Spring Boot 整合智谱AI_springai对接智谱

示例代码

https://github.com/Afterlll/ai-demo

智谱AI官网

https://open.bigmodel.cn/overview

使用智谱API SDK

1. 引入 SDK

 <!--https://open.bigmodel.cn/dev/api#sdk_install-->
 <dependency>
     <groupId>cn.bigmodel.openapi</groupId>
     <artifactId>oapi-java-sdk</artifactId>
      <version>release-V4-2.0.2</version>
</dependency>

2. 封装智谱AI通用配置类

/**
 * 智谱AI配置类
 *
 * @author wangkeyao
 */
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "ai")
@Data
public class AiConfig {
    private String apiKey;
 
    @Bean
    public ClientV4 getClientV4() {
        return new ClientV4.Builder(apiKey).build();
    }
}

3. 封装智谱AI通用请求方式

 
/**
 * 智谱AI通用方法
 *
 * @author wangkeyao
 */
@Component
public class AiManager {
    @Resource
    private ClientV4 client;
 
    // 默认的是0.95，认为此时是稳定的
    // 较稳定的随机数
    public static final float STABLE_TEMPERATURE = 0.05f;
    // 不稳定的随机数
    public static final float UNSTABLE_TEMPERATURE = 0.99f;
 
    /**
     * 通用请求方法
     *
     * @param aiChatMessages AI聊天消息
     * @param stream 是否开启流式
     * @param temperature 随机性
     * @return AI响应信息
     */
    public String doRequest(List<ChatMessage> aiChatMessages, Boolean stream, Float temperature) {
        ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder()
                .model(Constants.ModelChatGLM4)
                .stream(stream)
                .invokeMethod(Constants.invokeMethod)
                .temperature(temperature)
                .messages(aiChatMessages)
                .build();
        try {
            ModelApiResponse invokeModelApiResp = client.invokeModelApi(chatCompletionRequest);
            return invokeModelApiResp.getData().getChoices().get(0).getMessage().toString();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "";
    }
 
    /**
     * 简化消息传递
     *
     * @param systemMessage 系统信息
     * @param userMessage 用户信息
     * @param stream 是否开启流式
     * @param temperature 随机性
     * @return AI响应信息
     */
    public String doRequest(String systemMessage, String userMessage, Boolean stream, Float temperature) {
        // 构造请求
        List<ChatMessage> aiChatMessages = new ArrayList<>();
        ChatMessage systemChatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.SYSTEM.value(), systemMessage);
        ChatMessage userChatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), userMessage);
        aiChatMessages.add(systemChatMessage);
        aiChatMessages.add(userChatMessage);
        return doRequest(aiChatMessages, stream, temperature);
    }
 
    /**
     * 同步请求
     *
     * @param systemMessage 系统信息
     * @param userMessage 用户信息
     * @param temperature 随机性
     * @return AI响应信息
     */
    public String doSyncRequest(String systemMessage, String userMessage, Float temperature) {
        return doRequest(systemMessage, userMessage, Boolean.FALSE, temperature);
    }
 
    /**
     * 同步请求（答案较稳定）
     *
     * @param systemMessage 系统信息
     * @param userMessage 用户信息
     * @return AI响应信息
     */
    public String doSyncStableRequest(String systemMessage, String userMessage) {
        return doRequest(systemMessage, userMessage, Boolean.FALSE, STABLE_TEMPERATURE);
    }
 
    /**
     * 同步请求（答案较随机）
     *
     * @param systemMessage 系统信息
     * @param userMessage 用户信息
     * @return AI响应信息
     */
    public String doSyncUnStableRequest(String systemMessage, String userMessage) {
        return doRequest(systemMessage, userMessage, Boolean.FALSE, UNSTABLE_TEMPERATURE);
    }
 
    /**
     * 通用流式请求
     *
     * @param aiChatMessages AI聊天消息
     * @param temperature 随机性
     * @return AI响应信息(流式)
     */
    public Flowable<ModelData> doStreamRequest(List<ChatMessage> aiChatMessages, Float temperature) {
        ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder()
                .model(Constants.ModelChatGLM4)
                .stream(Boolean.TRUE)
                .invokeMethod(Constants.invokeMethod)
                .temperature(temperature)
                .messages(aiChatMessages)
                .build();
        ModelApiResponse modelApiResponse = client.invokeModelApi(chatCompletionRequest);
        return modelApiResponse.getFlowable();
    }
 
    /**
     * 通用流式请求(简化消息传递)
     *
     * @param systemMessage 系统信息
     * @param userMessage 用户信息
     * @param temperature 随机性
     * @return AI响应信息(流式)
     */
    public Flowable<ModelData> doStreamRequest(String systemMessage, String userMessage, Float temperature) {
        List<ChatMessage> aiChatMessages = new ArrayList<>();
        ChatMessage systemChatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.SYSTEM.value(), systemMessage);
        ChatMessage userChatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), userMessage);
        aiChatMessages.add(systemChatMessage);
        aiChatMessages.add(userChatMessage);
        return doStreamRequest(aiChatMessages, temperature);
    }
}

4. 配置 application.yml

ai:
  apiKey: XXXXXXXXXXXXXXX

5. 测试使用

/**
 * @author wangkeyao
 */
@SpringBootTest
class AiManagerTest {
 
    @Resource
    private AiManager aiManager;
 
    @Test
    void doRequest() {
        System.out.println(aiManager.doSyncUnStableRequest("使用系统默认", "作为一名营销专家，请为智谱开放平台创作一个吸引人的slogan"));
    }
}

---

注意：使用 Debuger 模式可能会出现以下问题。

此时通过以下的配置解决。