2024版本idea集成SpringBoot + Ai 手写一个chatgpt 【推荐】-慈云数据

題目：SpringBoot + OpenAi 代碼獲取

在這裏獲取key和url：獲取免費key

在這裏插入圖片描述

base-url爲這兩個：

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話不多說直接來！

一、簡介

Spring AI 是 AI 工程的應用框架。其目标是将 Spring 生态系統設計原則（如可移植性和模塊化設計）應用于 AI，并推廣使用 POJO 作爲 AI 領域應用程序的構建塊。

跨 AI 提供商的可移植 API 支持，适用于聊天、文本到圖像和嵌入模型。支持同步和流 API 選項。還支持下拉以訪問特定于模型的功能

二、Ai聊天程序代碼

1、創建項目工程

在父工程下面創建新的模塊

在這裏插入圖片描述

勾選上依賴然後創建

在這裏插入圖片描述

具體的依賴如下

Python


    4.0.0
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-parent
        3.2.4
         
    
    
    
    com.ysl
    SpringAi
    0.0.1-SNAPSHOT
    pom
    SpringAi
    SpringAi
    
        spring-ai-01-chat
    
    
        17

        1.0.0-SNAPSHOT
    
    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
            org.springframework.ai
            spring-ai-openai-spring-boot-starter
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        
    

    
        
            
                org.springframework.ai
                spring-ai-bom
                ${spring-ai.version}
                pom
                import
            
        
    
    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
                
                    
                        paketobuildpacks/builder-jammy-base:latest
                    
                    
                        
                            org.projectlombok
                            lombok
                        
                    
                
            
        
    
    
    
        

            spring-snapshot
            Spring Snapshots
            https://repo.spring.io/snapshot
            
                false

編寫yml配置

在這裏插入圖片描述

openai有自動配置類OpenAiAutoConfiguration

在這裏插入圖片描述

其中有聊天客戶端，圖片客戶端…等（看下面源碼）

Python

//聊天客戶端
@Bean
	@ConditionalOnMissingBean
	@ConditionalOnProperty(prefix = OpenAiChatProperties.CONFIG_PREFIX, name = "enabled", havingValue = "true",
			matchIfMissing = true)
	public OpenAiChatClient openAiChatClient(OpenAiConnectionProperties commonProperties,
			OpenAiChatProperties chatProperties, RestClient.Builder restClientBuilder,
			List toolFunctionCallbacks, FunctionCallbackContext functionCallbackContext,
			RetryTemplate retryTemplate, ResponseErrorHandler responseErrorHandler) {
		var openAiApi = openAiApi(chatProperties.getBaseUrl(), commonProperties.getBaseUrl(),
				chatProperties.getApiKey(), commonProperties.getApiKey(), restClientBuilder, responseErrorHandler);
		if (!CollectionUtils.isEmpty(toolFunctionCallbacks)) {
			chatProperties.getOptions().getFunctionCallbacks().addAll(toolFunctionCallbacks);
		}
		return new OpenAiChatClient(openAiApi, chatProperties.getOptions(), functionCallbackContext, retryTemplate);
	}

Python

//圖片客戶端
@Bean
	@ConditionalOnMissingBean
	@ConditionalOnProperty(prefix = OpenAiImageProperties.CONFIG_PREFIX, name = "enabled", havingValue = "true",
			matchIfMissing = true)
	public OpenAiImageClient openAiImageClient(OpenAiConnectionProperties commonProperties,
			OpenAiImageProperties imageProperties, RestClient.Builder restClientBuilder, RetryTemplate retryTemplate,
			ResponseErrorHandler responseErrorHandler) {
		String apiKey = StringUtils.hasText(imageProperties.getApiKey()) ? imageProperties.getApiKey()
				: commonProperties.getApiKey();
		String baseUrl = StringUtils.hasText(imageProperties.getBaseUrl()) ? imageProperties.getBaseUrl()
				: commonProperties.getBaseUrl();
		Assert.hasText(apiKey, "OpenAI API key must be set");
		Assert.hasText(baseUrl, "OpenAI base URL must be set");
		var openAiImageApi = new OpenAiImageApi(baseUrl, apiKey, restClientBuilder, responseErrorHandler);
		return new OpenAiImageClient(openAiImageApi, imageProperties.getOptions(), retryTemplate);
	}

