<think>我们正在讨论在
Spring AI
框架中集成讯飞星火Spark Lite模型。根据引用[2][4]，我们知道讯飞星火提供了API，可以通过HTTP调用。
Spring AI
框架支持多种AI模型，但讯飞星火可能不是官方直接支持的。因此，我们需要通过自定义的方式集成。
步骤：
1. 添加必要的依赖：
Spring AI
框架通常需要`
spring-ai-core`，但为了调用HTTP接口，我们还需要Web相关的依赖。
2. 配置讯飞星火的API参数：包括API URL、API Key、模型版本等。
3. 实现一个自定义的`ChatClient`来调用讯飞星火的API。
4.
处理授权和错误（参考引用[3]中提到的授权
问题）。
由于
Spring AI
框架设计上允许扩展，我们可以创建一个实现`ChatClient`接口的类。
详细步骤：
1. 创建
Spring Boot项目并添加依赖（假设
使用Maven）：
在`pom.xml`中添加：
```xml
<dependencies>
<!--
Spring AI -->
<dependency>
<groupId>org.
springframework.ai</groupId>
<artifactId>
spring-ai-core</artifactId>
<version>0.8.0</version> <!-- 请根据实际情况选择版本 -->
</dependency>
<!--
Spring Web用于HTTP调用 -->
<dependency>
<groupId>org.
springframework.boot</groupId>
<artifactId>
spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 其他依赖如Lombok等 -->
</dependencies>
```
2. 配置参数（application.yml）：
```yaml
xunfei:
spark:
api-url: "https://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat" # 根据实际接口地址填写
api-key: "your_api_key"
app-id: "your_app_id" # 讯飞星火需要appid
domain: "general" # 根据模型选择，例如Spark Lite可能是general
```
3. 创建配置类，读取配置：
```java
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "xunfei.spark")
@Data // Lombok注解，自动生成getter/setter
public class SparkConfig {
private String apiUrl;
private String apiKey;
private String appId;
private String domain;
}
```
4. 实现自定义的ChatClient：
```java
@Component
public class SparkChatClient implements ChatClient {
private final SparkConfig config;
private final RestTemplate restTemplate;
public SparkChatClient(SparkConfig config, RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
this.config = config;
this.restTemplate = restTemplateBuilder.build();
}
@Override
public String call(String message) {
// 构建请求体
SparkRequest request = new SparkRequest();
// 设置请求参数，根据讯飞星火API文档
// 这里需要构建完整的请求结构，包括header和payload
// 由于讯飞星火的API需要鉴权，鉴权方式可能是API Key放在Header中，具体参考API文档
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
// 通常讯飞星火
使用API Key和API Secret生成签名，这里简化
处理，实际需要根据引用[3]
处理授权
问题
// 生成签名（参考讯飞文档：https://www.xfyun.cn/doc/spark/Web.html#_1-%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E）
// 这里我们假设已经通过配置获取了API Key，但实际调用需要生成鉴权URL（带签名）
// 注意：讯飞星火API调用需要生成鉴权参数，并且每次请求都要重新生成（因为时间戳变化）
// 生成签名的方法可以单独写一个工具类
String authUrl = AuthUtils.getAuthUrl(config.getApiUrl(), config.getApiKey(), config.getApiSecret());
// 但是注意，上面的getAuthUrl方法需要api-secret，我们在配置中可能没有，所以配置中应该增加api-secret
// 因此，我们需要在配置类中增加apiSecret字段，并在配置文件中配置。
// 由于鉴权生成较为复杂，这里不展开，假设我们已经有了带签名的URL（authUrl）作为实际请求的URL。
// 构建请求实体
HttpEntity<SparkRequest> entity = new HttpEntity<>(request, headers);
// 发送请求
ResponseEntity<SparkResponse> response = restTemplate.postForEntity(authUrl, entity, SparkResponse.class);
// 解析响应
if (response.getStatusCode().is2xxSuccessful() && response.getBody() != null) {
// 从响应体中提取回复
return response.getBody().getText();
} else {
throw new RuntimeException("调用讯飞星火API失败: " + response.getStatusCode());
}
}
}
```
5. 关于鉴权：讯飞星火的API调用需要生成签名，具体方法参考引用[2]中的开放文档地址。我们可以创建一个`AuthUtils`类：
```java
public class AuthUtils {
public static String getAuthUrl(String hostUrl, String apiKey, String apiSecret) throws Exception {
URL url = new URL(hostUrl);
// 时间
SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("EEE, dd MMM yyyy HH:mm:ss z", Locale.US);
format.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("GMT"));
String date = format.format(new Date());
// 拼接
String preStr = "host: " + url.getHost() + "\n" +
"date: " + date + "\n" +
"GET " + url.getPath() + " HTTP/1.1";
// 加密
Mac mac = Mac.getInstance("hmacsha256");
SecretKeySpec spec = new SecretKeySpec(apiSecret.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), "hmacsha256");
mac.init(spec);
byte[] hexDigits = mac.doFinal(preStr.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
// Base64加密
String sha = Base64.getEncoder().encodeToString(hexDigits);
// 拼接
String authorization = String.format("api_key=\"%s\", algorithm=\"%s\", headers=\"%s\", signature=\"%s\"", apiKey, "hmac-sha256", "host date request-line", sha);
// 拼接地址
HttpUrl httpUrl = HttpUrl.parse("https://" + url.getHost() + url.getPath()).newBuilder().
addQueryParameter("authorization", Base64.getEncoder().encodeToString(authorization.getBytes(StandardCharsets.UTF_8))).
addQueryParameter("date", date).
addQueryParameter("host", url.getHost()).
build();
return httpUrl.toString();
}
}
```
注意：上述鉴权方法可能需要调整，具体以讯飞星火API文档为准。
6. 在配置类中增加apiSecret字段，并在配置文件中配置。
7.
