Java 篇-项目实战-AI 天机学堂(从 0 到 1)-day5

java 篇： 1.基础地基 2.设计原理 3.项目实战

在线平台智能体-创建智能体：

设置模型及一些参数，把思考模式关了

添加提示词

右边测试一下

但是后面因为没有知识库，然后开始胡说了，所以需要给它添加知识库

在线平台智能体-添加知识库：

返回，看到是未发布状态，目前还没办法用程序去调用它。

视频当中是应用数据

现在变成数据连接了

拖入 Excel，没表的给 AI 生成一下

创建知识库（这里要钱，所以就没搞，就跟视频看了下）：

选择数据：

数据导入成功：

智能体添加知识库：

需要返回到智能体应用中添加：

功能测试：

可以看到，添加的知识体已经生效了，大模型可以推荐课程了。

如果问他这个课程多钱，大模型是不知道的，因为在知识库中是没有这个数据的，需要添加插件，也就是我们程序中的 Tools，根据 Tools 进行查询：

在线平台智能体-内网穿透：

我们的微服务是在本地运行的，而大模型则在阿里云上，直接访问不到本地的服务。要解决这个问题，可以使用内网穿透技术。

简单来说，内网穿透就是把本地的服务开放到互联网上，这样不管谁只要能上网就能访问你的服务了。

在这里推荐 2 个免费的内网穿透服务，分别是：

$https://www.cpolar.com/$ (https://www.cpolar.com/)

$https://natapp.cn/$ (https://natapp.cn/)

这里以【cpolar】为例，介绍使用方法：

**第一步，下载安装 cpolar：**

参考文档进行安装：👉 $文档 - cpolar 极点云官网$ (https://cpolar.com/docs#cpolar)

**第二步，注册账号并且登录。**

**第三步，设置 token：**

请求 $https://dashboard.cpolar.com/get-started$ (https://dashboard.cpolar.com/get-started) 页面，查看命令 `cpolar authtoken xxxx` 后面的【xxxx】就是你自己的 token，每个人是不一样的。token 只需要设置一次。

**第四步，设置端口映射：**

例如：`cpolar http 10010` 端口改成你自己的端口。

在 cmd 控制台输入：cpolar http 10010

外网访问这个地址，就是访问我们本地 10010 端口。但是如果断开（会话关闭）之后，这个地址就会变，所以就不要断开，如果断开后不想变，那就需要充钱。

用 apifox 测试一下：

测试成功：

在线平台智能体-添加插件：

**在插件里创建工具：**

设置工具信息：

设置请求参数：

可以访问到数据

设置接口输出字段说明：

测试：

可以看到，工具已经测试成功了。

点击发布：

然后在知识库当中添加这个插件：

在这个位置设置 token

在线平台智能体-程序调用：

先发布一下：

**第一步**，导入依赖：

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
    <version>2.19.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>com.github.victools</groupId>
            <artifactId>jsonschema-generator</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

**第二步**，编写测试用例：

java 复制代码

package com.tianji.aigc.agent;

import cn.hutool.core.map.MapUtil;
import com.alibaba.dashscope.app.Application;
import com.alibaba.dashscope.app.ApplicationParam;
import com.alibaba.dashscope.app.ApplicationResult;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import io.reactivex.Flowable;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Map;

public class AppTest {

    @Test

    public void testAppCall() throws Exception {
        // 构造业务参数
        String token = "xxxxxxxxxxx";
        Map<String, Object> bizParams = MapUtil.<String, Object>builder()
                .put("user_defined_tokens", MapUtil.of("tool_xxxxx", // 工具id
                        MapUtil.of("user_token", token)))
                .build();

        // bizParams.add("user_defined_tokens", JsonObject);
        ApplicationParam param = ApplicationParam.builder()
                // 若没有配置环境变量，可用百炼API Key将下行替换为：.apiKey("sk-xxx")。但不建议在生产环境中直接将API Key硬编码到代码中，以减少API Key泄露风险。
                .apiKey("sk-xxxxxx")
                .appId("xxxxxxxxxx") // 智能体id
                .prompt("查询课程，id为：1880533253575225346")
                .incrementalOutput(true) // 开启增量输出
                .bizParams(JsonUtils.toJsonObject(bizParams))
                .build();

        Application application = new Application();
        Flowable<ApplicationResult> result = application.streamCall(param);

        // 阻塞式的打印内容
        result.blockingForEach(data -> {
            System.out.printf("%s\n",data.getOutput().getText());
        });

    }

}

填写下 token、工具 id、apiKey、appId

工具 id:

appId:

测试一下：

在线平台智能体-集成到项目：

**第一步**，在 nacos 中增加配置

java 复制代码

tj:
  ai:
    dashscope:
      key: sk-xxxxxxxxxxx
      app-agent:
        id: xxxxxxxxx
        tools: 
          - "tool_xxxxx"
          - "tool_xxxxx"

**第二步**，编写配置类，读取上面的配置

java 复制代码

package com.tianji.aigc.config;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.List;

@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "tj.ai.dashscope")
public class DashScopeProperties {

    private String key;
    private AppAgent appAgent;

