<think>我们正在创建一个整合Dify与
Spring AI Alibaba的工程示例。根据引用，
Spring AI Alibaba是一个以
Spring AI为基础的
AI框架，深度集成百炼平台。而Dify是一个
AI应用开发平台。我们的目标是将两者集成到一个
Spring Boot项目中。
步骤：
1. 创建
Spring Boot项目
2. 添加
Spring AI Alibaba依赖
3. 配置Dify API（假设Dify提供API接口，我们可以通过RestTemplate或WebClient调用）
4. 编写代码调用Dify API
5. 集成
Spring AI Alibaba的功能（如使用其提供的智能体）
注意：由于Dify和
Spring AI Alibaba是两个不同的框架，我们需要分别配置它们。
具体步骤：
1. 创建
Spring Boot项目
使用
Spring Initializr（https
://start.
spring.io/）创建一个新的
Spring Boot项目，选择以下依赖：
-
Spring Web
-
Spring AI Alibaba (目前可能不在Initializr中，需要手动添加)
2. 添加依赖
在pom.xml中添加
Spring AI Alibaba的依赖（根据引用[2]）：
```xml
<dependency>
<groupId>com.
alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>
spring-
ai-
alibaba-
spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0</version> <
!-- 请查看最新版本 -->
</dependency>
```
同时，由于我们需要调用Dify的API，添加
Spring Web的依赖（如果创建时没有选）：
```xml
<dependency>
<groupId>org.
springframework.boot</groupId>
<artifactId>
spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
```
3. 配置Dify API
在application.yml（或application.properties）中配置Dify的API密钥和端点：
```yaml
dify
:
api-key
: your-dify-api-key
base-url
: https
://api.dify.
ai/v1 # 假设的Dify API地址，请根据实际修改
```
4. 创建Dify客户端
创建一个DifyClient的Bean，用于调用Dify API：
```java
@Configuration
public class DifyConfig {
@Value("${dify.api-key}")
private String apiKey;
@Value("${dify.base-url}")
private String baseUrl;
@Bean
public RestTemplate difyRestTemplate() {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
restTemplate.getInterceptors().add((request, body, execution) -> {
request.getHeaders().add("Authorization", "Bearer " + apiKey);
return execution.execute(request, body);
});
return restTemplate;
}
}
```
5. 创建服务类调用Dify
创建一个服务类，通过RestTemplate调用Dify的API。例如，调用Dify的聊天接口：
```java
@Service
public class DifyService {
private final RestTemplate restTemplate;
private final String baseUrl;
public DifyService(RestTemplate difyRestTemplate, @Value("${dify.base-url}") String baseUrl) {
this.restTemplate = difyRestTemplate;
this.baseUrl = baseUrl;
}
public String chat(String message) {
// 构建请求体
Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>();
requestBody.put("query", message);
// 这里根据Dify API实际需要的参数构建
// 发送请求
ResponseEntity<Map> response = restTemplate.postForEntity(baseUrl + "/chat/completions", requestBody, Map.class);
// 解析响应
// 注意：这里简化了，实际需要根据Dify返回的JSON结构来解析
Map<String, Object> responseBody = response.getBody();
return (String) responseBody.get("answer");
}
}
```
6. 集成
Spring AI Alibaba
根据引用[2]，我们可以使用
Spring AI Alibaba来创建智能体。这里我们假设创建一个简单的智能体服务：
```java
@Service
public class
AlibabaAIService {
private final ChatClient chatClient;
public
AlibabaAIService(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
public String generate(String prompt) {
return chatClient.call(prompt);
}
}
```
在配置文件中配置
Spring AI Alibaba（例如使用百炼平台）：
```yaml
spring:
ai:
alibaba:
chat
:
# 配置百炼平台的访问信息
url
: https
://b
ailian.aliyun.com/... # 百炼平台的聊天接口URL
access-key-id
: your-access-key-id
access-key-secret
: your-access-key-secret
```
7. 创建控制器
创建一个控制器，分别调用Dify和
Spring AI Alibaba的服务：
```java
@RestController
public class
AIController {
private final DifyService difyService;
private final
AlibabaAIService
alibabaAIService;
public
AIController(DifyService difyService,
AlibabaAIService
alibabaAIService) {
this.difyService = difyService;
this.
alibabaAIService =
alibabaAIService;
}
@GetMapping("/dify")
public String difyChat(@RequestParam String message) {
return difyService.chat(message);
}
@GetMapping("/
alibaba")
public String
alibabaChat(@RequestParam String message) {
return
alibabaAIService.generate(message);
}
}
```
8. 运行和测试
启动
Spring Boot应用，访问：
- http
://localhost
:8080/dify?message=你好 调用Dify
- http
://localhost
:8080/
alibaba?message=你好 调用
Spring AI Alibaba
注意：以上代码是一个简化的示例，实际使用时需要根据Dify和百炼平台的具体API文档调整请求和响应的处理。
这个示例工程整合了Dify和
Spring AI Alibaba，使得在一个
Spring Boot项目中可以同时使用两个平台的能力。
引用：
[^1]
: 阿里巴巴
发布了
Spring AI Alibaba，深度集成百炼平台。
[^2]
: Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式
发布，支持智能体开发。
[^3]
: Dify与传统工具的比较，这里我们通过API调用方式集成Dify。
[^4]
: Spring AI的特点，而
Spring AI Alibaba是基于
Spring AI的。
§§相关问题§§
1. 如何获取Dify的API密钥？
2.
