springboot对接豆包大模型

### Spring Boot 集成豆包大模型 在现代应用程序开发中，将机器学习模型集成到Web应用是一个常见的需求。对于Spring Boot项目来说，可以采用多种方式来实现这一目标。下面介绍一种通过REST API调用来完成Spring Boot与豆包大模型集成的方法。 #### 创建控制器类处理请求 为了使前端能够方便地向后端发送数据并接收预测结果，在Spring Boot工程里定义一个新的Controller用于接受HTTP POST请求： ```java @RestController @RequestMapping("/api/v1/doubao") public class DoubaoModelController { @PostMapping("/predict") public ResponseEntity<PredictionResponse> predict(@RequestBody PredictionRequest request){ // 调用服务层方法获取预测结果 PredictionService predictionService = new PredictionServiceImpl(); PredictionResponse response = predictionService.predict(request); return ResponseEntity.ok(response); } } ``` 这里假设`PredictionRequest`和`PredictionResponse`分别是输入参数以及返回的结果对象[^1]。 #### 实现业务逻辑的服务接口 接着创建一个名为`PredictionService`的接口及其具体实现类`PredictionServiceImpl`，负责实际调用外部API或者加载本地部署好的豆包大模型来进行推理计算: ```java @Service public interface PredictionService { PredictionResponse predict(PredictionRequest request); } @Component class PredictionServiceImpl implements PredictionService{ private static final String DOUBAO_API_URL = "https://example.com/api/predict"; @Override public PredictionResponse predict(PredictionRequest request) { RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON); HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(request.toString(), headers); ResponseEntity<PredictionResponse> response = restTemplate.exchange(DOUBAO_API_URL, HttpMethod.POST, entity, PredictionResponse.class); return response.getBody(); } } ``` 上述代码片段展示了如何利用`RestTemplate`工具发起对外部API服务器(`DOUBAO_API_URL`)的POST请求，并传入JSON格式的数据作为模型输入；最后解析响应体中的内容填充至自定义的对象结构内以便于后续使用。 请注意，这只是一个简单的例子，实际情况可能涉及到更复杂的配置项设置、错误处理机制设计等方面的工作。