<think>嗯，用户的问题是关于
Spring AI Alibaba中withEnableThinking方法的
使用指南。从用户的问题来看，ta可能正在开发一个需要AI思考能力的应用，并且对
Spring AI Alibaba框架有一定了解。
用户提到的withEnableThinking方法看起来是一个用于增强AI模型推理能力的功能。我需要结合引用内容中提到的
Spring AI Alibaba特性来解释这个方法。引用[1]提到该框架的目标是简化AI应用开发，特别是连接企业数据和API与AI模型。引用[2]则提到了示例仓库，这提示我可以建议用户参考具体示例。
考虑到用户直接询问方法
使用指南，ta可能已经看过基础文档但需要更具体的实现指导。我应该提供分步骤的代码示例，并解释关键参数的作用。特别要注意的是，这个功能可能涉及多步推理过程，需要说明其工作原理。
用户可能还关心实际应用场景和性能影响，所以应该包含典型
使用场景和
注意事项。比如在处理复杂逻辑问题时启用思考链，但在简单查询时保持关闭以提升响应速度。
在代码示例方面，我会用
Java来展示完整用法，因为
Spring生态主要
使用Java。需要包含必要的导入语句、配置步骤和调用示例，这样用户可以直接复制
使用。同时要提醒用户替换实际的API密钥和模型名称。
最后，考虑到用户可能遇到的常见问题，我会预判性地说明几个关键点：思考步数限制、性能折衷、异常处理等。这样可以帮助用户避免一些典型的
使用误区。</think>在
Spring AI Alibaba 中，`withEnableThinking` 方法是 **`QwenChatOptions`** 类提供的一个关键配置项，用于**启用或禁用大模型（如通义千问）的“思考链”推理能力**。这通常对应着模型执行复杂任务时的分步推理过程（Chain-of-Thought, CoT）。
**核心作用：**
* **启用 (`true`):** 指示模型在生成最终答案前，展示其内部的推理步骤和逻辑思考过程。这对于需要模型解释其决策、解决复杂问题或进行多步计算的任务非常有用。
* **禁用 (`false`):** 模型直接输出最终答案，不展示中间思考步骤。这通常用于追求简洁响应的场景。
###
使用指南
1. **引入依赖 (Maven):** 确保项目中已添加
Spring AI Alibaba 的依赖。
```xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>
spring-ai-alibaba-
spring-boot-starter</artifactId>
<version>{最新版本}</version> <!-- 请替换为实际最新版本号 -->
</dependency>
```
2. **配置 API Key 和基础模型:** 在 `application.yml` 或 `application.properties` 中配置通义千问的访问凭证和基础模型。
```yaml
# application.yml
spring:
ai:
alibaba:
qwen:
api-key: sk-your-api-key-here # 替换为你的阿里云百炼API Key
chat:
options:
model: qwen-turbo # 或 qwen-plus, qwen-max 等
# 其他可选基础配置如 temperature, topP 等也可在这里设置
```
3. **在代码中
使用 `withEnableThinking(true)`:** 这是启用思考链的关键步骤。
```
java
import org.
springframework.ai.chat.ChatClient;
import com.alibaba.cloud.ai.
spring.ai.alibaba.qwen.api.QwenChatOptions; // 注意导入正确的 Options 类
import org.
springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.
springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
import org.
springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.
springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import
java.util.List;
import
java.util.Map;
@RestController
public class ThinkingController {
private final ChatClient chatClient;
public ThinkingController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
@GetMapping("/ask-with-thinking")
public String askWithThinking(@RequestParam String question) {
// 1. (可选) 设置系统提示词，指导模型如何思考
SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate("""
你是一个严谨的数学家。请仔细思考问题，逐步推导，并清晰地展示你的推理过程。
最终答案请用方括号【】标注。
""");
Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage();
// 2. 创建用户问题消息
UserMessage userMessage = new UserMessage(question);
// 3. 构建 Prompt，包含系统消息和用户消息
Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));
// 4. 创建并配置 QwenChatOptions，启用思考链 (Chain-of-Thought)
QwenChatOptions options = QwenChatOptions.builder()
.withModel("qwen-turbo") // 如果与全局配置不同，可以在这里覆盖
.withTemperature(0.3f) // 可选：控制随机性，较低值输出更集中
.withEnableThinking(true) // !!! 核心：启用思考链推理 !!!
.build();
// 5. 将自定义的 Options 设置到 Prompt 中
prompt = new Prompt(prompt.getMessages(), options); //
使用新的options覆盖Prompt的选项
// 6. 调用 ChatClient 并获取响应
String fullResponse = chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
return fullResponse;
}
}
```
### 关键说明
1. **`withEnableThinking(true)`:** 这行代码是启用思考链的核心。它作为 `QwenChatOptions` 的一部分传递给 `Prompt` 对象。
2. **系统提示词 (System Prompt):** 强烈建议配合
使用清晰的系统提示词（如示例中的数学家角色和指令）。这能更有效地引导模型按照期望的格式展示其思考过程（例如要求逐步推导、用特定符号标注最终答案）。
3. **`QwenChatOptions`:** 这是
Spring AI Alibaba 为通义千问模型提供的专属配置类。`withEnableThinking` 是其特有的方法之一。务必导入正确的包 `com.alibaba.cloud.ai.
spring.ai.alibaba.qwen.api.QwenChatOptions`。
4. **覆盖 Prompt 选项:** 示例中通过 `new Prompt(prompt.getMessages(), options)` 将构建好的 `options` 应用到 `prompt` 上。这是设置请求级选项的标准方式。
5. **模型支持:** 确保你选择的模型（如 `qwen-turbo`, `qwen-plus`, `qwen-max`）支持思考链推理功能。较新的模型通常支持得更好。
6. **输出格式:** 启用 `withEnableThinking(true)` 后，模型的响应将包含详细的推理步骤（思考链），最后给出最终答案。最终答案的格式可以通过系统提示词精确控制（如示例中的 `【最终答案】`）。
### 典型输出示例
假设提问 `“如果小明有5个苹果，他吃掉2个，又买了3个橙子，他现在一共有几个水果？”`，启用思考链后，模型可能返回：
```text
好的，让我们一步步来解决这个问题：
1. **初始状态：** 小明一开始有 5 个苹果。
2. **吃掉苹果：** 他吃掉了 2 个苹果。所以剩下的苹果数量是：5 - 2 = 3 个苹果。
3. **购买橙子：** 他买了 3 个橙子。
4. **计算总水果数：** 他现在拥有的水果包括剩下的苹果和新买的橙子。因此，总水果数 = 剩下的苹果数 + 橙子数 = 3 + 3 = 6 个水果。
【最终答案】小明现在一共有 6 个水果。
```
###
注意事项
* **性能折衷:** 启用思考链会增加模型的推理时间（Token 消耗通常也会增加），因为模型需要生成更长的中间步骤文本。在需要快速响应的简单查询场景下，可以考虑禁用 (`false`)。
* **步数限制:** 模型内部的思考步数有其限制。对于极其复杂的问题，思考链可能会被截断。
* **异常处理:** 代码中应添加适当的异常处理（如 `try-catch`）来捕获 API 调用可能出现的错误（网络问题、无效API Key、模型过载等）。
* **参考官方示例:** 强烈建议查阅 `
spring-ai-alibaba-examples` 仓库中的相关示例，获取更详细的最佳实践和最新用法[^2]。
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