二、一個簡單的示例

1、直接寫一個Controller層就可以

Python

package com.ysl.controller;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
/**
* @Author Ysl
* @Date 2024/5/11
* @name SpringAi
**/
@RestController
public class ChatController {
    /**
     * OpenAi自動裝配，可以直接注入使用
     */
    @Resource
    private OpenAiChatClient openAiChatClient;
    /**
     * 調用OpenAi的接口,call方法爲同步的api
     * @param msg 你要問的問題
     * @return
     */
    @RequestMapping ("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam("msg") String msg) {
        String call = openAiChatClient.call(msg);
        return call;
    }
    /**
     * 調用OpenAi的接口
     * @param msg 你要問的問題
     * @return  Object--json對象
     */
    @RequestMapping ("/ai/chat1")
    public Object chat1(@RequestParam("msg") String msg) {
        ChatResponse response = openAiChatClient.call(new Prompt(msg));
        return response;
//        return response.getResult().getOutput().getContent();//隻拿到内容
    }
    /**
     * 調用OpenAi的接口
     * @param msg 你要問的問題
     * @return
     */
    @RequestMapping ("/ai/chat3")
    public String chat3(@RequestParam("msg") String msg) {
        //可選參數在yml配置，同時在代碼中也配置，那麽會以代碼爲準
        ChatResponse response = openAiChatClient.call(new Prompt(msg, OpenAiChatOptions.builder()
//                .withModel("gpt-4")//使用的模型
                .withTemperature(0.3F)//溫度越高回答越慢，溫度越低回答越快
                .build()));
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }
    /**
     * 調用OpenAi的接口 stream是流式的api
     * @param msg 你要問的問題
     * @return
     */
    @RequestMapping ("/ai/chat4")
    public Object chat4(@RequestParam("msg") String msg) {
        //可選參數在yml配置，同時在代碼中也配置，那麽會以代碼爲準
        Flux flux = openAiChatClient.stream(new Prompt(msg, OpenAiChatOptions.builder()
//                .withModel("gpt-3.5")//使用的模型
                .withTemperature(0.3F)//溫度越高回答越慢，溫度越低回答越快
                .build()));
        flux.toStream().forEach(chatResponse ->{
            System.out.println(chatResponse.getResult().getOutput().getContent());
                });
        return flux.collectList();//數據的序列
    }
}

2、直接在浏覽器訪問

http://localhost:8080/ai/chat?msg=24年經濟形勢
http://localhost:8080/ai/chat1?msg=24年經濟形勢

http://localhost:8080/ai/chat3?msg=java怎麽學

在這裏插入圖片描述

OpenAi聊天客戶端就寫到這裏，接下來是圖片客戶端。

三、Ai畫圖程序代碼

首先需要确保你的key支持繪圖可以使用DALL·E 模型

1、創建一個子項目（pom文件的依賴和第一個項目一樣即可）

在這裏插入圖片描述

2、編寫yml配置文件

在這裏插入圖片描述

3、編寫controller層

Python

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.image.ImagePrompt;
import org.springframework.ai.image.ImageResponse;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiImageClient;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiImageOptions;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
 * @Author Ysl
 * @Date 2024/5/12
 * @name SpringAi
 **/
@RestController
public class ImageController {
    @Resource
    private OpenAiImageClient openAiImageClient;
    @RequestMapping("/ai/image")
    public Object image(@RequestParam("msg") String msg) {
        ImageResponse imageResponse = openAiImageClient.call(new ImagePrompt(msg));
//        對圖片進行業務處理(拿到圖片的鏈接)
        String url = imageResponse.getResult().getOutput().getUrl();
        return imageResponse.getResult().getOutput();
    }
    @RequestMapping("/ai/image2")
    public Object image2(@RequestParam("msg") String msg) {
        //第二個參數是傳遞圖片的參數，同樣可在yml裏配置
        ImageResponse imageResponse = openAiImageClient.call(new ImagePrompt(msg, OpenAiImageOptions.builder()
                .withQuality("hd")//高清
                .withN(1)//生成1張，可填數字1-10
                .withHeight(1024)//高度
                .withWidth(1024)//寬度
                .build()
        ));
//        對圖片進行業務處理(拿到圖片的鏈接)
        String url = imageResponse.getResult().getOutput().getUrl();
        return imageResponse.getResult().getOutput();
    }
}

