springboot接入智谱模型

<think>嗯，用户问的是如何在Spring Boot中接入智谱模型。首先，我需要确定智谱模型是什么，可能是指智谱AI提供的API服务，比如他们的大模型ChatGLM。用户可能是想在自己的Spring Boot应用中集成这些AI功能。 接下来，我得回忆一下通常接入第三方API的步骤。通常需要注册账号，获取API密钥，然后通过HTTP客户端发送请求。Spring Boot中常用的HTTP客户端有RestTemplate或者WebClient，或者使用FeignClient。可能需要构造请求体，处理认证，比如在请求头中添加API密钥。 然后，用户可能需要示例代码，所以应该提供一个简单的例子，比如创建一个配置类来配置RestTemplate，然后在Service类中调用API。需要注意API的端点是否正确，参数是否齐全，比如model参数、prompt、temperature等。还要处理响应，可能需要定义一个响应类来解析返回的JSON数据。 另外，用户可能不知道如何获取API密钥，所以需要指引他们到智谱AI的官网注册并获取密钥。同时，提醒他们注意安全，不要将密钥硬编码在代码中，而是使用环境变量或配置管理。 还有，可能要考虑异常处理，比如网络问题或者API返回错误的情况。在示例中可能需要加入try-catch块，或者使用ResponseEntity来处理错误响应。 最后，检查是否遗漏了重要步骤，比如依赖项是否需要添加，比如Spring Web的依赖。如果用户使用的是Maven还是Gradle，可能需要给出依赖的配置。不过用户可能已经熟悉Spring Boot的基本配置，所以可能只需要核心步骤。 可能还需要提到异步调用，如果适用的话，比如使用WebClient进行非阻塞请求，但这可能对初学者来说有点复杂，所以先保持简单。 总结一下，回答的结构应该是：准备工作（注册、获取API密钥）、添加依赖、创建配置类、编写Service类调用API、处理响应，以及注意事项。确保示例代码准确，参数正确，并且给出必要的解释。</think>以下是如何在 Spring Boot 中接入智谱AI（如 ChatGLM 等模型）的基本步骤和示例代码： --- ### **1. 准备工作** - **注册账号**：前往[智谱AI开放平台](https://open.bigmodel.cn/)注册账号，并创建API Key。 - **查看文档**：获取模型API地址（如 `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/{model_name}/invoke`）和认证方式。 --- ### **2. 添加依赖** 在 `pom.xml` 中添加 HTTP 客户端依赖（如 Spring Web 自带的 `RestTemplate`）： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> ``` --- ### **3. 配置 API 密钥和地址** 在 `application.yml` 中配置： ```yaml zhipu: api-key: your_api_key # 从智谱平台获取 api-url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_pro/invoke # 示例地址 ``` --- ### **4. 创建配置类** ```java @Configuration public class RestTemplateConfig { @Bean public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } } ``` --- ### **5. 编写 Service 调用智谱API** ```java @Service @RequiredArgsConstructor public class ZhipuAIService { private final RestTemplate restTemplate; @Value("${zhipu.api-key}") private String apiKey; @Value("${zhipu.api-url}") private String apiUrl; public String generateText(String prompt) { // 1. 构造请求头（智谱API通常使用Bearer Token认证） HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON); headers.setBearerAuth(apiKey); // 2. 构造请求体（根据智谱API文档调整参数） Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>(); requestBody.put("model", "chatglm_pro"); // 模型名称 requestBody.put("prompt", prompt); requestBody.put("temperature", 0.7); // 3. 发送POST请求 HttpEntity<Map<String, Object>> request = new HttpEntity<>(requestBody, headers); ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(apiUrl, request, String.class); // 4. 解析响应（需根据实际返回JSON结构定义DTO类） return response.getBody(); } } ``` --- ### **6. 定义响应DTO（示例）** ```java @Data public class ZhipuResponse { private String requestId; private String data; // 实际结构需根据API响应调整 private int code; } ``` --- ### **7. 使用示例** ```java @RestController @RequiredArgsConstructor public class DemoController { private final ZhipuAIService zhipuAIService; @GetMapping("/ask") public String askQuestion(@RequestParam String question) { return zhipuAIService.generateText(question); } } ``` --- ### **注意事项** 1. **鉴权方式**：智谱API可能使用 `Bearer Token` 或 `API Key` 放在请求头，具体参考官方文档。 2. **参数对齐**：请求参数（如 `model`、`temperature`）需与智谱API文档要求一致。 3. **错误处理**：添加异常处理（如 `RestClientException`）和重试机制。 4. **安全性**：将API Key存储在安全位置（如配置中心或环境变量）。 5. **流式响应**：如需流式输出，可使用WebSocket或Server-Sent Events (SSE)。 --- 如果需要更详细的代码或流程优化，请提供智谱API的具体文档链接！