Springboot --- 使用国内的 AI 大模型 对话

embedded/2024/10/22 19:24:22/

尝试使用 国内给出的 AI 大模型做出一个 可以和 AI 对话的 网站出来

  • 使用 智普AI 只能 在控制台中输出 对应的信息 不如就做一个 maven 的 项目调用对应的API

  • 智谱AI开放平台

    <dependency><groupId>cn.bigmodel.openapi</groupId><artifactId>oapi-java-sdk</artifactId><version>release-V4-2.0.0</version></dependency>

  • 使用 普通的 java -- Maven项目 只能在控制台 查看结果 也就是 说没有办法在其他平台使用制作出来的 AI ChatRobot

  • 思来想去 不如 将这个东西写成 QQ 机器人

  • 但是因为我找到的 那个 不更新了 或者 腾讯不支持了 让我放弃了 写成 QQ 机器人的想法

  • 于是我就尝试将这个写成一个本地的 AI 对话机器人 但是 在翻看 官方给出的 Demo 我偶然发现了一个方法 他的 输出似乎是一个 json 转换成的 String

  • 这个方法并没有将这个String 返回出来 而是 直接在控制台打印

package com.codervibe.utils;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.PropertyNamingStrategy;
import com.zhipu.oapi.ClientV4;
import com.zhipu.oapi.Constants;
import com.zhipu.oapi.service.v4.image.CreateImageRequest;
import com.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageApiResponse;
import com.zhipu.oapi.service.v4.model.*;
import io.reactivex.Flowable;import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;public class ChatAPIUtils {private static final String API_KEY = "cb11ad7f3b68ce03ed9be6e13573aa19";private static final String API_SECRET = "nG7UQrrXqsXtqD1S";private static final ClientV4 client = new ClientV4.Builder(API_KEY, API_SECRET).build();private static final ObjectMapper mapper = defaultObjectMapper();public static ObjectMapper defaultObjectMapper() {ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);mapper.setPropertyNamingStrategy(PropertyNamingStrategy.SNAKE_CASE);mapper.addMixIn(ChatFunction.class, ChatFunctionMixIn.class);mapper.addMixIn(ChatCompletionRequest.class, ChatCompletionRequestMixIn.class);mapper.addMixIn(ChatFunctionCall.class, ChatFunctionCallMixIn.class);return mapper;}// 请自定义自己的业务idprivate static final String requestIdTemplate = "mycompany-%d";/*** 同步调用*/public static String InvokeApi(String content) throws JsonProcessingException {List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();ChatMessage chatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), content);messages.add(chatMessage);String requestId = String.format(requestIdTemplate, System.currentTimeMillis());// 函数调用参数构建部分List<ChatTool> chatToolList = new ArrayList<>();ChatTool chatTool = new ChatTool();chatTool.setType(ChatToolType.FUNCTION.value());ChatFunctionParameters chatFunctionParameters = new ChatFunctionParameters();chatFunctionParameters.setType("object");Map<String, Object> properties = new HashMap<>();properties.put("location", new HashMap<String, Object>() {{put("type", "string");put("description", "城市，如：北京");}});properties.put("unit", new HashMap<String, Object>() {{put("type", "string");put("enum", new ArrayList<String>() {{add("celsius");add("fahrenheit");}});}});chatFunctionParameters.setProperties(properties);ChatFunction chatFunction = ChatFunction.builder().name("get_weather").description("Get the current weather of a location").parameters(chatFunctionParameters).build();chatTool.setFunction(chatFunction);chatToolList.add(chatTool);ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder().model(Constants.ModelChatGLM4).stream(Boolean.FALSE).invokeMethod(Constants.invokeMethod).messages(messages).requestId(requestId).tools(chatToolList).toolChoice("auto").build();ModelApiResponse invokeModelApiResp = client.invokeModelApi(chatCompletionRequest);try {// 这里返回出去是一个 json return mapper.writeValueAsString(invokeModelApiResp);} catch (JsonProcessingException e) {e.printStackTrace();}return mapper.writeValueAsString(new ModelApiResponse());}public static void CreateImage(String content) {CreateImageRequest createImageRequest = new CreateImageRequest();createImageRequest.setModel(Constants.ModelCogView);createImageRequest.setPrompt(content);ImageApiResponse imageApiResponse = client.createImage(createImageRequest);System.out.println("imageApiResponse:" + JSON.toJSONString(imageApiResponse));}}

