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Springboot --- 使用国内的 AI 大模型 对话

作者：IT小白 | 2024-02-15 19:20:14

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Springboot --- 使用国内的 AI 大模型 对话
  • 实在是不知道标题写什么了 可以在评论区给个建议哈哈哈哈 先用这个作为标题吧

尝试使用 国内给出的 AI 大模型做出一个 可以和 AI 对话的 网站出来

    <dependency>
        <groupId>cn.bigmodel.openapi</groupId>
        <artifactId>oapi-java-sdk</artifactId>
        <version>release-V4-2.0.0</version>
    </dependency>

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  • 使用 普通的 java – Maven项目 只能在控制台 查看结果 也就是 说没有办法在其他平台 使
    用 制作出来的 AI ChatRobot
  • 思来想去 不如 将这个东西写成 QQ 机器人
  • 但是因为我找到的 那个 不更新了 或者 腾讯不支持了 让我放弃了 写成 QQ 机器人的想法
  • 于是我就尝试将这个写成一个本地的 AI 对话机器人 但是 在翻看 官方给出的 Demo 我偶然发现了一个方法 他的 输出似乎是一个 json 转换成的 String
  • 这个方法并没有将这个String 返回出来 而是 直接在控制台打印
package com.codervibe.utils;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.PropertyNamingStrategy;
import com.zhipu.oapi.ClientV4;
import com.zhipu.oapi.Constants;
import com.zhipu.oapi.service.v4.image.CreateImageRequest;
import com.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageApiResponse;
import com.zhipu.oapi.service.v4.model.*;
import io.reactivex.Flowable;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

public class ChatAPIUtils {
    private static final String API_KEY = "cb11ad7f3b68ce03ed9be6e13573aa19";

    private static final String API_SECRET = "nG7UQrrXqsXtqD1S";

    private static final ClientV4 client = new ClientV4.Builder(API_KEY, API_SECRET).build();

    private static final ObjectMapper mapper = defaultObjectMapper();


    public static ObjectMapper defaultObjectMapper() {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
        mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
        mapper.setPropertyNamingStrategy(PropertyNamingStrategy.SNAKE_CASE);
        mapper.addMixIn(ChatFunction.class, ChatFunctionMixIn.class);
        mapper.addMixIn(ChatCompletionRequest.class, ChatCompletionRequestMixIn.class);
        mapper.addMixIn(ChatFunctionCall.class, ChatFunctionCallMixIn.class);
        return mapper;
    }

    // 请自定义自己的业务id
    private static final String requestIdTemplate = "mycompany-%d";



    /**
     * 同步调用
     */
    public static String InvokeApi(String content) throws JsonProcessingException {
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
        ChatMessage chatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), content);
        messages.add(chatMessage);
        String requestId = String.format(requestIdTemplate, System.currentTimeMillis());
        // 函数调用参数构建部分
        List<ChatTool> chatToolList = new ArrayList<>();
        ChatTool chatTool = new ChatTool();
        chatTool.setType(ChatToolType.FUNCTION.value());
        ChatFunctionParameters chatFunctionParameters = new ChatFunctionParameters();
        chatFunctionParameters.setType("object");
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
        properties.put("location", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("description", "城市，如：北京");
        }});
        properties.put("unit", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("enum", new ArrayList<String>() {{
                add("celsius");
                add("fahrenheit");
            }});
        }});
        chatFunctionParameters.setProperties(properties);
        ChatFunction chatFunction = ChatFunction.builder()
                .name("get_weather")
                .description("Get the current weather of a location")
                .parameters(chatFunctionParameters)
                .build();
        chatTool.setFunction(chatFunction);
        chatToolList.add(chatTool);
        ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder()
                .model(Constants.ModelChatGLM4)
                .stream(Boolean.FALSE)
                .invokeMethod(Constants.invokeMethod)
                .messages(messages)
                .requestId(requestId)
                .tools(chatToolList)
                .toolChoice("auto")
                .build();
        ModelApiResponse invokeModelApiResp = client.invokeModelApi(chatCompletionRequest);
        try {
        // 这里返回出去是一个 json 
            return mapper.writeValueAsString(invokeModelApiResp);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return mapper.writeValueAsString(new ModelApiResponse());
    }

    public static void CreateImage(String content) {
        CreateImageRequest createImageRequest = new CreateImageRequest();
        createImageRequest.setModel(Constants.ModelCogView);
        createImageRequest.setPrompt(content);
        ImageApiResponse imageApiResponse = client.createImage(createImageRequest);
        System.out.println("imageApiResponse:" + JSON.toJSONString(imageApiResponse));
    }

