springboot整合ai大模型
时间: 2025-06-04 19:15:53 浏览: 17
### 如何在Spring Boot项目中整合AI大模型
#### Spring Boot与LangChain4j的集成概述
为了在Spring Boot项目中整合AI大模型,可以利用LangChain4j这一工具库。它提供了强大的API接口用于调用各种主流的大规模语言模型(LLM),并支持Java生态系统中的无缝集成[^1]。
#### 系统环境需求
要成功完成此集成操作,需满足以下条件:
- **Java版本**:至少需要安装Java 17。
- **Spring Boot版本**:应使用Spring Boot 3.2及以上版本以获得最佳兼容性和功能支持。
#### 示例代码展示
##### 方法一:低级Spring Boot示例——ChatLanguageModel API
下面是一个简单的例子,展示了如何通过`ChatLanguageModel` API发起请求:
```java
import org.langchain4j.llm.ChatLanguageModel;
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;
@RestController
public class LLMController {
@Autowired
private ChatLanguageModel chatLanguageModel;
@GetMapping("/query")
public String query(@RequestParam String prompt) {
return chatLanguageModel.chat(prompt).getText();
}
}
```
在此代码片段中,我们创建了一个REST控制器来接收来自客户端的查询参数,并将其传递给已注入的语言模型实例进行处理[^1]。
##### 方法二:高级Spring Boot示例——声明式AI服务
对于更复杂的应用场景,则可以通过定义声明式的AI服务进一步简化逻辑结构:
首先,在application.properties文件里设置OpenAI API密钥:
```
langchain4j.open-ai.streaming-chat-model.api-key=your_api_key_here
```
接着编写相应的业务逻辑类:
```java
@Service
@AIService(name="customerSupportAgent", modelType=AiService.ModelType.CHAT, template="{{input}}")
public static class CustomerSupportAgent implements Function<String, String>{
@Override
public String apply(String input){
// 自定义预处理或后处理逻辑可放在这里
return null;
}
}
```
最后只需像普通方法一样调用该服务即可获取结果[^2]。
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