Spring AI(2)—— 发送消息的API

消息类型介绍

Spring AI中提供了四种消息角色:

  • System Role(系统角色):指导AI的行为和响应风格,设定AI解释和回复输入的参数或规则。这类似于在开始对话之前向AI提供指示。
  • User Role(用户角色):表示用户输入的内容,用于描述对AI的提问、命令或陈述信息。该角色构成了AI回应的基础。
  • Assistant Role(助理角色):AI对用户输入的响应。它不仅仅是一个答案或反应,它对于维持对话流是至关重要的。通过跟踪AI之前的响应,系统确保了连贯性和上下文相关的互动性。该消息也可能包含函数工具调用请求信息,当需要执行特定功能(如计算、获取数据或其他超出单纯对话的任务)时使用。
  • Tool(Function)Role(工具角色): 该侧重于返回响应函数调用的信息。

源码中对消息角色的定义:

java 复制代码
public enum MessageType {
	USER("user"),
	ASSISTANT("assistant"),
	SYSTEM("system"),
	TOOL("tool");
}

通过ChatModel对象发送消息

ChatModel对象通常可以通过调用call()方法发送消息,ChatModel接口中对应的call()方法主要包括:

java 复制代码
public interface ChatModel extends Model<Prompt, ChatResponse>, StreamingChatModel {
    default String call(String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        Generation generation = this.call(prompt).getResult();
        return generation != null ? generation.getOutput().getText() : "";
    }

    default String call(Message... messages) {
        Prompt prompt = new Prompt(Arrays.asList(messages));
        Generation generation = this.call(prompt).getResult();
        return generation != null ? generation.getOutput().getText() : "";
    }

    ChatResponse call(Prompt prompt);

    ......

}

通过源码可以看到,调用call()方法,内部都会将消息封装为Prompt对象(笔者将Prompt称为提示词对象),其接口内容如下:

java 复制代码
public class Prompt implements ModelRequest<List<Message>> {
    private final List<Message> messages;
    @Nullable
    private ChatOptions chatOptions;

    public Prompt(String contents) {
        this((Message)(new UserMessage(contents)));
    }

    public Prompt(Message message) {
        this(Collections.singletonList(message));
    }

    public Prompt(List<Message> messages) {
        this((List)messages, (ChatOptions)null);
    }

    public Prompt(Message... messages) {
        this((List)Arrays.asList(messages), (ChatOptions)null);
    }

    public Prompt(String contents, @Nullable ChatOptions chatOptions) {
        this((Message)(new UserMessage(contents)), chatOptions);
    }

    public Prompt(Message message, @Nullable ChatOptions chatOptions) {
        this(Collections.singletonList(message), chatOptions);
    }

    public Prompt(List<Message> messages, @Nullable ChatOptions chatOptions) {
        Assert.notNull(messages, "messages cannot be null");
        Assert.noNullElements(messages, "messages cannot contain null elements");
        this.messages = messages;
        this.chatOptions = chatOptions;
    }
    ......

}

通过源码可以到,Prompt对象中包含属性为List<Message>(聊天消息的列表)和ChatOptions(大模型属性信息的对象)。

相关接口关系如下:

call()参数使用String

java 复制代码
@GetMapping("/chat")
public String chat(String message) {
    String answer = this.chatModel.call(message);
    System.out.println(answer);
    return "success";
}

call()参数使用Message

java 复制代码
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {
        // 创建用户消息对象
        Message userMessage = new UserMessage(message);
        System.out.println(userMessage);
        String answer = this.chatModel.call(userMessage);
        System.out.println(answer);
        return "success";
    }

call()参数使用Prompt

java 复制代码
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {
        Message userMessage = new UserMessage(message);
        // 创建提示词对象
        Prompt prompt = new Prompt(userMessage);
        // 如果参数是Prompt对象,返回值类型为ChatResponse
        ChatResponse response = this.chatModel.call(prompt);
        // getOutput()方法返回AssistantMessage对象
        System.out.println(response.getResult().getOutput().getText());
        return "success";
    }

提示词模版PromptTemplate

提示词模板主要用于结构化提示的创建,然后将这些提示发送到 AI 模型进行处理。

java 复制代码
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {

        // PromptTemplate是针对用户信息的模版,对类似的还有SystemPromptTemplate,AssistantPromptTemplate
        // {question}相当于占位符
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("针对用户提出的问题:{question},尽量回答的言简意赅");
        // 设置占位符对应的内容
        Message userMessage = promptTemplate.createMessage(Map.of("question", message));

        System.out.println(userMessage);
        String answer = this.chatModel.call(userMessage);
        System.out.println(answer);
        return "success";
    }

PromptTemplate是针对用户信息的模版,类似的还有:SystemPromptTemplate,AssistantPromptTemplate。

{question}可以理解为占位符,{}中的占位符名称可以随便定义。在创建消息时,需要对占位符设置替换的内容。

输出UserMessage对象内容如下:

通过ChatClient对象发送消息

ChatClient对象通过prompt()方法设置消息内容,其方法参数如下:

java 复制代码
public interface ChatClient {

    ChatClientRequestSpec prompt();
    ChatClientRequestSpec prompt(String content);
    ChatClientRequestSpec prompt(Prompt prompt);
    ......

}

如果使用不带参数的propmt()方法,需要调用额外调用user()、system()方法设置需要发送的信息。

prompt()使用String参数

java 复制代码
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {
        String answer = this.client.prompt(message).call().content();
        System.out.println(answer);
        return "success";
    }

prompt()使用Prompt参数

java 复制代码
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(message);
        String answer = this.client.prompt(prompt).call().content();
        System.out.println(answer);
        return "success";
    }

不带参数的prompt()方法

java 复制代码
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {
        String answer = this.client.prompt().user(message).call().content();
        System.out.println(answer);
        return "success";
    }

使用提示词模版

可以通过PromptTemplate设置,也可以通过user()或者system()方法设置。

java 复制代码
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {
        String answer = this.client.prompt()
                .user(item -> item.text("针对用户的问题:{question},尽量回答的简略")
                        .param("question", message))
                .call().content();
        System.out.println(answer);
        return "success";
    }
相关推荐
张彦峰ZYF5 小时前
越过边界之前:Reward Seeker 实验如何改写智能体安全的时间逻辑
人工智能·ai agent·anthropic·智能体安全·reward seeker·“控制评价过程”泛化跨领域策略·envbom
拓恒技术5 小时前
无人机巡检AI算法的工程化落地:从需求到交付的5个核心环节
人工智能·算法·无人机
晨曦中的暮雨6 小时前
限流算法——固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶
java·开发语言·算法
文丑颜不良啊7 小时前
LeetCode876~900题目解析
java·leetcode
罗西的思考7 小时前
AI 时代的 “房谋杜断”:如何培养能力、品味与判断力
人工智能·算法·机器学习
aloha_7898 小时前
Java 基础、集合、异常与 JUnit 5 速查
java·junit·sqlserver
字节跳动视频云技术团队8 小时前
720P 直升 8K,解密 2026 抖音美好奇妙夜巨幕超分黑科技
人工智能·音视频开发
知守观8 小时前
设计模式实战:从真实老项目中看标准模板方法与工厂的落地
java·spring·设计模式
独隅8 小时前
Claude API 实战教程:从入门到完整项目
android·java·数据库·claude·claude code
打工仔折腾 AI8 小时前
在 Ubuntu ARM64 部署 Q1 V3.0 MuJoCo 模型:加载、单步推理与执行器响应解析
linux·运维·人工智能·python·深度学习·ubuntu·性能优化