超级详细Spring AI+ChatGPT（java接入OpenAI大模型）

Spring AI

对接各种AI大模型（AI工程领域的应用程序框架）

前期准备

API-Key:sk-3sfER03LDLG3SDFsdlwe283JSdw023lkrmrHDND32fmREKFD

（格式长这样，这个不可用）

免费使用

• 🚀申请领取内测免费API Key
• 免费版支持gpt-3.5-turbo, embedding, gpt-4。其中gpt-4由于价格过高，每24小时限制10次调用，且不支持流式传输。需要更稳定快速的gpt-4请使用付费版。
• 转发Host1: https://api.chatanywhere.tech (国内中转，延时更低，host1和host2二选一)
• 转发Host2: https://api.chatanywhere.com.cn (国内中转，延时更低，host1和host2二选一)
• 转发Host3: https://api.chatanywhere.cn (国外使用,国内需要全局代理)

创建项目

​

​

pom文件配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"          xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>     <parent>         <groupId>org.springframework.boot</groupId>         <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>         <version>3.2.5</version>         <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->     </parent>     <groupId>com.zzq</groupId>     <artifactId>spring-ai-chat01</artifactId>     <!--        快照版本-->     <version>1.0.1-SNAPSHOT</version>     <name>spring-ai-chat01</name>     <description>spring-ai-chat01</description>     <properties>         <java.version>17</java.version>         <spring-ai.version>1.0.0-SNAPSHOT</spring-ai.version>     </properties>     <dependencies>         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot</groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>         </dependency> <!--        spring ai-starter依赖 启动依赖-->         <dependency>             <groupId>org.springframework.ai</groupId>             <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>         </dependency>          <dependency>             <groupId>org.springframework.boot</groupId>             <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>             <scope>runtime</scope>             <optional>true</optional>         </dependency>         <dependency>             <groupId>org.projectlombok</groupId>             <artifactId>lombok</artifactId>             <optional>true</optional>         </dependency>         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot</groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>             <scope>test</scope>         </dependency>     </dependencies> <!--    继承一个父项目spring-ai-bom-->     <dependencyManagement>         <dependencies>             <dependency>                 <groupId>org.springframework.ai</groupId>                 <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>                 <version>${spring-ai.version}</version>                 <type>pom</type>                 <scope>import</scope>             </dependency>         </dependencies>     </dependencyManagement>      <build>         <plugins>             <plugin>                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>                 <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>                 <configuration>                     <excludes>                         <exclude>                             <groupId>org.projectlombok</groupId>                             <artifactId>lombok</artifactId>                         </exclude>                     </excludes>                 </configuration>             </plugin>         </plugins>     </build> <!--    配置本项目的maven仓库  因为maven中心仓库还没有更新spring ai的jar包--> <!--里程碑版本仓库-->     <!--    <repositories>--> <!--        <repository>--> <!--            <id>spring-milestones</id>--> <!--            <name>Spring Milestones</name>--> <!--            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>--> <!--            <snapshots>--> <!--                <enabled>false</enabled>--> <!--            </snapshots>--> <!--        </repository>--> <!--    </repositories>-->  <!--    快照版本-->     <repositories>         <repository>             <id>spring-snapshot</id>             <name>Spring Snapshots</name>             <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>             <releases>                 <enabled>false</enabled>             </releases>         </repository>     </repositories> </project> 

​

配置application文件

文件内容： 

spring:   application:      name:spring-ai-01-chat   ai:     openai:      api-key: ${OPENAI_API_KEY}      base-url: ${OPENAI_API_URL}      chat:        option:          #model:gpt-4-32k          model:gpt-3.5-turbo          temperature:0.3F

