springboot接入大模型

### 如何在Spring Boot项目中集成大型语言模型 #### 选择合适的API接口服务 为了使Spring Boot应用程序能够调用大型语言模型的服务，通常会选择第三方提供稳定可靠的API接口。这不仅简化了开发流程还提高了系统的稳定性[^1]。 #### 添加依赖项至pom.xml文件 对于基于Maven构建工具管理的Spring Boot工程来说，在`pom.xml`里加入相应的客户端库作为项目的依赖是非常重要的一步操作。例如如果打算使用阿里云的语言模型API，则可以在POM文件内添加如下配置： ```xml <dependency> <groupId>com.aliyun</groupId> <artifactId>nls-filetrans-java-sdk</artifactId> <version>LATEST_VERSION</version> </dependency> ``` 请注意替换`LATEST_VERSION`为实际可用的具体版本号[^2]。 #### 创建RestTemplate Bean用于发起HTTP请求 为了让程序更方便地向外部RESTful API发送GET/POST等类型的网络请求并接收响应数据，可以通过定义一个名为`restTemplateConfig`类来创建和配置`RestTemplate`对象实例，并将其注册成为Spring容器中的Bean组件以便后续注入其他业务逻辑层组件中使用。 ```java @Configuration public class RestTemplateConfig { @Bean public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } } ``` #### 编写Service实现具体功能方法 接下来就可以编写具体的service去封装与LLM交互的过程了。比如下面这段代码展示了怎样通过构造URL参数的方式调用某知名厂商提供的大模型预测端口完成文本生成任务。 ```java @Service public class LLMService { private final String MODEL_URL = "https://api.example.com/v1/models"; private final RestTemplate restTemplate; @Autowired public LLMService(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder){ this.restTemplate = restTemplateBuilder.build(); } /** * 调用远程LLM服务获取回复消息 */ public String getResponse(String promptText) throws JsonProcessingException{ HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON); Map<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("prompt", promptText); HttpEntity<Map<String,Object>> request = new HttpEntity<>(map,headers); ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(MODEL_URL,request,String.class); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); // 假设返回json结构中含有key:"text" JsonNode jsonNode = objectMapper.readTree(response.getBody()); return jsonNode.get("text").asText(); } } ``` 以上示例假设目标API接受JSON格式输入并且输出同样遵循此标准；同时考虑到不同服务商可能采用各异的数据交换协议，请务必参照官方文档调整相应部分以适配特定场景需求[^3]。