用java连接AI大模型的方法(其他的其实是差不多的操作)

java连接ai的全过程

首先新建一个项目

构建系统那一栏选择Maven

创建,

之后在想找的ai平台上获取示例代码

以千帆大模型为例,依次操作

进入千帆大模型平台
注册
左侧导航栏找到应用接口,点击
点击创建应用
然后随便起个名字写个描述,确定
在左侧导航栏找到模型广场,选择自己喜欢的模型
点击右上角API文档,文档中在线调试那一段找到示例代码
点进去,左侧选择自己刚刚选择的模型,右边代码区选择语言,把示例代码复制下来
粘贴在刚刚新建的Maven项目类中
其中accesskey和secretkey的获取需要在个人中心充值,然后开通服务,就能获得这两串很长的秘钥

秘钥替换代码中对应的部分

之后回到idea,找到Pom.Xml文件

在这段代码

<groupId>org.example</groupId>
    //这里的AI是项目的名称
<artifactId>AI</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>

下面粘贴上这段代码

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.baidubce</groupId>
        <artifactId>qianfan</artifactId>
        
Spring Boot AI ChatClient 是一个基于Spring Boot框架构建的聊天机器人客户端。它可以与各种AI聊天引擎进行集成,提供智能对话服务。以下是一些关键特点和功能: 1. **易于集成**:Spring Boot的模块化和自动化配置使得与AI聊天引擎的集成变得非常简单。开发者可以通过添加依赖和少量配置来快速启动。 2. **可扩展性**:Spring Boot的微服务架构使得系统可以轻松扩展。通过添加更多的微服务实例,可以处理更多的并发请求。 3. **安全性**:Spring Boot提供了多种安全机制,如Spring Security,可以确保聊天数据的安全性。 4. **丰富的生态系统**:Spring Boot有庞大的生态系统,提供了许多有用的工具和库,可以加速开发过程。 5. **高性能**:Spring Boot的异步处理和响应式编程模型使得系统能够高效地处理大量并发请求。 6. **监控和管理**:Spring Boot Actuator提供了对应用程序的监控和管理功能,可以实时监控系统状态和性能。 以下是一个简单的示例,展示如何使用Spring Boot创建一个AI ChatClient: ```java import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @SpringBootApplication @RestController public class ChatClientApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ChatClientApplication.class, args); } @GetMapping("/chat") public String chat(String message) { // 这里可以集成AI聊天引擎的API return "AI回复: " + message; } } ``` 在这个示例中,我们创建了一个简单的Spring Boot应用程序,定义了一个`/chat`端点来处理聊天请求。实际应用中,你可以在`chat`方法中集成AI聊天引擎的API。
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