http://t.csdnimg.cn/32fqr小白如何设置openai api key的环境变量

controller文件内容：

生成文字

package com.zzq.controller;   import jakarta.annotation.Resource; import org.springframework.ai.chat.ChatResponse; import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt; import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient; import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import reactor.core.publisher.Flux;   @RestController public class ChatController {     /**      * OpenAi自动装配，可以直接注入使用      */     @Resource     private OpenAiChatClient openAiChatClient;       /**      * 调用OpenAi的接口,call方法为同步的api      * @param msg 你要问的问题      * @return      */     @RequestMapping("/ai/chat")     public String chat(@RequestParam("msg") String msg) {         String called = openAiChatClient.call(msg);         return called;     }       /**      * 调用OpenAi的接口      * @param msg 你要问的问题      * @return  Object--json对象      */     @RequestMapping ("/ai/chat1")     public Object chat1(@RequestParam("msg") String msg) {         ChatResponse response = openAiChatClient.call(new Prompt(msg));         return response; //        return response.getResult().getOutput().getContent();//只拿到内容     }       /**      * 调用OpenAi的接口      * @param msg 你要问的问题      * @return      */     @RequestMapping ("/ai/chat3")     public String chat3(@RequestParam("msg") String msg) {         //可选参数在yml配置，同时在代码中也配置，那么会以代码为准         ChatResponse response = openAiChatClient.call(new Prompt(msg, OpenAiChatOptions.builder() //                .withModel("gpt-4-32k")//使用的模型,32k是参数量//参数量越高，准确率越高                 .withTemperature(0.3F)//温度越高回答越慢，温度越低回答越快                 .build()));         return response.getResult().getOutput().getContent();     }       /**      * 调用OpenAi的接口 stream是流式的api      * @param msg 你要问的问题      * @return      */     @RequestMapping ("/ai/chat4")     public Object chat4(@RequestParam("msg") String msg) {         //可选参数在yml配置，同时在代码中也配置，那么会以代码为准         Flux<ChatResponse> flux = openAiChatClient.stream(new Prompt(msg, OpenAiChatOptions.builder() //                .withModel("gpt-3.5")//使用的模型                 .withTemperature(0.3F)//温度越高回答越慢，温度越低回答越快                 .build()));         flux.toStream().forEach(chatResponse ->{             System.out.println(chatResponse.getResult().getOutput().getContent());         });         return flux.collectList();//数据的序列,一序列的数据，一个一个的数据返回     } }  

spring-ai-02-image

application文件内容(代码配置的会覆盖yml文件中的)

更改可以生成image的api-key

画图模型版本

n:1(生成图片两张)

height:1024(高度)

width:1024(宽度)

quality:hd(高清)

spring:   application:      name:spring-ai-02-image   ai:     openai:      api-key: ${OPENAI_API_KEY}      base-url: ${OPENAI_API_URL}      image:         options:            model:gpt-4-dalle     

controller内容：

生成图片

图片无法使用流式api

package com.zzq.controller; import jakarta.annotation.Resource; import org.springframework.ai.image.ImageOptionsBuilder; import org.springframework.ai.image.ImagePrompt; import org.springframework.ai.image.ImageResponse; import org.springframework.ai.openai.OpenAiImageClient; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;  @RestController public class ImageController {     @Resource     private OpenAiImageClient openAiImageClient;      @RequestMapping("/ai/image")     private Object image(@RequestParam(value="msg")String msg){         ImageResponse imageResponse=openAiImageClient.call(new ImagePrompt(msg));         System.out.println(imageResonse); //把图片进行业务处理         String imageUrl=return response.getResult().getOutput().getUrl();       return response.getResult().getOutput().getUrl();    /*  @GetMapping("/ai/draw")     public String drawImage(@RequestParam(value = "msg") String msg){         ImageResponse response = openAiImageClient.call(new ImagePrompt(msg,                 ImageOptionsBuilder                         .builder()                         .withQuality("hd")//高清图像                         .withModel("dall-e-3") //绘画模型                         .withN(1) //生成图像的个数                         .withWidth(1024) //图像宽度 默认值                         .withHeight(1024) //图像高度 默认值                         .build()                 )         );         //返回结果图片的地址         return response.getResult().getOutput().getUrl(); */     } } 

