Solon AI 开发学习3 - chat - 模型配置与请求选项

1、聊天模型配置（ChatConfig）

ChatConfig，聊天模型配置

属性	要求	描述
apiUrl:String	必须	模型服务接口地址（是完整地址）
apiKey:String		接口令牌
provider:String		服务提供者（如ollama、dashscope、openai），默认为 openai
model:String	必须	模型名字
headers:Map<String, String>		头信息（其它配置，都以头信息形式添加）
timeout:Duration		请求超时（默认：60s）
proxy:ProxyDesc		网络代理
defaultTools:Map		默认工具（每次请求，都会附上）
defaultToolsContext:Map		默认工具上下文（每次请求，都会附上）
defaultInterceptors:List		默认拦截器（每次请求，都会附上）
defaultOptions:Map		默认选项（每次请求，都会附上）

关于 model 配置：

• 如果是 ollama ，运行什么模型即填什么（如： ollama run deepseek-r1:7b，则填：deepseek-r1:7b）
• 如果是其它服务平台，请按平台的接口说明填写

更多可参考：《模型实例的构建和简单调用》

示例：

//用 ChatConfig 构建聊天模型（ChatConfig 一般用于接收配置注入）
public void case1(@Inject("${xxx.yyy}") ChatConfig config) {
    ChatModel chatModel = ChatModel.of(config).build(); 
}

//直接构建聊天模型（ChatModel.Builder 内置 ChatConfig）
public void case2() {
    ChatModel chatModel = ChatModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).model(model).build();
}

2、聊天模型请求选项（ChatOptions）

ChatOptions，聊天请求选项（不同模型，支持情况不同）

方法	描述
toolsContext():Map	获取工具上下文（附加参数）。v3.4.0 后支持
toolsContext(Map):self	设置工具上下文（附加参数）。v3.4.0 后支持
tools():FunctionTool[]	获取所有函数工具（内部构建请求时用）
tool(name):FunctionTool	获取函数工具
toolsAdd(FunctionTool):self	添加函数工具
toolsAdd(Iterable<FunctionTool>):self	添加函数工具
toolsAdd(ToolProvider):self	添加函数工具
toolsAdd(Object):self	添加函数工具（@ToolMapping object）
toolsAdd(String, Consumer<FunctionToolDesc>):self	添加函数工具（构建模式）
interceptors():ChatInterceptor[]	获取所有聊天拦截器（内部构建请求时用）
interceptorAdd(ChatInterceptor):self	添加聊天拦截器
interceptorAdd(int, ChatInterceptor):self	添加聊天拦截器
options():Map<String, Object>	获取所有选项（内部构建请求时用）
option(key):Object	获取选项
optionAdd(key,val):self	添加选项（常用选项之外的选项）
tool_choice(choiceOrName):self	常用选项：工具选择（可选：none，auto，required，或 tool-name）
max_tokens(val):self	常用选项：最大提示语令牌数限制
max_completion_tokens(val):self	常用选项：最大完成令牌数限制
temperature(val):self	常用选项：temperature 采样
top_p(val):self	常用选项：top_p 采样
top_k(val):self	常用选项：top_k 采样
frequency_penalty(val):self	常用选项：频率惩罚
presence_penalty(val):self	常用选项：存在惩罚
response_format(map):self	常用选项：响应格式
user(user):self	常用选项：用户

示例：

public void case1(ChatConfig config) {
    ChatModel chatModel = ChatModel.of(config).build(); //使用聊天配置
    
    chatModel.prompt("hello")
        .options(o->o.max_tokens(500)) //使用聊天选项
        .call();
}

public void case2(ChatConfig config, String user) {
    ChatModel chatModel = ChatModel.of(config).build(); //使用聊天配置
    
    chatModel.prompt("hello")
        .options(o->o.toolsAdd(new WeatherTool()).toolsContext(Utils.asMap("user", user))) //使用聊天选项
        .call();
}

//user 参数不加 @Param（即不要求 llm 输出），由 toolsContext 传入（扩展参数）！
public class WeatherTool {
    @ToolMapping(description = "获取指定城市的天气情况")
    public String get_weather(@Param(description = "根据用户提到的地点推测城市") String location, String user) {
        return "晴，24度"; //可使用 “数据库” 或 “网络” 接口根据 location 查询合适数据;
    }
}

3、关于 response_format （模型的响应格式）

每个模型可能不同，一般：默认为 md 格式。其它格式参考（具体要看模型的说明）：

chatModel.prompt("hello")
    .options(o->o.response_format(Utils.asMap("type", "json_object"))) //使用聊天选项
    .call();

chatModel.prompt("hello")
    .options(o->o.response_format(Utils.asMap("type", "json_schema",
                                    "json_schema", Utils.asMap("type","object","properties",Utils.asMap()),
                                    "strict", true))) //使用聊天选项
    .call();