开发能力，还通过整合阿里云通义大模型，为开发者提供了丰富的 AI 功能，如对话、文生图、文生语音等。

目录

一、Spring Cloud Alibaba AI 的核心优势包括：

1、快速接入

2、丰富的功能

3、灵活的调用方式

4、易于集成

二、Spring Cloud Alibaba AI 的主要组件

1、Spring AI

2、阿里云通义大模型

3、Spring Cloud Alibaba

三、Spring Cloud Alibaba AI 使用示例

1. 创建项目

2. 引入依赖

3. 配置文件

4. 编写业务逻辑

5. 编写控制层

四、总结

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一、Spring Cloud Alibaba AI 的核心优势包括：

1、快速接入

基于 Spring AI 框架，开发者可以在几分钟内完成通义大模型的接入，无需深入了解底层实现细节。

2、丰富的功能

支持对话、文生图、文生语音等多种 AI 功能，满足不同场景下的需求。

3、灵活的调用方式

提供同步和流式调用两种方式，支持传递特定模型的定制参数，满足不同的开发需求。

4、易于集成

与 Spring Boot 和 Spring Cloud 深度集成，开发者可以轻松地将其集成到现有的微服务架构中。

二、Spring Cloud Alibaba AI 的主要组件

Spring Cloud Alibaba AI 主要由以下几个组件构成：

1、Spring AI

Spring 官方社区项目，旨在简化 Java AI 应用程序开发，提供多种大模型服务对接能力和灵活的 Prompt Template、模型输出解析等能力。

2、阿里云通义大模型

阿里云提供的基于“模型即服务”（Model-as-a-Service, MaaS）理念的 AI 模型服务，包括对话、文生图、文生语音等多种模型。

3、Spring Cloud Alibaba

阿里巴巴提供的微服务开发一站式解决方案，包含服务注册与发现、配置管理、消息驱动能力、分布式事务等组件。

三、Spring Cloud Alibaba AI 使用示例

以下是一个使用 Spring Cloud Alibaba AI 开发基于通义大模型的在线聊天 AI 应用的示例。该示例将涵盖从项目创建、依赖引入、配置文件编写到业务逻辑实现的全过程。

1. 创建项目

首先，你需要创建一个基于 Spring Boot 的 Maven 项目。在 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse）中，你可以通过 Spring Initializr（https://start.spring.io/）快速生成项目骨架。

2. 引入依赖

在项目的 pom.xml 文件中，你需要引入 Spring Cloud Alibaba AI 的相关依赖。以下是一个示例依赖配置：

<dependencies>  <!-- Spring Boot 起步依赖 -->  <dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>  </dependency>  <!-- Spring Cloud Alibaba AI 起步依赖 -->  <dependency>  <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>  <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-ai</artifactId>  <version>2023.0.1.0</version> <!-- 请根据实际情况选择最新版本 -->  <exclusions>  <!-- 排除不需要的依赖，如日志框架等 -->  <exclusion>  <groupId>org.slf4j</groupId>  <artifactId>slf4j-simple</artifactId>  </exclusion>  </exclusions>  </dependency>  <!-- 其他可能需要的依赖 -->  <!-- ... -->  
</dependencies>  <dependencyManagement>  <dependencies>  <!-- 引入 Spring Cloud Alibaba 依赖管理 -->  <dependency>  <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>  <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>  <version>2023.0.1.0</version> <!-- 请根据实际情况选择最新版本 -->  <type>pom</type>  <scope>import</scope>  </dependency>  </dependencies>  
</dependencyManagement>

3. 配置文件

在 src/main/resources/application.yml 或 application.properties 文件中，你需要配置通义大模型的 API-KEY。以下是一个 application.yml 的配置示例：

spring:  cloud:  ai:  tongyi:  chat:  api-key: xxxxxxxx # 请替换为你的 API-KEY

4. 编写业务逻辑

接下来，你需要编写业务逻辑来处理用户的聊天请求。Spring Cloud Alibaba AI 提供了 ChatClient 和 StreamingChatClient 接口，你可以通过注入这些接口来调用通义大模型的聊天功能。

以下是一个简单的业务逻辑实现示例：

import com.alibaba.dashscope.common.Message;  
import com.alibaba.dashscope.common.Role;  
import com.alibaba.dashscope.generation.Generation;  
import com.alibaba.dashscope.generation.GenerationParam;  
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.stereotype.Service;  @Service  
public class ChatService {  @Autowired  private ChatClient chatClient; // 注入 ChatClient  public String handleChat(String userMessage) {  // 构建系统消息和用户消息  Message systemMsg = Message.builder()  .role(Role.SYSTEM.getValue())  .content("系统：")  .build();  Message userMsg = Message.builder()  .role(Role.USER.getValue())  .content(userMessage)  .build();  // 构建请求参数  GenerationParam param = GenerationParam.builder()  .model("your-model-name") // 替换为你的模型名称  .messages(List.of(systemMsg, userMsg))  .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)  // 其他参数配置...  .build();  // 调用通义大模型进行聊天  try {  GenerationResponse response = chatClient.call(param);  // 解析响应并返回结果  // 注意：这里需要根据实际响应结构进行解析  return response.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent();  } catch (Exception e) {  // 异常处理  e.printStackTrace();  return "聊天出错，请稍后再试";  }  }  
}

注意：上述代码中的 ChatClient、Generation、GenerationParam 等类和方法可能需要根据你实际使用的 Spring Cloud Alibaba AI 版本和通义大模型 API 进行调整。此外，由于 API 的具体实现细节可能会发生变化，因此建议参考最新的官方文档或 API 指南。

5. 编写控制层

最后，你需要编写一个控制层来接收用户的 HTTP 请求，并调用业务逻辑层进行处理。以下是一个简单的控制层实现示例：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;  @RestController  
public class ChatController {  @Autowired  private ChatService chatService;  @PostMapping("/chat")  public String chat(@RequestBody String userMessage) {  return chatService.handleChat(userMessage);  }  
}

在这个示例中，我们创建了一个 ChatController 类，并定义了一个 chat 方法来处理 /chat 路径的 POST 请求。该方法接收一个 JSON 格式的请求体（这里简化为字符串），然后调用 ChatService 的 handleChat 方法来处理聊天逻辑，并返回聊天结果。

四、总结

Spring Cloud Alibaba AI 为 Java 开发者提供了一个快速接入并使用阿里云通义系列大模型的解决方案。通过整合 Spring Cloud Alibaba 和 Spring AI，开发者可以轻松地构建基于 AI 的微服务应用，实现对话、文生图、文生语音等多种功能。本文提供了一个简单的在线聊天 AI 应用示例，展示了从项目创建、依赖引入、配置文件编写到业务逻辑实现的全过程。

这篇关于Spring Cloud Alibaba之 AI的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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