生成语音

Ai音频转文本

spring-ai-03-transcription

更改可以生成声音的api-key

声音模型版本

application文件内容

spring:   application:      name:spring-ai-03-trascription   ai:     openai:      api-key: ${OPENAI_API_KEY}      base-url: ${OPENAI_API_URL}     

import jakarta.annotation.Resource; import org.springframework.ai.openai.OpenAiAudioSpeechClient; import org.springframework.ai.openai.OpenAiAudioTranscriptionClient; import org.springframework.core.io.ClassPathResource; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import static com.ysl.utisl.save2File.save2File;   @RestController public class TranscriptionController {     @Resource     private OpenAiudioTranscriptionClient openAiAudioTranscriptionClient;     @RequestMapping(value="/ai/transcription")     public Object transcription(){           org,springframework.core.io.Resourse audioFile = new ClassPathResourse("文件名jfk.mp3")     String called = openAiAudioTranscriptiomClient.call(audioFile)     System.out.println(called);     return called; }  /* @RestController public class TranscriptionController {     //将音频转文字时使用     @Resource     private OpenAiAudioTranscriptionClient transcriptionClient;     //将文字转语音时使用     @Resource     private OpenAiAudioSpeechClient speechClient;      /**      * 将音频转文字      * @return      */    /* @RequestMapping("/ai/transcription")     public Object transcription() {     //读取的是磁盘的路径     //FileSystemResource audioFile = new FileSystemResource("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\luyin.m4a");         //读取的是classpath静态资源下的文件         ClassPathResource audioFile = new ClassPathResource("luyin.m4a");         String call = transcriptionClient.call(audioFile);         System.out.println(call);         return call;     }      /**      * 将文字转音频      * @return      */    /* @RequestMapping("/ai/tts")     public Object tts() {         String text = "Spring AI 是 AI 工程的应用框架。其目标是将 Spring 生态系统设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于 AI，并推广使用 POJO 作为 AI 领域应用程序的构建块。 跨 AI 提供商的可移植 API 支持，适用于聊天、文本到图像和嵌入模型。支持同步和流 API 选项。还支持下拉以访问特定于模型的功能";         byte[] bytes = speechClient.call(text);         save2File("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\test.mp3",bytes);         return "OK";     } */ /*  @RequestMapping("/ai/tts")     public Object tts() {         String text = "Spring AI 是 AI 工程的应用框架。其目标是将 Spring 生态系统设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于 AI，并推广使用 POJO 作为 AI 领域应用程序的构建块。 跨 AI 提供商的可移植 API 支持，适用于聊天、文本到图像和嵌入模型。支持同步和流 API 选项。还支持下拉以访问特定于模型的功能";         byte[] bytes = openAiAudioSpeechClient..call(text);         FileUtilssave2File("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\test.mp3",bytes);         return "OK"; } */  } 

Spring Ai---多模态

多模态API

多模态是指模型同时理解和处理来自各种来源信息的能力，包括文本、图像、音频和其他数据格式

多模型大语言（LLM）特征使模型能够结合其他模态（如图像、音频或视频）来处理和生成文本

spring-ai-05-multimodel

package com.zzq.controller;  import jakarta.annotation.Resource; import org.springframework.ai.chat.ChatClient; import org.springframework.ai.chat.ChatResponse; import org.springframework.ai.chat.messages.Media; import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage; import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt; import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions; import org.springframework.ai.openai.api.OpenAiApi; import org.springframework.util.MimeTypeUtils; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;  import java.util.List;  @RestController public class MultiModelController { @Resource     private ChatClient chatClient; @RequestMapping(value = "/ai/multi")     public  Object multi(String msg,String imageUrl){     UserMessage userMessage=new UserMessage(msg,             List.of(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG,imageUrl))             );     ChatResponse response=chatClient.call(new Prompt(List.of(userMessage),             OpenAiChatOptions.builder()                     .withModel(OpenAiApi.ChatModel.GPT_4_VISION_PREVIEW.getValue())                     .build()             ));     return response.getResult().getOutput().getContent(); } }