3、訪問鏈接

http://localhost:8080/ai/image?msg=畫一隻蝴蝶

http://localhost:8080/ai/image2?msg=畫一隻蝴蝶

4、結果：

在這裏插入圖片描述

打開鏈接

在這裏插入圖片描述

Ai畫圖就講到這裏，下面是音頻翻譯

四、Ai音頻翻譯代碼

首先确保你的key可以使用whisper 模型

1、創建子項目編寫配置文件

在這裏插入圖片描述

2、用到的工具類：将bytes[ ]字節數組寫入新建的文件中

Python

import java.io.*;
/**
 * @Author Ysl
 * @Date 2024/5/12
 * @name SpringAi
 **/
public class save2File {
    /**
     * 方法功能：将字節數組寫入到新建文件中。
     * @param  fname
     * @param  msg
     * @return boolean
     * */
    public static boolean save2File(String fname, byte[] msg){
        OutputStream fos = null;
        try{
            File file = new File(fname);
            File parent = file.getParentFile();
            boolean bool;
            if ((!parent.exists()) &&
                    (!parent.mkdirs())) {
                return false;
            }
            fos = new FileOutputStream(file);
            fos.write(msg);
            fos.flush();
            return true;
        } catch (FileNotFoundException e) {
            return false;
        }catch (IOException e){
            File parent;
            return false;
        }
        finally{
            if (fos != null) {
                try{
                    fos.close();
                }catch (IOException e) {}
            }
        }
    }
}

2、編寫controller層

Python

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiAudioSpeechClient;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiAudioTranscriptionClient;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import static com.ysl.utisl.save2File.save2File;
/**
 * @Author Ysl
 * @Date 2024/5/12
 * @name SpringAi
 **/
@RestController
public class TranscriptionController {
    //将音頻轉文字時使用
    @Resource
    private OpenAiAudioTranscriptionClient transcriptionClient;
    //将文字轉語音時使用
    @Resource
    private OpenAiAudioSpeechClient speechClient;
    /**
     * 将音頻轉文字
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/transcription")
    public Object transcription() {
    //讀取的是磁盤的路徑
    //FileSystemResource audioFile = new FileSystemResource("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\luyin.m4a");
        //讀取的是classpath靜态資源下的文件
        ClassPathResource audioFile = new ClassPathResource("luyin.m4a");
        String call = transcriptionClient.call(audioFile);
        System.out.println(call);
        return call;
    }
    /**
     * 将文字轉音頻
     * @return
     */
    @RequestMapping("/ai/tts")
    public Object tts() {
        String text = "Spring AI 是 AI 工程的應用框架。其目标是将 Spring 生态系統設計原則（如可移植性和模塊化設計）應用于 AI，并推廣使用 POJO 作爲 AI 領域應用程序的構建塊。 跨 AI 提供商的可移植 API 支持，适用于聊天、文本到圖像和嵌入模型。支持同步和流 API 選項。還支持下拉以訪問特定于模型的功能";
        byte[] bytes = speechClient.call(text);
        save2File("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\test.mp3",bytes);
        return "OK";
    }
}

3、訪問鏈接

1、 http://localhost:8080/ai/transcription
将音頻中的話轉化爲文字顯示在頁面中
2、 http://localhost:8080/ai/tts
将text中的文字轉爲語音後儲存在路徑C:\Users\DELL\Desktop\test.mp3
打開mp3文件即可聽到代碼中text文本中的内容

2024版本idea集成SpringBoot + Ai 手寫一個chatgpt 【推薦】

題目：SpringBoot + OpenAi 代碼獲取

一、簡介

二、Ai聊天程序代碼

1、創建項目工程

二、一個簡單的示例

三、Ai畫圖程序代碼

四、Ai音頻翻譯代碼

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