使用javaagent实现springboot工程中密码相关配置的统一化配置,避免密钥泄漏

关于javaagent的实现见上一篇文章,在本文中不再重点阐述

聊一聊java中的main方法、premain方法、Instrumentation接口

本项目环境及相关依赖说明:

jdk: 1.8.0_311

springboot: 2.6.4

maven: 3.6.3

凭据管理系统: ssm(腾讯的一个产品,无广告嫌疑,可选任意同类产品或类似功能的系统)

部署方式:docker

项目说明

为了减少将数据库密码等敏感信息直接明文配置在项目配置文件中而造成的密钥泄漏问题,本文选用了某大厂的一个凭据管理系统ssm,结合javaagent实现了密钥信息的统一化配置。

项目结构

主要配置信息

pom.xml:

    <profiles>
        <profile>
            <id>dev</id>
            <activation>
                <activeByDefault>true</activeByDefault>
            </activation>
            <properties>
                <!--权限认证-->
                <upms.authority.url>http://authapi-server-svc.xxx:8080</upms.authority.url>
                <upms.authority.token>***</upms.authority.token>
                <!--db-->
                <dataBase.transfer.url>
                    <![CDATA[ jdbc:mysql://x.x.x.x:3306/db_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&autoReconnect=true&useSSL=false&noAccessToProcedureBodies=true&serverTimezone=GMT%2b8&allowMultiQueries=true ]]>
                </dataBase.transfer.url>
                <dataBase.transfer.user>user_test</dataBase.transfer.user>
                <dataBase.transfer.password>***</dataBase.transfer.password>
                <!-- redis -->
         
