【springboot集成各类大模型】支持讯飞星火、通义千问、ChatGPT、和DeepSeek等

AI大模型SDK，支持多种大模型服务的统一接入，包括讯飞星火、通义千问、ChatGPT、和DeepSeek等。

GitHub地址：https://github.com/jeesoul/jeesoul-ai-model

xml 复制代码

<!--建议引入中央仓库地址-->
<repositories>
    <repository>
        <id>central</id>
        <url>https://repo.maven.apache.org/maven2/</url>
    </repository>
</repositories>

<dependencies>
<!--已发布到 maven 中央仓库 目前最新版: 1.0.3-->
<dependency>
    <groupId>com.jeesoul</groupId>
    <artifactId>jeesoul-ai-model</artifactId>
    <version>1.0.3</version>
</dependency>

<!--集成响应式编程-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

功能特性

支持多种大模型服务统一接入
提供同步和流式两种对话模式
支持参数透传和自定义配置
统一的异常处理和日志记录
支持系统提示词和思考模式
基于Spring Boot的自动配置

模型支持

模型名称	枚举值
讯飞星火	spark
ChatGPT	chatgpt
通义千问	qWen
DeepSeek	deepSeek

在application.yml中添加配置：

yml 复制代码

ai:
  qwen:
    api-key: your-api-key
    endpoint: https://api.qwen.com/v1/chat/completions
  spark:
    api-key: your-api-key
    endpoint: https://api.spark.com/v1/chat/completions
  deep-seek:
    api-key: your-api-key
    endpoint: https://api.deepseek.com/v1/chat/completions

使用

同步对话

参数说明

ModelRequestVO

参数名	类型	是否必填	说明
modelName	String	是	模型名称（qWen/chatgpt/spark/deepSeek）
model	String	是	具体模型版本
systemPrompt	String	否	系统提示词
prompt	String	是	用户提示词
enableThinking	boolean	否	是否开启思考模式 (支持QWen系列快、慢思考)
params	Map<String,Object>	否	自定义参数

ModelResponseVO

参数名	类型	说明
result	String	返回结果
thinking	Boolean	思考过程（如果启用）
model	String	模型名称

java 复制代码

public void chat() {
    // 非必填参数 创建请求对象（使用链式调用）
    Map<String, Object> params = new HashMap<>();
    params.put("temperature", 0.7);
    params.put("top_p", 0.9);
    params.put("max_tokens", 2000);
    
    ModelRequestVO request = new ModelRequestVO()
        .setModelName("qWen")  // 或 "spark", "deepSeek"
        .setModel("qwen-turbo")  // 具体模型版本
        .setPrompt("你好，请介绍一下自己")
        .setParams(params);
    
    // 获取服务实例并调用
    AiService aiService = FactoryModelService.create(request.getModelName());
    ModelResponseVO response = aiService.httpChat(request);
    System.out.println(response.getResult());
}

流式对话

java 复制代码

public void streamChat() {
    // 使用链式调用创建请求对象
    ModelRequestVO request = new ModelRequestVO()
        .setModelName("spark")
        .setModel("x1")
        .setPrompt("写一首诗");
    
    AiService aiService = FactoryModelService.create(request.getModelName());
    
    // 方式1：获取ModelResponseVO流
    Flux<ModelResponseVO> responseFlux = aiService.streamChat(request);
    responseFlux.subscribe(response -> {
        System.out.println(response.getResult());
        if (response.getThinking() != null) {
            System.out.println("思考过程：" + response.getThinking());
        }
    });
    
    // 方式2：获取原始文本流
    Flux<String> textFlux = aiService.streamChatStr(request);
    textFlux.subscribe(System.out::println);
}