一、前言

    通过“开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call（八）-CSDN博客”文章的学习，已经掌握了如何通过Spring AI集成OpenAI以及如何进行function call的调用，现在将进一步学习Spring AI更高阶的用法，如：传递历史上下文对话，调整模型参数等。

二、术语

2.1、Spring AI

  是 Spring 生态系统的一个新项目，它简化了 Java 中 AI 应用程序的创建。它提供以下功能：

• 支持所有主要模型提供商，例如 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Huggingface。
• 支持的模型类型包括“聊天”和“文本到图像”，还有更多模型类型正在开发中。
• 跨 AI 提供商的可移植 API，用于聊天和嵌入模型。
• 支持同步和流 API 选项。
• 支持下拉访问模型特定功能。
• AI 模型输出到 POJO 的映射。

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  三、前置条件

  3.1、JDK 17+

      下载地址：Java Downloads | Oracle

      ​

    

  3.2、创建Maven项目

      SpringBoot版本为3.2.3

  
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-parent
      3.2.3
       
  

  3.3、导入Maven依赖包

  
  	org.projectlombok
  	lombok
  	true
  
  
  	ch.qos.logback
  	logback-core
  
  
  	ch.qos.logback
  	logback-classic
  
  
  	cn.hutool
  	hutool-core
  	5.8.24
  
  
  	org.springframework.ai
  	spring-ai-openai-spring-boot-starter
  	0.8.0
  
  

  3.4、 科学上网的软件

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  四、技术实现

  4.1、新增配置

  spring:
    ai:
      openai:
        api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

  PS:

  1.   openai要替换自己的api-key
  2.   模型参数根据实际情况调整

   4.2、历史上下文对话传递

    # 方式一

    使用 UserMessage 和 AssistantMessage 指定上下文

  

    # 方式二

      使用 ChatMessage 指定上下文

  

   4.3、 调整模型参数

    # 方式一

    在配置文件中指定

    

    # 方式二

    在代码中指定

  

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  五、测试

  在代码中指定的上下文：

  对话次数	用户	AI
  第一轮	你好	你好！很高兴能为你提供帮助。有什么问题可以问我吗？
  第二轮	我家在广州，你呢？	我是一个人工智能助手，没有具体的居住地。不过我可以帮助你解答问题和提供信息。有什么我可以帮你的吗？
  第三轮	我家有什么特产

  浏览器返回的结果：

  

  idea返回的结果：

  

    结论：

    AI能识别出我家在广州，并给出广州的特产

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  六、附带说明

  6.1、更多的模型参数配置

  OpenAI Chat :: Spring AI Reference

  

  

  ​

  6.2、完整代码

  import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
  import cn.hutool.core.map.MapUtil;
  import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
  import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
  import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
  import org.springframework.ai.chat.Generation;
  import org.springframework.ai.chat.messages.*;
  import org.springframework.ai.chat.prompt.ChatOptions;
  import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
  import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
  import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
  import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions;
  import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
  import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
  import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
  import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
  import java.util.List;
  @Slf4j
  @RestController
  @RequestMapping("/api")
  public class OpenaiTestController {
      @Autowired
      private OpenAiChatClient openAiChatClient;
      @RequestMapping("/history")
      public SseEmitter history(HttpServletResponse response) {
          response.setContentType("text/event-stream");
          response.setCharacterEncoding("UTF-8");
          SseEmitter emitter = new SseEmitter();
          String systemPrompt = "{prompt}";
          SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);
          String userPrompt = "我家有什么特产？";
          Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);
          Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));
          UserMessage userChatMessage1 = new UserMessage("你好");
          AssistantMessage assistantChatMessage1 = new AssistantMessage("你好！很高兴能为你提供帮助。有什么问题可以问我吗？");
          UserMessage userChatMessage2 = new UserMessage("我家在广州，你呢？");
          AssistantMessage assistantChatMessage2 = new AssistantMessage("我是一个人工智能助手，没有具体的居住地。不过我可以帮助你解答问题和提供信息。有什么我可以帮你的吗？");
  //        ChatMessage userChatMessage2 = new ChatMessage(MessageType.USER, "你好");
  //        ChatMessage assistantChatMessage2 = new ChatMessage(MessageType.ASSISTANT, "你好！很高兴能为你提供帮助。有什么问题可以问我吗？");
  //
  //        ChatMessage userChatMessage2 = new ChatMessage(MessageType.USER, "我家在广州，你呢？");
  //        ChatMessage assistantChatMessage2 = new ChatMessage(MessageType.ASSISTANT, "我是一个人工智能助手，没有具体的居住地。不过我可以帮助你解答问题和提供信息。有什么我可以帮你的吗？");
          OpenAiChatOptions openAiChatOptions = OpenAiChatOptions.builder()
                  .withModel("gpt-3.5-turbo")
                  .withTemperature(0.7f)
                  .withMaxTokens(4096)
                  .withN(1)
                  .withTopP(0.9f)
                  .build();
          Prompt prompt = new Prompt(List.of(userChatMessage1, assistantChatMessage1, userChatMessage2, assistantChatMessage2, userMessage, systemMessage), openAiChatOptions);
          log.info(prompt.toString());
          openAiChatClient.stream(prompt).subscribe(x -> {
              try {
                  log.info("response: {}", x);
                  List generations = x.getResults();
                  if (CollUtil.isNotEmpty(generations)) {
                      for (Generation generation : generations) {
                          AssistantMessage assistantMessage = generation.getOutput();
                          String content = assistantMessage.getContent();
                          if (StringUtils.isNotEmpty(content)) {
                              emitter.send(content);
                          } else {
                              if (StringUtils.equals(content, "null"))
                                  emitter.complete(); // Complete the SSE connection
                          }
                      }
                  }
              } catch (Exception e) {
                  emitter.complete();
                  log.error("流式返回结果异常", e);
              }
          });
          return emitter;
      }
  }
  

   
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