Spring AI Alibaba支持哪些具体的
AI模型？
3. 在集成Dify和
Spring AI Alibaba时，如何处理两个服务返回结果不一致的情况？
4. 如何优化这个整合工程的性能？</think>### 整合Dify与
Spring AI Alibaba的工程示例
#### 1. **创建基础
Spring Boot项目**
```bash
# 使用
Spring Initializr创建项目
curl https
://start.
spring.io/starter.zip \
-d dependencies=web,
ai \
-d type=gradle-project \
-d language=java \
-d bootVersion=3.2.0 \
-d groupId=com.example \
-d artifactId=dify-
springai-demo \
-o project.zip
unzip project.zip && cd dify-
springai-demo
```
#### 2. **添加依赖配置**
在`build.gradle`中添加：
```gradle
dependencies {
//
Spring AI Alibaba核心依赖
implementation 'com.
alibaba.cloud
:spring-
ai-
alibaba-
spring-boot-starter
:1.0.0'
// Dify API客户端
implementation 'org.
springframework.boot
:spring-boot-starter-webflux'
// 向量数据库支持（示例使用Redis）
implementation 'org.
springframework.
ai:spring-
ai-redis-
spring-boot-starter'
}
```
#### 3. **配置连接参数**
`application.yml`配置：
```yaml
# Dify配置
dify
:
api-key
: YOUR_DIFY_API_KEY
base-url
: https
://api.dify.
ai/v1
#
Spring AI Alibaba配置
spring:
ai:
alibaba:
access-key-id
: YOUR_
ALIBABA_ACCESS_KEY
access-key-secret
: YOUR_
ALIBABA_SECRET
chat
:
model
: qwen-max
embedding
:
model
: text-embedding-v1
vectorstore
:
redis
:
uri
: redis
://localhost
:6379
```
#### 4. **实现Dify集成服务**
```java
@Service
public class DifyIntegrationService {
private final WebClient webClient;
public DifyIntegrationService(@Value("${dify.base-url}") String baseUrl,
@Value("${dify.api-key}") String apiKey) {
this.webClient = WebClient.builder()
.baseUrl(baseUrl)
.defaultHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
.build();
}
public Mono<String> callDifyAPI(String prompt) {
return webClient.post()
.uri("/chat-messages")
.bodyValue(Map.of("inputs", Map.of("query", prompt)))
.retrieve()
.bodyToMono(String.class);
}
}
```
#### 5. **创建
Spring AI智能体**
```java
@Bean
public ChatClient
alibabaChatClient(
AiClient
aiClient) {
return new PromptTemplateChatClient(
aiClient) {
@Override
public String call(String message) {
// 添加Dify结果增强
String difyContext = difyService.callDifyAPI(message).block();
String enhancedPrompt = "Dify上下文
: " + difyContext + "\n用户问题
: " + message;
return super.call(enhancedPrompt);
}
};
}
```
#### 6. **实现REST控制器**
```java
@RestController
public class
AIController {
private final ChatClient chatClient;
public
AIController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
@PostMapping("/ask")
public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody String question) {
String response = chatClient.call(question);
return ResponseEntity.ok(response);
}
}
```
#### 7. **运行与测试**
```bash
# 启动应用
./gradlew bootRun
# 测试请求
curl -X POST http
://localhost
:8080/ask \
-H "Content-Type
: text/pl
ain" \
-d "如何优化电商推荐系统？"
```
### 关键集成点说明
1. **双引擎协同**
- Dify处理非结构化数据检索（如知识库查询）
-
Spring AI Alibaba执行核心推理任务
- 通过`enhancedPrompt`实现结果融合
2. **工作流设计**
```merm
aid
graph LR
A[用户请求] --> B{Dify API}
B --> C[知识库检索]
C --> D[
Spring AI Alibaba]
D --> E[生成最终响应]
```
3. **部署优化建议**
- 使用
Spring Cloud LoadBalancer实现
AI服务动态路由
- 通过`@Retryable`注解添加服务容错机制
- 集成Prometheus监控双引擎调用延迟
> **提示**：完整示例需申请[Dify API Key](https
://dify.
ai/)和[
阿里云百炼平台账号](https
://b
ailian.aliyun.com/)，实际部署时建议使用配置中心管理敏感信息[^2][^4]。
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