01--SpringAI接入大模型,chatgpt,Java接入人工智能大模型

欣慰的三叶草(●￣(ｴ)￣●)2024-07-05 17:32

01--SpringAI接入大模型,chatgpt,Java接入人工智能大模型

文章目录

一、准备工作？

①：环境准备

  • jdk版本：jdk17
  • idea版本：idea2024.1
  • 要有一个 open ai-key
  • 能【ke】【学】【上】【wang】

二、创建一个springAI项目

①：创建一个根项目

我们先创建一个根项目、之后在根项目中创建AI模块

  • 把jdk17添加到项目结构中（不然后面可能会报错 setSdk: sdk '17' type 'JavaSDK' is not registered in ProjectJdkTable）

②：创建一个SpringAI模块

  • springBoot、jdk17
  • 选择依赖
  • 创建

01.解决下载spring-ai依赖报错问题

  • 下载依赖报错
  • 将配置阿里云的mirror注释掉使用原生的即可
  • 然后在重新加载maven
  • 如果还不行，就重新创建项目或者取消maven链接在将项目添加为maven

02. 添加api-key配置（yml）

yml 复制代码 
spring:
    application:
        name: spring-ai-01-chat
    ai:
      openai:
          api-key: ${open-ai-key}
          base-url: ${open-ai-uri}
server:
    port: 8899

03.添加控制层简单测试

java 复制代码 
   @RequestMapping("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam(value = "msg") String msg) {

        return openAiChatModel.call(msg);
    }

04.测试

  • 已经根据问题给出了回答

3️⃣：测试使用gpt-4模型

方法一 添加控制层代码

java 复制代码 
    /**
     * 调用chat2
     *
     * @param msg
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/chat2")
    public Object chat2(@RequestParam(value = "msg") String msg) {

        ChatResponse response = openAiChatModel.call(new Prompt(msg, OpenAiChatOptions.builder()
                .withModel("gpt-4-32k") // 模型名称 gpt的版本，32k是参数量
                .withTemperature(0.4F) // 温度，值越小，结果越确定
                .build()));
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }

方法二 配置文件中配置

yaml 复制代码 
spring:
    application:
        name: spring-ai-01-chat
    ai:
      openai:
          api-key: ${open-ai-key}
          base-url: ${open-ai-uri}
          chat:
            options:
                model: gpt-4-32k
                temperature: 0.3
server:
    port: 8899

02.测试

4️⃣：使用Stream方式一个一个的返回

java 复制代码 
    /**
     * 调用chat3（使用stream流方式）
     *
     * @param msg
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/chat3")
    public Object chat3(@RequestParam(value = "msg") String msg) {

        Flux<ChatResponse> stream = openAiChatModel.stream(new Prompt(msg, OpenAiChatOptions.builder()
                .withTemperature(0.3F) // 温度，值越小，结果越确定
                .build()));
        stream.toStream().forEach(res -> {
            System.out.println(res.getResult().getOutput().getContent());
        });
        return stream.collectList(); // 数据的序列，一序列的数据，一个一个的数据返回
    }
  • 测试

三、Ai图像程序API结构

1️⃣：方式一

01. 代码

java 复制代码 
@RestController
public class ImgController {


    @Resource
    private OpenAiImageModel openAiImageModel;


    /**
     * 生成图片(方式一)
     * @param msg
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/img")
    public Object getImg(String msg) {
        ImageResponse imageResponse = openAiImageModel.call(new ImagePrompt(msg));
        System.out.println("imageResponse" + imageResponse);
        return imageResponse.getResult().getOutput();
    }
    
}

02. 测试

2️⃣： 方式二（设置图片属性）

01. 代码

java 复制代码 
    /**
     * 生成图片(方式二)设置图片属性
     * @param msg
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/img2")
    public Object getImg2(String msg) {
        ImageResponse imageResponse = openAiImageModel.call(new ImagePrompt(msg, OpenAiImageOptions.builder()
                .withQuality("hd") // 图片质量(高清)
                .withN(1) // 生成图片数量
                .withWidth(1024) // 图片宽度
                .withHeight(1024) // 图片高度
                .build())
        );
        System.out.println("imageResponse" + imageResponse);
        return imageResponse.getResult().getOutput().getUrl();
    }

02. 测试

四、音频转文字

①：方式一

01. 代码：

java 复制代码 
@RestController
public class TranscriptionController {


    @Resource
    private OpenAiAudioTranscriptionModel openAiAudioTranscriptionModel;


    /**
     * 语言转文本(方式一)
     *
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/audio")
    public Object audio() {
        ClassPathResource resource = new ClassPathResource("20240705.mp3");
        return openAiAudioTranscriptionModel.call(resource);
    }

}

02. 测试

  • 我用的这个 ai-key 不支持语言转文字，，，

五、文字转语言

①：方式一

01. 代码

  • controller 接口
java 复制代码 
@RestController
public class SpeechController {


    @Resource
    private OpenAiAudioSpeechModel openAiAudioSpeechModel;

    /**
     * 文本转语音(方式一)
     *
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/speech")
    public Object audio(String msg) {
        try {
            byte[] bytes = openAiAudioSpeechModel.call(msg);
            // 指定要写入的文件路径
            String filePath = "D:\\KuGou\\KugouMusic\\audiofile.mp3";
            FileUtil.writeBytesToFile(bytes, filePath);
            return "转换成功";
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return "转换失败";
        }
    }

}
  • 工具类
java 复制代码 
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;

public class FileUtil {

    /**
     * 将字节数组写入指定路径的文件中
     *
     * @param bytes 字节数组
     * @param filePath 文件路径
     * @throws IOException 如果写入过程中发生错误
     */
    public static void writeBytesToFile(byte[] bytes, String filePath) throws IOException {
        try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(filePath)) {
            fos.write(bytes);
        }
    }

    /**
     * 使用 Java NIO 的 Files 类将字节数组写入文件
     *
     * @param bytes 字节数组
     * @param filePath 文件路径
     * @throws IOException 如果写入过程中发生错误
     */
    public static void writeBytesToFileNIO(byte[] bytes, String filePath) throws IOException {
        Files.write(Paths.get(filePath), bytes);
    }
}

02.测试

  • 我用的这个 ai-key 不支持语言转文字，，，

六、多模态API

①：方式一

01. 代码

java 复制代码 
@RestController
public class MultiModelController {

    @Resource
    private ChatClient chatModel;


    /**
     * 多模态(方式一)
     *
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/multi")
    public Object multi(String msg, String imageUrl) {
        var userMessage = new UserMessage(msg,
                List.of(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, imageUrl)));

        ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(userMessage),
                OpenAiChatOptions.builder().withModel(OpenAiApi.ChatModel.GPT_4_VISION_PREVIEW.getValue()).build()));
        return response.getResult().getOutput();
    }
}
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