当前位置: 首页 > news >正文

Spring实战spring-ai运行

目录

1. 配置

2 .搭建项目

3. 查看对应依赖

 3.1 OpenAI 依赖

3.2 配置 OpenAI API 密钥

application.properties

application.yml

4. openai实战

5. 运行和测试

6. 高级配置 

示例:配置模型和参数

解释:

7. 处理异常和错误

示例:全局异常处理

8.监控和日志

示例:添加日志

9.性能优化

示例:异步调用

总结


1. 配置

  • Project:Maven
  • Language:Java
  • SpringBoot:3.4.3
  • Dependencies:

    • Spring Web

    • Spring Boot DevTools(可选,用于开发热部署)

2 .搭建项目

idea里面选择File->New-Project

选择SpringBoot 项目,Language选择java,type选择Maven

Jdk选择对应的版本最低使用17,packaging类型根据自身部署习惯选择jar或者war都可以

选择完成后会跳转如下界面,选择AI,OpenAI勾选即可。

至此项目搭建完成

3. 查看对应依赖

 3.1 OpenAI 依赖

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M6</version>
</dependency>

3.2 配置 OpenAI API 密钥

在 application.properties 或 application.yml 中配置 OpenAI 的 API 密钥。

application.properties

spring.ai.openai.api-key=your-openai-api-key

application.yml

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your-openai-api-key

4. openai实战

创建一个服务类来封装与 OpenAI 的交互逻辑

public class ChatAiController {private static final Logger log = LogManager.getLogger(ChatAiController.class);private final ChatClient chatClient;public ChatAiController(ChatClient.Builder build) {this.chatClient = build.defaultSystem("测试").build();}@GetMapping("/chat")public String chatAI(@RequestParam(value = "message") String message){System.out.println(this.chatClient.prompt().user(message).call().content());return this.chatClient.prompt().user(message).call().content();}
}

5. 运行和测试

启动 Spring Boot 应用程序,并通过 API 端点测试 OpenAI 功能

请求示例:

GET /chat?message=Hello, how are you?

响应示例:

 "I'm just a computer program, so I don't have feelings, but thanks for asking! How can I assist you today?"

6. 高级配置 

Spring AI 提供了多种配置选项,可以根据需求调整 OpenAI 的行为。

示例:配置模型和参数

解释:
  • model:指定使用的模型,如 gpt-3.5-turbo 或 gpt-4

  • temperature:控制生成文本的随机性(0 到 1 之间,值越高越随机)。

  • max-tokens:限制生成文本的最大长度。

7. 处理异常和错误

在实际应用中,处理 API 调用中的异常和错误是非常重要的。你可以使用 Spring 的异常处理机制来捕获和处理这些异常

示例:全局异常处理
import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.http.HttpStatus;@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {@ExceptionHandler(Exception.class)public ResponseEntity<String> handleException(Exception ex) {return new ResponseEntity<>("An error occurred: " + ex.getMessage(), HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);}
}

8.监控和日志

为了确保 API 调用的稳定性和可维护性,建议添加监控和日志记录。

示例:添加日志
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;@Service
public class OpenAiService {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OpenAiService.class);private final ChatClient chatClient;@Autowiredpublic OpenAiService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}public String generateChatResponse(String message) {logger.info("Generating chat response for message: {}", message);return chatClient.call(message);}
}

9.性能优化

对于高并发的场景,可能需要考虑性能优化,如缓存、异步调用等。

示例:异步调用
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;@Service
public class OpenAiService {private final ChatClient chatClient;@Autowiredpublic OpenAiService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}@Asyncpublic CompletableFuture<String> generateChatResponseAsync(String message) {return CompletableFuture.completedFuture(chatClient.call(message));}
}

总结

通过以上步骤,你可以快速创建一个 Spring Boot 项目并集成 OpenAI 的功能。根据实际需求,你可以进一步扩展和优化这些功能,例如添加日志、异常处理、性能优化等


http://www.mrgr.cn/news/93421.html

相关文章:

  • 7. 机器人记录数据集(具身智能机器人套件)
  • IDEA 2024.1.7 Java EE 无框架配置servlet
  • 【芯片设计】AI芯片前端设计工程师面试记录·20250303
  • 解锁最新专业版005,内置序列免安装!
  • SELECT ... FOR UPDATE 加锁后,其他线程能读取数据吗
  • 自然邻居搜索算法(NaN-Searching)
  • RabbitMQ知识点
  • 8. 机器人模型训练与评估(具身智能机器人套件)
  • K8s 1.27.1 实战系列(三)安装网络插件
  • AI 编译器学习笔记之十六 -- TVM
  • 基于PyMuPDF与百度翻译的PDF翻译处理系统开发:中文乱码解决方案与自动化排版实践
  • qt作业day5
  • 计算机网络笔记(一)——1.1计算机网络在信息时代中的作用
  • Android项目优化同步速度
  • 【办公类-99-03】养老护理初级考题抽取(2套大题抽1+7小套题抽2——共有42种可能)
  • TDengine SQL查询语法
  • MuBlE:为机器人操作任务规划提供了逼真的视觉观察和精确的物理建模
  • 2021年高教社杯全国大学生数学建模A题——基于几何模型的“FAST”主动反射面的形状调节
  • HuggingFace 模型转换为 GGUF/GGML
  • 【人工智能学习之局部极小值与鞍点】