}


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  • 工具类中 InvokeApi 方法 最后获得的是一个 ModelApiResponse类 这个类有点类似于 统一返回类型 但是我在这里 只需要里面的具体方法 请求状态和 信息 并不需要 (有另外一个统一返回类型定义 ) 所以在 后面我将这个方法 修改 改为 将我需要的数据返回给controller
  • 实际上这是不应该直接返回给 controller 的 而是 应该 通过 service 的 因为service中才是真正的业务代码
  • 修改后的方法 代码如下
    /**
     * 同步调用
     */
    public static ModelData InvokeApi(String content) throwsJsonProcessingException{
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
        ChatMessage chatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), content);
        messages.add(chatMessage);
        String requestId = String.format(requestIdTemplate, System.currentTimeMillis());
        // 函数调用参数构建部分
        List<ChatTool> chatToolList = new ArrayList<>();
        ChatTool chatTool = new ChatTool();
        chatTool.setType(ChatToolType.FUNCTION.value());
        ChatFunctionParameters chatFunctionParameters = new ChatFunctionParameters();
        chatFunctionParameters.setType("object");
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
        properties.put("location", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("description", "城市，如：北京");
        }});
        properties.put("unit", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("enum", new ArrayList<String>() {{
                add("celsius");
                add("fahrenheit");
            }});
        }});
        chatFunctionParameters.setProperties(properties);
        ChatFunction chatFunction = ChatFunction.builder()
                .name("get_weather")
                .description("Get the current weather of a location")
                .parameters(chatFunctionParameters)
                .build();
        chatTool.setFunction(chatFunction);
        chatToolList.add(chatTool);
        ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder()
                .model(Constants.ModelChatGLM4)
                .stream(Boolean.FALSE)
                .invokeMethod(Constants.invokeMethod)
                .messages(messages)
                .requestId(requestId)
                .tools(chatToolList)
                .toolChoice("auto")
                .build();
        ModelApiResponse invokeModelApiResp = client.invokeModelApi(chatCompletionRequest);
        ModelData data = invokeModelApiResp.getData();
        return data;

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  • 而这里的信息实际上是一层层 抽丝剥茧 剥离出来的
    List<Choice> choices = data.getChoices();
    System.out.println("choices.toString() = " + choices.toString());
    for (Choice choice : choices) {
        ChatMessage message = choice.getMessage();
        System.out.println("message.getContent() = " + message.getContent());
        //本来这里想返回具体的信息类但是发现 上面的的那个ModelApiResponse类 也是一个 统一返回类型 也包含这 请求状态码 之类的定义
        return message;
    }
    return new ChatMessage();
    try {
        return mapper.writeValueAsString(invokeModelApiResp);
    } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
    }
    return mapper.writeValueAsString(new ModelApiResponse());    

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  • 可以看到我的这段代码 有多个 return 所以这实际上是一段假 代码
  • 每一个return 实际上官方都 对应的 model 或者说 resoponse
  • controller 代码
    @PostMapping("/chat")
    public R chat(@RequestParam("content") String content) throws JsonProcessingException {
        /**
         * data 中的 choices 是一个 List<Choice> 类型但是实际上只有一个所以索性直接获取数组下标0的对象
         */
        logger.info(ChatAPIUtils.InvokeApi(content).getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString());
        return R.ok().data("content", ChatAPIUtils.InvokeApi(content));
    }

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  • 修改 由 service 层 调用 工具类
  • service 代码
  • service 接口
package com.codervibe.server.service;

import com.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageResult;
import com.zhipu.oapi.service.v4.model.ModelData;

public interface ChatService {
    /**
     * AI 对话
     */
    ModelData AIdialogue(String content);

    /**
     * AI  画图
     */
    ImageResult AIcreateimage(String content);
}

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  • service 接口实现

package com.codervibe.server.Impl;

import com.codervibe.server.service.ChatService;
import com.codervibe.utils.ChatAPIUtils;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageResult;
import com.zhipu.oapi.service.v4.model.ModelData;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("chatService")
public class ChatServiceImpl implements ChatService {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatServiceImpl.class);
    /**
     * AI 对话
     * @param content
     */
    @Override
    public ModelData AIdialogue(String content) {
        logger.info(ChatAPIUtils.InvokeApi(content).getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString());
        return ChatAPIUtils.InvokeApi(content);
    }

    /**
     * AI  画图
     *
     * @param content
     */
    @Override
    public ImageResult AIcreateimage(String content) {
        logger.info(ChatAPIUtils.CreateImage(content).getData().get(0).getUrl());
        return ChatAPIUtils.CreateImage(content);
    }
}


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  • controller 层调用 service
****package com.codervibe.web.controller;

import com.codervibe.server.service.ChatService;
import com.codervibe.utils.ChatAPIUtils;
import com.codervibe.web.common.response.R;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import javax.annotation.Resource;

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatController.class);
    @Resource
    private ChatService chatService;
    @PostMapping("/content")
    public R chat(@RequestParam("content") String content) {
        return R.ok().data("content", chatService.AIdialogue(content));
    }
    @PostMapping("/AIcreateimage")
    public R AIcreateimage(@RequestParam("content") String content){
        return R.ok().data("image",chatService.AIcreateimage(content));
    }
}


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  • 现在 虽然可以 和 AI 进行对话 但是 数据返回的速度实在是太慢 所以我打算 将 常见的问题和答案 存储在本地的数据库中以提升 数据返回的速度 这只是一个初步的想法
  • 最后的想法 还未实现 先这样
  • 粉丝群 企鹅 179469398
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