Springboot --- 使用国内的 AI 大模型对话-后端-CSS教程

实在是不知道标题写什么了可以在评论区给个建议哈哈哈哈先用这个作为标题吧

尝试使用国内给出的 AI 大模型做出一个可以和 AI 对话的网站出来

使用智普AI 只能在控制台中输出对应的信息不如就做一个 maven 的项目调用对应的API
https://open.bigmodel.***/dev/api#glm-4

    <dependency>
        <groupId>***.bigmodel.openapi</groupId>
        <artifactId>oapi-java-sdk</artifactId>
        <version>release-V4-2.0.0</version>
    </dependency>

使用普通的 java – Maven项目只能在控制台查看结果也就是说没有办法在其他平台使
用制作出来的 AI ChatRobot
思来想去不如将这个东西写成 QQ 机器人
但是因为我找到的那个不更新了或者腾讯不支持了让我放弃了写成 QQ 机器人的想法
于是我就尝试将这个写成一个本地的 AI 对话机器人但是在翻看官方给出的 Demo 我偶然发现了一个方法他的输出似乎是一个 json 转换成的 String
这个方法并没有将这个String 返回出来而是直接在控制台打印

package ***.codervibe.utils;

import ***.alibaba.fastjson.JSON;
import ***.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude;
import ***.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import ***.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import ***.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import ***.fasterxml.jackson.databind.PropertyNamingStrategy;
import ***.zhipu.oapi.ClientV4;
import ***.zhipu.oapi.Constants;
import ***.zhipu.oapi.service.v4.image.CreateImageRequest;
import ***.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageApiResponse;
import ***.zhipu.oapi.service.v4.model.*;
import io.reactivex.Flowable;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

public class ChatAPIUtils {
    private static final String API_KEY = "cb11ad7f3b68ce03ed9be6e13573aa19";

    private static final String API_SECRET = "nG7UQrrXqsXtqD1S";

    private static final ClientV4 client = new ClientV4.Builder(API_KEY, API_SECRET).build();

    private static final ObjectMapper mapper = defaultObjectMapper();


    public static ObjectMapper defaultObjectMapper() {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
        mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
        mapper.setPropertyNamingStrategy(PropertyNamingStrategy.SNAKE_CASE);
        mapper.addMixIn(ChatFunction.class, ChatFunctionMixIn.class);
        mapper.addMixIn(Chat***pletionRequest.class, Chat***pletionRequestMixIn.class);
        mapper.addMixIn(ChatFunctionCall.class, ChatFunctionCallMixIn.class);
        return mapper;
    }

    // 请自定义自己的业务id
    private static final String requestIdTemplate = "my***pany-%d";



    /**
     * 同步调用
     */
    public static String InvokeApi(String content) throws JsonProcessingException {
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
        ChatMessage chatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), content);
        messages.add(chatMessage);
        String requestId = String.format(requestIdTemplate, System.currentTimeMillis());
        // 函数调用参数构建部分
        List<ChatTool> chatToolList = new ArrayList<>();
        ChatTool chatTool = new ChatTool();
        chatTool.setType(ChatToolType.FUNCTION.value());
        ChatFunctionParameters chatFunctionParameters = new ChatFunctionParameters();
        chatFunctionParameters.setType("object");
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
        properties.put("location", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("description", "城市，如：北京");
        }});
        properties.put("unit", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("enum", new ArrayList<String>() {{
                add("celsius");
                add("fahrenheit");
            }});
        }});
        chatFunctionParameters.setProperties(properties);
        ChatFunction chatFunction = ChatFunction.builder()
                .name("get_weather")
                .description("Get the current weather of a location")
                .parameters(chatFunctionParameters)
                .build();
        chatTool.setFunction(chatFunction);
        chatToolList.add(chatTool);
        Chat***pletionRequest chat***pletionRequest = Chat***pletionRequest.builder()
                .model(Constants.ModelChatGLM4)
                .stream(Boolean.FALSE)
                .invokeMethod(Constants.invokeMethod)
                .messages(messages)
                .requestId(requestId)
                .tools(chatToolList)
                .toolChoice("auto")
                .build();
        ModelApiResponse invokeModelApiResp = client.invokeModelApi(chat***pletionRequest);
        try {
        // 这里返回出去是一个 json 
            return mapper.writeValueAsString(invokeModelApiResp);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return mapper.writeValueAsString(new ModelApiResponse());
    }

    public static void CreateImage(String content) {
        CreateImageRequest createImageRequest = new CreateImageRequest();
        createImageRequest.setModel(Constants.ModelCogView);
        createImageRequest.setPrompt(content);
        ImageApiResponse imageApiResponse = client.createImage(createImageRequest);
        System.out.println("imageApiResponse:" + JSON.toJSONString(imageApiResponse));
    }

}

工具类中 InvokeApi 方法最后获得的是一个 ModelApiResponse类这个类有点类似于统一返回类型但是我在这里只需要里面的具体方法请求状态和信息并不需要 (有另外一个统一返回类型定义 ) 所以在后面我将这个方法修改改为将我需要的数据返回给controller
实际上这是不应该直接返回给 controller 的而是应该通过 service 的因为service中才是真正的业务代码
修改后的方法代码如下

