springai对接国产大模型

### SpringAI 集成国产大规模语言模型 在现代软件开发环境中，将SpringAI与国内的大规模语言模型集成能够显著提升应用程序的功能性和智能化水平。通过利用这些先进的语言模型，可以构建更加智能的应用场景和服务。 #### 1. 准备工作环境 为了成功地集成这两种技术，在开始之前需确保已安装并配置好必要的依赖项和工具包。这通常包括但不限于JDK、Maven或Gradle以及最新版本的Spring Boot框架[^2]。 #### 2. 添加依赖关系 对于基于Spring Boot 的项目来说，可以通过修改`pom.xml`(如果使用 Maven 构建) 或者 `build.gradle` (如果是 Gradle ) 文件来引入所需的库文件。具体到此案例中，应该加入支持调用API接口的相关客户端库，比如 Retrofit 或 Feign 客户端，并且还需要添加处理JSON数据序列化的 Jackson 库[^1]。 ```xml <!-- pom.xml --> <dependency> <groupId>com.squareup.retrofit2</groupId> <artifactId>retrofit</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency> ``` #### 3. 创建服务类访问大模型 API 定义一个专门的服务层组件负责封装对外部大型预训练语言模型Web Service 的请求逻辑。这里假设目标平台提供了RESTful风格的HTTP 接口供开发者调用；因此可以在该服务内部实现相应的 HTTP 请求方法。 ```java @Service public class LLMService { private final OkHttpClient client; @Autowired public LLMService(OkHttpClient client){ this.client = client; } /** * 调用外部LLM服务获取响应结果 */ public String query(String inputText){ RequestBody body = new MultipartBody.Builder() .setType(MultipartBody.FORM) .addFormDataPart("prompt",inputText) .build(); Request request = new Request.Builder() .url("https://example.com/api/v1/generate") // 替换成实际URL .post(body) .build(); try { Response response = client.newCall(request).execute(); if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response); JSONObject jsonResponse = new JSONObject(response.body().string()); return jsonResponse.getString("result"); } catch (Exception e) { log.error(e.getMessage(),e); return null; } } } ``` #### 4. 整合进业务流程 最后一步就是把上述创建好的服务融入现有的业务逻辑当中去。可以根据应用场景的不同选择合适的方式来进行整合，例如作为控制器中的一个动作处理器或是异步消息队列里的消费者等角色参与进来。 ---