<think>首先,用户的问题是:“我想寻找关于大模型的网页插件,可能用于浏览器扩展或集成到网站中请问大模型网页插件开发框架集成教程”。我需要基于系统级指令和用户可见层来构建我的回答。关键点:-使用中文回答。-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。-引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。-生成相关问题。-对于数学表达式,遵循$...$和$$...$$格式。-参考提供的引用,但用户的问题是关于大模型网页插件的开发框架和集成教程。回顾引用内容:-引用[1]:关于AIModelHub,一个Java框架,用于大模型应用集成。-引用[2]:关于LangChain框架的环境搭建、模型选择等。-引用[3]:关于大模型AI进阶学习,包括私有知识库、agent对话机器人等。-引用[4]:关于智谱AI及其产品。-引用[5]:关于LangChain框架和GPT-4插件。用户的问题聚焦在“大模型网页插件”,包括浏览器扩展或网站集成,涉及开发框架和集成教程。核心元素:-大模型:如GPT、ChatGLM等。-网页插件:可能指浏览器扩展(如Chrome插件)或网站集成(如嵌入大模型的API)。-开发框架:如LangChain、AIModelHub。-集成教程:如何实现集成。从引用中提取相关信息:-引用[2]提到LangChain框架支持多种LLM模型,如GPT、BERT。-引用[5]强调LangChain框架在提升LLM潜力方面的作用,包括插件集成。-引用[1]介绍AIModelHub,一个Java框架,用于模型应用集成。-引用[3]提到基于agent的对话机器人开发。-引用[4]介绍智谱AI的产品,如ChatGLM。用户的需求是开发网页插件,所以框架如LangChain(Python/JavaScript)可能更相关,因为它支持前端集成。结构清晰的回答:1.**理解需求**:确认用户想开发基于大模型的网页插件。2.**推荐框架**:基于引用,推荐LangChain作为主要框架,因为它被多次提及且支持多种模型和集成。3.**集成教程**:提供简要步骤或资源链接。4.**生成相关问题**:在末尾添加相关问题。确保真实可靠:基于提供的引用,不要编造信息。引用内容如LangChain是可靠的框架。添加引用标识:在回答中自然地引用相关部分,例如在提到LangChain时引用[2]或[5]。数学表达式:用户的问题不涉及数学,所以可能不需要。但如果有,需遵循指令。生成相关问题:在回答末尾添加“相关问题”部分。回答大纲:1.**引言**:重述用户需求,确认方向。2.**推荐开发框架**:-LangChain:支持JavaScript,适合网页集成。-AIModelHub:Java框架,如果用户偏好Java。3.**集成教程概述**:-简要步骤:环境搭建、模型选择、API集成、前端展示。-参考资源:如官方文档或教程链接。4.**实际示例**:可能提供一个简单的代码片段(如JavaScript),如果合适。5.**生成相关问题**:列出2-3个相关问题。相关问题示例:-如何选择适合网页集成的LLM模型?-LangChain框架的具体使用案例有哪些?-浏览器扩展开发的最佳实践?引用使用:-当提到LangChain时,引用[2]或[5]。-当提到AIModelHub时,引用[1]。最终回答:-使用中文。-结构:问题确认、框架推荐、教程指南、相关问题。</think>### 大模型网页插件开发框架与集成教程 您的需求是开发基于大模型的网页插件,可能用于浏览器扩展(如Chrome插件)或网站集成(如嵌入聊天机器人)。这通常涉及选择合适的大模型开发框架、集成API到前端,并遵循最佳实践。以下我将基于可靠信息(主要参考站内引用)逐步解答,确保回答真实可靠。大模型如GPT、ChatGLM等可通过框架简化集成,LangChain和AI Model Hub是两个主流选择。 #### 1. **推荐开发框架** 开发大模型网页插件的核心是选择一个支持前端集成和API管理的框架。以下是两个高效且广泛使用的框架: - **LangChain框架**:这是一个开源框架,支持Python和JavaScript,专为简化大型语言模型(LLM)应用开发而设计。它提供模块化工具,用于模型集成、提示词管理、上下文构建和插件开发,非常适合网页插件场景(如浏览器扩展或网站嵌入)。LangChain支持主流模型如GPT-4、ChatGLM等,并能轻松处理实时数据流和用户交互。其优势在于灵活性高,开发者可以快速构建对话机器人或知识库插件[^2][^5]。 适用场景:如果您偏好JavaScript开发,LangChain是首选,因为它提供丰富的API和文档,便于集成到前端。 - **AI Model Hub框架**:这是一个Java框架,专注于大模型应用集成,通过统一API格式对接各大模型厂商(如智谱AI的ChatGLM)。它简化了数据转换、模型切换和插件调用,适合企业级网站集成或复杂浏览器扩展。AI Model Hub强调Model as a Service(MaaS)理念,支持上下文管理和知识库调用,加速开发过程[^1][^4]。 适用场景:如果您熟悉Java环境或需要高性能企业应用,AI Model Hub更合适。 选择建议: - 对于轻量级网页插件(如简单聊天机器人),优先使用LangChain(JavaScript版)。 - 对于需深度定制的浏览器扩展或网站集成,结合LangChain和AI Model Hub可提升效率。 #### 2. **集成教程:开发步骤与资源** 集成大模型到网页插件涉及环境搭建、模型选择、API连接和前端展示。以下是基于LangChain框架的简要教程(以JavaScript为例),因为它更通用且易于上手。整个过程参考了官方文档和最佳实践[^2][^5]。 ##### 关键步骤: 1. **环境搭建**: - 安装依赖:确保Node.js环境,然后通过npm安装LangChain包。 ```bash npm install langchain ``` - 配置模型API:例如,使用OpenAI或智谱AI的API密钥。在项目根目录创建`.env`文件存储密钥: ``` OPENAI_API_KEY=your_api_key ``` 2. **模型选择与初始化**: - 选择适合的大模型:如GPT-4或ChatGLM-6B(开源单卡版)。在代码中初始化模型。 ```javascript import { OpenAI } from "langchain/llms/openai"; const model = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, temperature: 0.7 }); ``` 3. **构建网页插件功能**: - 对于浏览器扩展:使用LangChain的Agent模块创建交互逻辑。例如,开发一个基于大模型的网页摘要插件。 ```javascript import { initializeAgentExecutorWithOptions } from "langchain/agents"; import { SerpAPI } from "langchain/tools"; const tools = [new SerpAPI()]; // 集成搜索引擎工具 const executor = await initializeAgentExecutorWithOptions(tools, model, { agentType: "zero-shot-react-description" }); // 在扩展中调用:用户输入时生成响应 const input = "总结这个网页的内容"; const result = await executor.call({ input }); console.log(result.output); ``` - 对于网站集成:嵌入聊天窗口。使用React或Vue前端框架,结合LangChain的Chain模块。 ```javascript import { LLMChain } from "langchain/chains"; import { PromptTemplate } from "langchain/prompts"; const prompt = PromptTemplate.fromTemplate("你是一个助手,回答用户问题:{question}"); const chain = new LLMChain({ llm: model, prompt }); const response = await chain.call({ question: "如何开发大模型插件?" }); // 将response输出到网页UI ``` 4. **测试与部署**: - 本地测试:使用浏览器开发者工具调试插件。 - 部署:打包为Chrome扩展或集成到网站服务器。参考LangChain官方教程[^5]和AI Model Hub快速开始文档[^1]。 ##### 学习资源: - **LangChain官方文档**:[LangChain JS Documentation](https://js.langchain.com/docs) - 提供详细API指南和示例代码。 - **AI Model Hub教程**:[GitHub快速开始](https://github.com/aimodelhub/quickstart) - 包含Java集成示例。 - 免费课程:参考大模型进阶实战学习资源[^3],如“基于agent对话机器人开发”模块。 - 模型平台:智谱AI的开放平台提供ChatGLM等模型API[^4]。 注意事项: - 安全性:确保API密钥加密存储,避免泄露。 - 性能优化:对大模型响应进行缓存,减少延迟。 - 成本控制:使用开源模型如ChatGLM-6B降低成本[^4]。 #### 3. **生成相关问题** 以下问题基于您的查询衍生,帮助深化理解: 1. LangChain框架中如何实现大模型与浏览器扩展的实时交互? 2. 如何利用AI Model Hub构建私有知识库的网页插件? 3. 大模型网页插件的性能监控和优化策略有哪些? 如果您提供更多细节(如具体模型偏好或开发语言),我可以进一步细化建议。参考框架文档确保实现可靠性[^1][^2][^5]。
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