    /**
     * 同步调用
     */
    public static ModelData InvokeApi(String content) throwsJsonProcessingException{
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
        ChatMessage chatMessage = new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), content);
        messages.add(chatMessage);
        String requestId = String.format(requestIdTemplate, System.currentTimeMillis());
        // 函数调用参数构建部分
        List<ChatTool> chatToolList = new ArrayList<>();
        ChatTool chatTool = new ChatTool();
        chatTool.setType(ChatToolType.FUNCTION.value());
        ChatFunctionParameters chatFunctionParameters = new ChatFunctionParameters();
        chatFunctionParameters.setType("object");
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
        properties.put("location", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("description", "城市，如：北京");
        }});
        properties.put("unit", new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "string");
            put("enum", new ArrayList<String>() {{
                add("celsius");
                add("fahrenheit");
            }});
        }});
        chatFunctionParameters.setProperties(properties);
        ChatFunction chatFunction = ChatFunction.builder()
                .name("get_weather")
                .description("Get the current weather of a location")
                .parameters(chatFunctionParameters)
                .build();
        chatTool.setFunction(chatFunction);
        chatToolList.add(chatTool);
        Chat***pletionRequest chat***pletionRequest = Chat***pletionRequest.builder()
                .model(Constants.ModelChatGLM4)
                .stream(Boolean.FALSE)
                .invokeMethod(Constants.invokeMethod)
                .messages(messages)
                .requestId(requestId)
                .tools(chatToolList)
                .toolChoice("auto")
                .build();
        ModelApiResponse invokeModelApiResp = client.invokeModelApi(chat***pletionRequest);
        ModelData data = invokeModelApiResp.getData();
        return data;

而这里的信息实际上是一层层抽丝剥茧剥离出来的

    List<Choice> choices = data.getChoices();
    System.out.println("choices.toString() = " + choices.toString());
    for (Choice choice : choices) {
        ChatMessage message = choice.getMessage();
        System.out.println("message.getContent() = " + message.getContent());
        //本来这里想返回具体的信息类但是发现 上面的的那个ModelApiResponse类 也是一个 统一返回类型 也包含这 请求状态码 之类的定义
        return message;
    }
    return new ChatMessage();
    try {
        return mapper.writeValueAsString(invokeModelApiResp);
    } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
    }
    return mapper.writeValueAsString(new ModelApiResponse());

可以看到我的这段代码有多个 return 所以这实际上是一段假代码
每一个return 实际上官方都对应的 model 或者说 resoponse
controller 代码

    @PostMapping("/chat")
    public R chat(@RequestParam("content") String content) throws JsonProcessingException {
        /**
         * data 中的 choices 是一个 List<Choice> 类型但是实际上只有一个所以索性直接获取数组下标0的对象
         */
        logger.info(ChatAPIUtils.InvokeApi(content).getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString());
        return R.ok().data("content", ChatAPIUtils.InvokeApi(content));
    }

修改由 service 层调用工具类
service 代码
service 接口

package ***.codervibe.server.service;

import ***.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageResult;
import ***.zhipu.oapi.service.v4.model.ModelData;

public interface ChatService {
    /**
     * AI 对话
     */
    ModelData AIdialogue(String content);

    /**
     * AI  画图
     */
    ImageResult AIcreateimage(String content);
}

service 接口实现


package ***.codervibe.server.Impl;

import ***.codervibe.server.service.ChatService;
import ***.codervibe.utils.ChatAPIUtils;
import ***.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import ***.zhipu.oapi.service.v4.image.ImageResult;
import ***.zhipu.oapi.service.v4.model.ModelData;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("chatService")
public class ChatServiceImpl implements ChatService {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatServiceImpl.class);
    /**
     * AI 对话
     * @param content
     */
    @Override
    public ModelData AIdialogue(String content) {
        logger.info(ChatAPIUtils.InvokeApi(content).getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString());
        return ChatAPIUtils.InvokeApi(content);
    }

    /**
     * AI  画图
     *
     * @param content
     */
    @Override
    public ImageResult AIcreateimage(String content) {
        logger.info(ChatAPIUtils.CreateImage(content).getData().get(0).getUrl());
        return ChatAPIUtils.CreateImage(content);
    }
}

controller 层调用 service

****package ***.codervibe.web.controller;

import ***.codervibe.server.service.ChatService;
import ***.codervibe.utils.ChatAPIUtils;
import ***.codervibe.web.***mon.response.R;
import ***.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import javax.annotation.Resource;

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatController.class);
    @Resource
    private ChatService chatService;
    @PostMapping("/content")
    public R chat(@RequestParam("content") String content) {
        return R.ok().data("content", chatService.AIdialogue(content));
    }
    @PostMapping("/AIcreateimage")
    public R AIcreateimage(@RequestParam("content") String content){
        return R.ok().data("image",chatService.AIcreateimage(content));
    }
}

现在虽然可以和 AI 进行对话但是数据返回的速度实在是太慢所以我打算将常见的问题和答案存储在本地的数据库中以提升数据返回的速度这只是一个初步的想法
最后的想法还未实现先这样
粉丝群企鹅 179469398

JAVA WEB 数据库人工智能

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