  • 工具类中 InvokeApi 方法 最后获得的是一个 ModelApiResponse类 这个类有点类似于 统一返回类型 但是我在这里 只需要里面的具体方法 请求状态和 信息 并不需要 (有另外一个统一返回类型定义 ) 所以在 后面我将这个方法 修改 改为 将我需要的数据返回给controller

  • 实际上这是不应该直接返回给 controller 的 而是 应该 通过 service 的 因为service中才是真正的业务代码

  • 修改后的方法 代码如下

    /*** 同步调用*/public static ModelData InvokeApi(String content) throwsJsonProcessingException{List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();ChatMessage chatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), content);messages.add(chatMessage);String requestId = String.format(requestIdTemplate, System.currentTimeMillis());// 函数调用参数构建部分List<ChatTool> chatToolList = new ArrayList<>();ChatTool chatTool = new ChatTool();chatTool.setType(ChatToolType.FUNCTION.value());ChatFunctionParameters chatFunctionParameters = new ChatFunctionParameters();chatFunctionParameters.setType("object");Map<String, Object> properties = new HashMap<>();properties.put("location", new HashMap<String, Object>() {{put("type", "string");put("description", "城市，如：北京");}});properties.put("unit", new HashMap<String, Object>() {{put("type", "string");put("enum", new ArrayList<String>() {{add("celsius");add("fahrenheit");}});}});chatFunctionParameters.setProperties(properties);ChatFunction chatFunction = ChatFunction.builder().name("get_weather").description("Get the current weather of a location").parameters(chatFunctionParameters).build();chatTool.setFunction(chatFunction);chatToolList.add(chatTool);ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder().model(Constants.ModelChatGLM4).stream(Boolean.FALSE).invokeMethod(Constants.invokeMethod).messages(messages).requestId(requestId).tools(chatToolList).toolChoice("auto").build();ModelApiResponse invokeModelApiResp = client.invokeModelApi(chatCompletionRequest);ModelData data = invokeModelApiResp.getData();return data;

  • 而这里的信息实际上是一层层 抽丝剥茧 剥离出来的

    List<Choice> choices = data.getChoices();System.out.println("choices.toString() = " + choices.toString());for (Choice choice : choices) {ChatMessage message = choice.getMessage();System.out.println("message.getContent() = " + message.getContent());//本来这里想返回具体的信息类但是发现 上面的的那个ModelApiResponse类 也是一个 统一返回类型 也包含这 请求状态码 之类的定义return message;}return new ChatMessage();try {return mapper.writeValueAsString(invokeModelApiResp);} catch (JsonProcessingException e) {e.printStackTrace();}return mapper.writeValueAsString(new ModelApiResponse());

  • 可以看到我的这段代码 有多个 return 所以这实际上是一段假 代码

  • 每一个return 实际上官方都 对应的 model 或者说 resoponse

  • controller 代码

    @PostMapping("/chat")public R chat(@RequestParam("content") String content) throws JsonProcessingException {/*** data 中的 choices 是一个 List<Choice> 类型但是实际上只有一个所以索性直接获取数组下标0的对象*/logger.info(ChatAPIUtils.InvokeApi(content).getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString());return R.ok().data("content", ChatAPIUtils.InvokeApi(content));}

  • 修改 由 service 层 调用 工具类

  • service 代码

  • service 接口

package com.codervibe.server.service;import com.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageResult;
import com.zhipu.oapi.service.v4.model.ModelData;public interface ChatService {/*** AI 对话*/ModelData AIdialogue(String content);/*** AI  画图*/ImageResult AIcreateimage(String content);
}

  • service 接口实现

 
package com.codervibe.server.Impl;import com.codervibe.server.service.ChatService;
import com.codervibe.utils.ChatAPIUtils;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageResult;
import com.zhipu.oapi.service.v4.model.ModelData;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service("chatService")
public class ChatServiceImpl implements ChatService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatServiceImpl.class);/*** AI 对话* @param content*/@Overridepublic ModelData AIdialogue(String content) {logger.info(ChatAPIUtils.InvokeApi(content).getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString());return ChatAPIUtils.InvokeApi(content);}/*** AI  画图** @param content*/@Overridepublic ImageResult AIcreateimage(String content) {logger.info(ChatAPIUtils.CreateImage(content).getData().get(0).getUrl());return ChatAPIUtils.CreateImage(content);}
}

