目录

1. 配置

2 .搭建项目

3. 查看对应依赖

 3.1 OpenAI 依赖

3.2 配置 OpenAI API 密钥

application.properties

application.yml

4. openai实战

5. 运行和测试

6. 高级配置 

示例：配置模型和参数

解释：

7. 处理异常和错误

示例：全局异常处理

8.监控和日志

示例：添加日志

9.性能优化

示例：异步调用

总结

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1. 配置

• Project：Maven
• Language：Java
• SpringBoot：3.4.3

• Dependencies:

  • Spring Web

  • Spring Boot DevTools（可选，用于开发热部署）

2 .搭建项目

idea里面选择File->New-Project

选择SpringBoot 项目，Language选择java，type选择Maven

Jdk选择对应的版本最低使用17，packaging类型根据自身部署习惯选择jar或者war都可以

选择完成后会跳转如下界面，选择AI，OpenAI勾选即可。

至此项目搭建完成

3. 查看对应依赖

 3.1 OpenAI 依赖

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M6</version>
</dependency>

3.2 配置 OpenAI API 密钥

在 application.properties 或 application.yml 中配置 OpenAI 的 API 密钥。

application.properties

spring.ai.openai.api-key=your-openai-api-key

application.yml

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your-openai-api-key

4. openai实战

创建一个服务类来封装与 OpenAI 的交互逻辑

public class ChatAiController {private static final Logger log = LogManager.getLogger(ChatAiController.class);private final ChatClient chatClient;public ChatAiController(ChatClient.Builder build) {this.chatClient = build.defaultSystem("测试").build();}@GetMapping("/chat")public String chatAI(@RequestParam(value = "message") String message){System.out.println(this.chatClient.prompt().user(message).call().content());return this.chatClient.prompt().user(message).call().content();}
}

5. 运行和测试

启动 Spring Boot 应用程序，并通过 API 端点测试 OpenAI 功能

请求示例：

GET /chat?message=Hello, how are you?

响应示例：

 "I'm just a computer program, so I don't have feelings, but thanks for asking! How can I assist you today?"

6. 高级配置 

Spring AI 提供了多种配置选项，可以根据需求调整 OpenAI 的行为。

示例：配置模型和参数

解释：

• model：指定使用的模型，如 gpt-3.5-turbo 或 gpt-4。

• temperature：控制生成文本的随机性（0 到 1 之间，值越高越随机）。

• max-tokens：限制生成文本的最大长度。

7. 处理异常和错误

在实际应用中，处理 API 调用中的异常和错误是非常重要的。你可以使用 Spring 的异常处理机制来捕获和处理这些异常

示例：全局异常处理

import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.http.HttpStatus;@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {@ExceptionHandler(Exception.class)public ResponseEntity<String> handleException(Exception ex) {return new ResponseEntity<>("An error occurred: " + ex.getMessage(), HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);}
}

8.监控和日志

为了确保 API 调用的稳定性和可维护性，建议添加监控和日志记录。

示例：添加日志

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;@Service
public class OpenAiService {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OpenAiService.class);private final ChatClient chatClient;@Autowiredpublic OpenAiService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}public String generateChatResponse(String message) {logger.info("Generating chat response for message: {}", message);return chatClient.call(message);}
}

9.性能优化

对于高并发的场景，可能需要考虑性能优化，如缓存、异步调用等。

示例：异步调用

import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;@Service
public class OpenAiService {private final ChatClient chatClient;@Autowiredpublic OpenAiService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}@Asyncpublic CompletableFuture<String> generateChatResponseAsync(String message) {return CompletableFuture.completedFuture(chatClient.call(message));}
}

总结

通过以上步骤，你可以快速创建一个 Spring Boot 项目并集成 OpenAI 的功能。根据实际需求，你可以进一步扩展和优化这些功能，例如添加日志、异常处理、性能优化等