（详解！）五分钟搞定SpringAi 快速引入Chartgpt，让你少走坑！！！快速体验！！！_spring ai接入chat gpt

目录

1.创建项目:

2.依赖配置

3.编码环节

配置文件

编码环节

4.项目效果演示

---

1.创建项目:

    打开我们心爱的IDEA， 简单创建一个SpringBoot工程,JDK必须17版本以上（别拿你的1.8版本来哈！）这里我们就选择17版本，使用Maven进行依赖管理

Spring Boot 3版本都可以，然后这里依赖项我们只选择Spring Web 跟Lombok就可以，不选也可以，下面我会提供Maven全面依赖文件，你只需CV到你的POM文件就可以了

清理一下用不到的文件，开始进行依赖配置

2.依赖配置

 <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
      <version>0.8.1</version>
 </dependency>

配置Spring 仓库

仓库是一定要配置着的，它这个AI去那个仓库去找，整个依赖去哪里找。

<repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
    </repositories>

   注：其次就是我们很多人使用的这个Maven的时候，会把Maven那个默认仓库源改掉我们国内的阿里云，又因为阿里云仓库暂时还没有对应的Spring-ai-openai-spring-boot-starter 依赖,导致我们去拉起依赖的时候会报错，找不到AI这个依赖。所以Maven的仓库源需要使用Maven默认的仓库源，在Maven\conf\setting.xml中进行修改即可

 <mirror>
      <id>maven-default-http-blocker</id>
      <mirrorOf>external:http:*</mirrorOf>
      <name>Pseudo repository to mirror external repositories initially using HTTP.</name>
      <url>http://0.0.0.0/</url>
      <blocked>true</blocked>
    </mirror>

当然你也可以在官网下一个和你当下不同版本的Maven来使用也是可以的 官网连接https://maven.apache.org/download.cgi 

需要的可以去下载

整体pom.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.5</version>
        <relativePath/>
    </parent>
    <groupId>com.abu</groupId>
    <artifactId>abu-ai-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>abu-ai-demo</name>
    <description>abu-ai-demo</description>
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>0.8.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
 
    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
    </repositories>
</project>

Mavne 进行刷新，开始编码环节了

3.编码环节

  3.1配置文件

  这里是 .yml 格式文件 ，默认是.properties格式 修改下后缀即可。

server:
  port: 8080
 
spring:
  application:
    name: springai
  ai:
    openai:
#       openAi的key
      api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxx
#         对应的请求地址，如果使用中中转地址国内即可使用不需魔法  如果没有默认官方地址： api.openai.com 需要魔法
      base-url: https://api.openai.com
#       使用AI模型 默认3.5 可选gpt-4 gpt-4-32k
 
      chat:
        options:
          model: gpt-3.5-turbo
#异步调用超时设置
  mvc:
    async:
      request-timeout: -1

 没有openai-key的可以自行淘宝买一个 。需要中转地址的可以评论区666 我会免费提供给你！

3.2编码环节

可以直接官网cv 即可 https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/clients/openai-chat.html

点击复制 到我们项目中

2个接口，一个是咱们把消息发过去，那边吧消息编辑好了，在一起返回给我们。第二个是采用流式的风格，把文字一点一点传过来，一会看我们测试效果！！！

package com.example.springai;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
 
import java.util.Map;
@Slf4j
@RestController
public class ChatController {
 
   private final OpenAiChatClient chatClient;
 
    @Autowired
    public ChatController(OpenAiChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
       // StringUtils.hasLength()
    }
 
    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        log.info("发送的消息：{}",message);
        String result = chatClient.call(message);
        log.info("返回来的消息：{}",result);
        return Map.of("generation", result);
    }
 
    @GetMapping("/ai/generateStream")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        log.info("发送的消息：{}",message);
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        log.info("返回来的消息：{}",prompt);
        return chatClient.stream(prompt);
    }
}

4.项目效果演示

我们通过Postman 来访问一下 看看效果

 返回的是一个支持Markdown的文本，还是不错的，另外一个流式的我们也试试 看看效果

 

每一个流的详细内容   

就以流的一个形式响应回来，每一个都包含着一个文字，我们可以对这个方法体做解析，一个一个解析出来，如果传到前端，前端也可以以流的形式一点一点吐出来。

以上：就成功把AI集成到我们SpringBoot中了，当然我这里只是简单尝试了一下，一个普通对话，一个流式对话。大家有兴趣可以去Spring 官方

https://spring.io/projects/spring-ai

 参考文档 ，不仅集成了聊天模型，还有文生图模型，语音转文字模型，一系列模型等等。后续有空我也会继续更新一些！！！ 编写不易，希望大家可以多多支持！！！