  • controller 层调用 service

****package com.codervibe.web.controller;import com.codervibe.server.service.ChatService;
import com.codervibe.utils.ChatAPIUtils;
import com.codervibe.web.common.response.R;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import javax.annotation.Resource;@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatController.class);@Resourceprivate ChatService chatService;@PostMapping("/content")public R chat(@RequestParam("content") String content) {return R.ok().data("content", chatService.AIdialogue(content));}@PostMapping("/AIcreateimage")public R AIcreateimage(@RequestParam("content") String content){return R.ok().data("image",chatService.AIcreateimage(content));}
}

  • 现在 虽然可以 和 AI 进行对话 但是 数据返回的速度实在是太慢 所以我打算 将 常见的问题和答案 存储在本地的数据库中以提升 数据返回的速度 这只是一个初步的想法

  • 最后的想法 还未实现 先这样

文章转载自：codervibe

原文链接：https://www.cnblogs.com/codervibe/p/18460483

体验地址：引迈 - JNPF快速开发平台_低代码开发平台_零代码开发平台_流程设计器_表单引擎_工作流引擎_软件架构


http://www.ppmy.cn/embedded/129635.html

相关文章

mysql将数据表中多个字段汇总到一个字段

mysql将数据表中多个字段汇总到一个字段

如题&#xff0c;目前项目升级中用到将数据表中的多个旧字段合并到一个字段中显示&#xff0c;用到 CONCAT函数&#xff0c;如下所示&#xff1a; update tab1 set goods_stcids CONCAT(",",gc_id_1, ",",gc_id_2,",", gc_id_3)where store_id…
阅读更多...
Vue3脚手架和指令

Vue3脚手架和指令

什么是Vue&#xff1f; 简单来说&#xff0c;vue就是可以让有写代码很爽的体验。 概念&#xff1a;Vue是一套构建用户界面的渐进式JavaScript框架。 什么是构建用户界面&#xff1f; 基于数据渲染出用户可以看到的界面 什么是渐进式&#xff1f; 渐进式就是循序渐进的学习…
阅读更多...
【重学 MySQL】六十六、外键约束的使用

【重学 MySQL】六十六、外键约束的使用

【重学 MySQL】六十六、外键约束的使用 外键约束的概念关键字主表和从表/父表和子表外键约束的创建条件外键约束的特点外键约束的创建方式外键约束的删除外键约束的约束等级外键约束的级联操作外键约束的示例外键约束的作用开发场景阿里开发规范 在MySQL中&#xff0c;外键约束…
阅读更多...
SpringCloudAlibaba[Nacos]注册配置中心注册与发现服务

SpringCloudAlibaba[Nacos]注册配置中心注册与发现服务

Nacos的全称是Dynamic Naming and Configuration Service&#xff0c;Na为naming/nameServer即注册中心,co为configuration即注册中心&#xff0c;service是指该注册/配置中心都是以服务为核心。是阿里巴巴开源易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 Nac…
阅读更多...
基于Spring Boot的Web智慧社区开发指南

基于Spring Boot的Web智慧社区开发指南

1系统概述 1.1 研究背景 随着计算机技术的发展以及计算机网络的逐渐普及&#xff0c;互联网成为人们查找信息的重要场所&#xff0c;二十一世纪是信息的时代&#xff0c;所以信息的管理显得特别重要。因此&#xff0c;使用计算机来管理基于web的智慧社区设计与实现的相关信息成…
阅读更多...
ai字幕用什么软件制作？6款视频加字幕工具分享！

ai字幕用什么软件制作？6款视频加字幕工具分享！

在视频制作和后期处理中&#xff0c;字幕的添加是一个重要的环节。随着AI技术的发展&#xff0c;越来越多的软件开始支持AI自动加字幕功能&#xff0c;使得字幕的制作变得更加简单和高效。本文将为大家介绍几款常用的AI字幕制作软件&#xff0c;并详细讲解如何使用AI自动加字幕…
阅读更多...
Kafka之消费者组与消费者

Kafka之消费者组与消费者

消费者&#xff08;Consumer&#xff09;在Kafka的体系结构中是用来负责订阅Kafka中的主题&#xff08;Topic&#xff09;&#xff0c;并从订阅的主题中拉取消息后进行处理。 与其他消息中间件不同&#xff0c;Kafka引入一个逻辑概念——消费组&#xff08;Consumer Group&…
阅读更多...
2024.10.19小米笔试题解

2024.10.19小米笔试题解

第一题数独计数 考虑dfs遍历所有情况 n = int(input())def check(grid, x, y, v):dx = [1, 0, -1, 0]dy = [0, 1, 0, -1]for i in range(4):nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]if 0 <= nx < 3 and 0 <= ny < 3:if grid[nx][ny] == 0:continueif abs(grid[nx][ny] - v…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023