    @Data
    @Builder
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class AppAgent {
        private String id;
        private List<String> tools;
    }

}

**第三步**，编写 AppAgentChatService，用来集成平台的智能体

java 复制代码

package com.tianji.aigc.service.impl;

import com.alibaba.dashscope.app.Application;
import com.alibaba.dashscope.app.ApplicationParam;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.tianji.aigc.config.DashScopeProperties;
import com.tianji.aigc.enums.ChatEventTypeEnum;
import com.tianji.aigc.service.ChatService;
import com.tianji.aigc.vo.ChatEventVO;
import com.tianji.common.utils.TokenContext;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.stereotype.Service;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

@Service
@RequiredArgsConstructor
@ConditionalOnProperty(prefix = "tj.ai", name = "chat-type", havingValue = "APP")
public class AppAgentChatService implements ChatService {

    private final DashScopeProperties dashScopeProperties;

    // 存储大模型的生成状态，这里采用ConcurrentHashMap是确保线程安全
    // 目前的版本暂时用Map实现，如果考虑分布式环境的话，可以考虑用redis来实现
    private static final Map<String, Boolean> GENERATE_STATUS = new ConcurrentHashMap<>();
    // 输出结束的标记
    private static final ChatEventVO STOP_EVENT = ChatEventVO.builder().eventType(ChatEventTypeEnum.STOP.getValue()).build();

    @Override
    public Flux<ChatEventVO> chat(String question, String sessionId) {
        // 获取对话id
        var conversationId = ChatService.getConversationId(sessionId);
        var token = TokenContext.getToken();
        var toolsMap = new HashMap<String, Object>();
        for (var tool : dashScopeProperties.getAppAgent().getTools()) {
            toolsMap.put(tool, Map.of("user_token", token));
        }
        var bizParams = Map.of("user_defined_tokens", toolsMap);

        var param = ApplicationParam.builder()
                .apiKey(dashScopeProperties.getKey())
                .appId(dashScopeProperties.getAppAgent().getId()) // 智能体id
                .prompt(question)
                .incrementalOutput(true) // 开启增量输出
                .bizParams(JsonUtils.toJsonObject(bizParams))
                .sessionId(conversationId) // 设置会话ID
                .build();

        var application = new Application();
        try {
            var result = application.streamCall(param);

            // 将Flowable 转化为 Flux 进行处理输出
            return Flux.from(result)
                    .doFirst(() -> { //输出开始，标记正在输出
                        GENERATE_STATUS.put(sessionId, true);
                    })
                    .doOnComplete(() -> { //输出结束，清除标记
                        GENERATE_STATUS.remove(sessionId);
                    })
                    .doOnError(throwable -> GENERATE_STATUS.remove(sessionId)) // 错误时清除标记
                    // 输出过程中，判断是否正在输出，如果正在输出，则继续输出，否则结束输出
                    .takeWhile(s -> GENERATE_STATUS.getOrDefault(sessionId, false))
                    .map(applicationResult -> {
                        // 获取大模型的输出的内容
                        var text = applicationResult.getOutput().getText();
                        // 封装响应对象
                        return ChatEventVO.builder()
                                .eventData(text)
                                .eventType(ChatEventTypeEnum.DATA.getValue())
                                .build();
                    })
                    .concatWith(Flux.just(STOP_EVENT));

        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @Override
    public void stop(String sessionId) {
        // 移除标记
        GENERATE_STATUS.remove(sessionId);
    }
}

**第四步**，改 application.yml 配置

改成对应的 APP

**第五步**，测试：

在线平台智能体-工作流应用：

开始：

意图分析智能体：

条件判断：

如果选择 agent_format,需要把结果返回开关打开

java 复制代码

package com.tianji.aigc.agent;

import com.alibaba.dashscope.app.Application;
import com.alibaba.dashscope.app.ApplicationParam;
import com.alibaba.dashscope.app.ApplicationResult;
import io.reactivex.Flowable;
import org.junit.jupiter.api.Test;

_/**_
_ * 测试 工作流应用-任务型-天机AI助手_
_ */_
public class AppTest2 {

    @Test
    public void testAppCall() throws Exception {
        ApplicationParam param = ApplicationParam.builder()
                // 若没有配置环境变量，可用百炼API Key将下行替换为：.apiKey("sk-xxx")。但不建议在生产环境中直接将API Key硬编码到代码中，以减少API Key泄露风险。
                .apiKey(System._getenv_("ALIYUN_API_KEY"))
                .appId("7d97f87d6c64441d88f390dcce9aaf1a") // 智能体id
                // .prompt("你好")
                .prompt("课程推荐")
                .incrementalOutput(true) // 开启增量输出
                .parameter("flow_stream_mode", "agent_format")
                // .bizParams(JsonUtils.toJsonObject(bizParams))
                .build();

        Application application = new Application();
        Flowable<ApplicationResult> result = application.streamCall(param);

        // 阻塞式的打印内容
        result.blockingForEach(data -> {
            System._out_.printf("%s\n",data.getOutput().getText());
        });

    }

}

补充：

如果是高版本的 java SDK 可以直接 .

如果是低版本的可以设置参数

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