开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI（七）
在当前人工智能领域开源模型的热潮下，如何将这些模型有效地应用于实际项目中是开发者们面临的重要任务。在众多工具和框架中，Spring AI作为一个基于Spring生态的开源项目，提供了便捷的接口与功能，帮助我们快速搭建AI应用。
本文将通过实际代码示例，展示Spring AI的应用方式，帮助大家更好地理解如何使用这个工具。
1. Maven依赖
在开始之前，你需要在你的Maven项目中引入Spring AI的依赖。你可以在pom.xml中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-core</artifactId>
<version>0.1.0</version>
</dependency>
确保你使用的版本是最新的，避免因为版本不一致而导致的问题。
2. 创建AI服务
接下来，我们实现一个简单的AI服务，用于处理文本生成的需求。我们将使用OpenAI的GPT模型作为示例。首先，我们需要配置我们的服务。
import org.springframework.ai.core.AiService;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class AiConfig {
@Bean
public AiService aiService() {
return new AiService("YOUR_OPENAI_API_KEY");
}
}
在上面的代码中，我们创建了一个配置类AiConfig，并在其中定义了一个AiService的Bean。需要注意的是，你需要将YOUR_OPENAI_API_KEY替换为你自己的API密钥。
3. 实现AI控制器
然后，我们可以创建一个控制器，接收用户输入并通过AI服务生成响应。
import org.springframework.ai.core.AiService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AiController {
private final AiService aiService;
@Autowired
public AiController(AiService aiService) {
this.aiService = aiService;
}
@PostMapping("/generate")
public String generateText(@RequestBody String prompt) {
return aiService.generate(prompt);
}
}
在这个控制器AiController中，我们定义了一个/generate的POST接口。用户可以将要生成的文本提示发送到这个接口，控制器会调用AiService的generate方法，返回生成的文本。
4. 测试接口
我们可以使用Postman或其他HTTP客户端来测试这个接口。确保你的Spring Boot应用已经运行，发送一个POST请求到http://localhost:8080/api/ai/generate，请求体中包含你的文本提示，例如：
{
"prompt": "请给我讲一个关于春天的故事。"
}
5. 处理异常与日志
在实际应用中，处理异常和记录日志是至关重要的。你可以通过Spring的异常处理机制和日志框架来实现。
在控制器中添加异常捕获：
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AiController {
// 其他代码保持不变...
@ExceptionHandler(Exception.class)
public ResponseEntity<String> handleException(Exception e) {
return ResponseEntity.status(500).body("生成失败：" + e.getMessage());
}
}
通过以上的处理，当AI服务发生异常时，用户将收到更加友好的错误提示。
总结
本文简要介绍了如何使用Spring AI框架快速构建一个AI文本生成服务。通过简单的配置和代码，我们可以将强大的开源模型整合到项目中。未来，随着AI技术的不断发展，我们可以期待Spring AI会带来更多的功能和便利。希望这篇文章能够帮助大家在项目中更好地应用开源AI模型。