使用自定义的ChatClient：在需要的地方注入`ChatClient`（注意，因为我们实现了`ChatClient`接口，所以可以直接注入，但如果有多个实现，需要指定）
8. 错误
处理：参考引用[3]，调用API时可能会遇到授权错误，需要确保鉴权生成正确。
由于讯飞星火的API调用相对复杂，以上代码只是一个指引，具体实现需要根据实际API文档调整。
另外，
Spring AI
框架可能更新较快，请确保
使用兼容的版本。
相关
问题：
1. 如何解决讯飞星火API调用中的授权错误？
2.
Spring AI
框架中如何支持多个AI模型？
3. 如何测试集成后的讯飞星火模型功能？</think>### 在
Spring AI
框架中集成讯飞星火 Spark Lite 模型
#### 步骤 1：添加核心依赖
在 `pom.xml` 中添加
Spring AI 和 HTTP 客户端依赖：
```xml
<dependencies>
<!--
Spring AI 核心 -->
<dependency>
<groupId>org.
springframework.ai</groupId>
<artifactId>
spring-ai-core</artifactId>
<version>0.8.0</version> <!--
使用最新版本 -->
</dependency>
<!-- HTTP 调用 -->
<dependency>
<groupId>org.
springframework.boot</groupId>
<artifactId>
spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
```
#### 步骤 2：配置讯飞星火参数
在 `application.yml` 中配置：
```yaml
xunfei:
spark:
api-url: https://spark-api.xf-yun.com/v3.1/chat
api-key: your_api_key # 从讯飞控制台获取
app-id: your_app_id # 讯飞应用ID
domain: general # Spark Lite
使用 general
```
#### 步骤 3：实现自定义 ChatClient
创建 `XunfeiSparkClient` 实现
Spring AI 的 `ChatClient` 接口：
```java
@Component
public class XunfeiSparkClient implements ChatClient {
@Value("${xunfei.spark.api-url}")
private String apiUrl;
@Value("${xunfei.spark.api-key}")
private String apiKey;
@Value("${xunfei.spark.app-id}")
private String appId;
private final RestTemplate restTemplate;
public XunfeiSparkClient(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
this.restTemplate = restTemplateBuilder.build();
}
@Override
public String call(String prompt) {
// 1. 构建鉴权 Header
String authHeader = "Bearer " + generateAuthToken(); // 需实现鉴权生成逻辑
// 2. 构造请求体 (JSON结构需匹配讯飞API)
SparkRequest request = new SparkRequest(appId, prompt);
// 3. 发送请求
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.set("Authorization", authHeader);
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
ResponseEntity<SparkResponse> response = restTemplate.exchange(
apiUrl,
HttpMethod.POST,
new HttpEntity<>(request, headers),
SparkResponse.class
);
// 4. 解析响应
return response.getBody().getChoices().get(0).getContent();
}
// 实现讯飞鉴权生成逻辑（参考官方文档）
private String generateAuthToken() {
// 根据apiKey生成JWT令牌
// 详见讯飞鉴权文档：https://www.xfyun.cn/doc/spark/Web.html#_1-%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E
}
}
```
#### 步骤 4：配置请求/响应 DTO
```java
@Data
@AllArgsConstructor
public class SparkRequest {
private Header header;
private Parameter parameter;
private Payload payload;
public SparkRequest(String appId, String prompt) {
this.header = new Header(appId);
this.parameter = new Parameter(new Chat());
this.payload = new Payload(new Message(prompt));
}
// 嵌套DTO结构需匹配讯飞API格式
@Data
public static class Header {
private String app_id;
public Header(String appId) { this.app_id = appId; }
}
@Data
public static class Parameter {
private Chat chat;
public Parameter(Chat chat) { this.chat = chat; }
}
@Data
public static class Chat {
private String domain = "general"; // Spark Lite 固定值
private double temperature = 0.5;
}
}
```
#### 步骤 5：调用示例
```java
@RestController
public class AIController {
@Autowired
private ChatClient sparkClient;
@GetMapping("/ask")
public String ask
Question(@RequestParam String
question) {
return sparkClient.call(
question);
}
}
```
#### 关键注意事项
1. **鉴权实现**：讯飞 API
使用 HMAC-SHA256 签名，需严格按[官方文档](https://www.xfyun.cn/doc/spark/Web.html#_1-%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E)实现 `generateAuthToken()`
2. **版本兼容**：
Spring AI 0.8+ 支持自定义 `ChatClient` 扩展
3. **错误
处理**：需
处理 `HttpStatusCodeException` 异常（参考引用[3]的授权
问题）
4. **性能优化**：建议复用 `RestTemplate` 实例和鉴权令牌
> 提示：完整实现需参考[讯飞星火开放文档](https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi)的请求格式说明[^2]
---
### 相关
问题
1. 如何解决讯飞星火 API 调用时的 `401 Unauthorized` 错误？
2.
Spring AI
框架中如何实现多模型动态切换（如同时支持 OpenAI 和讯飞）？
3. 如何优化大模型响应结果的流式传输（streaming）体验？
4. 讯飞 Spark Lite 与其他商用模型（如 GPT-4）的性能对比有哪些差异？
本文详细介绍了如何解决SpringMVC框架中常见的GET与POST请求的乱码问题。对于GET请求，可以通过修改Tomcat的server.xml文件中的URI编码为UTF-8来解决；对于POST请求，则可以通过在web.xml中配置一个字符编码过滤器来解决。
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