<think>首先，用户的问题是：“我想查找将Spring AI接入IntelliJ IDEA的方法 请问Spring AI接入IntelliJ IDEA的方法”。这是在询问如何集成Spring AI到IntelliJ IDEA中。
回顾系统指令：
- 使用中文回答。
- 生成相关问题。
- 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。
- 所有行内数学表达式必须使用$...$格式，但这里可能没有数学内容。
- 独立公式必须使用$$...$$格式，但同样可能不适用。
- LaTeX语法正确。
- 在回答中引用的末尾添加引用标识，如[^1]。
用户提到了一个引用：
- 引用[1]：关于IntelliJ IDEA
快速接入LLMs大模型API，使用Spring AI接入百度千帆大模型。
引用内容摘要：
- 作者使用Spring AI接入百度文心一言的千帆大模型。
- 步骤包括创建API Key在百度智能云。
- 由于OpenAI和Google gemini限制中国区访问，选择了百度千帆。
- 强调了简单测试效果速度和可调通。
用户说：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。”
- 用户上一次的问题和我的回答：查看历史对话。
- 在初始系统指令中，有一个示例关于
快速排序，但那是示例，不是真实的对话。
- 在这个对话中，用户的上一条消息是：“我想查找将Spring AI接入IntelliJ IDEA的方法 请问Spring AI接入IntelliJ IDEA的方法”，这是第一个用户消息吗？
- 回顾整个对话：
- 系统给出了指令。
- 然后是用户的消息："参考站内引用:引用[1]:... 我想查找将Spring AI接入IntelliJ IDEA的方法 请问Spring AI接入IntelliJ IDEA的方法"
- 所以，这是用户的第一条消息。没有之前的对话历史。
因此，我需要基于当前消息回答。
关键点：
- 用户需求：如何将Spring AI接入IntelliJ IDEA。
- 引用[1]提供了背景：有人用了Spring AI接入百度千帆大模型，但用户说这只是参考，不是真正需求。
- 用户强调“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但既然没有上一次，我应该专注于当前问题。
解读用户意图：
- 用户可能是在IntelliJ IDEA中开发，想集成Spring AI库来使用AI功能。
- Spring AI是一个项目，提供AI集成，类似于Spring Boot为AI服务。
- 接入IntelliJ IDEA并不意味着将AI集成到IDE本身，而是如何在IDE中配置和使用Spring AI库。
所以，回答应该集中在：
- 解释什么是Spring AI。
- 如何在IntelliJ IDEA中设置Spring AI项目。
- 步骤包括添加依赖、配置API等。
- 引用[1]提到了百度千帆，所以如果需要，我可以基于那个给出例子。
生成相关问题：系统指令要求“生成相关问题”，在回答末尾。
结构清晰的回答：
1. 介绍Spring AI和接入IntelliJ IDEA的概念。
2. 逐步指导：创建项目、添加依赖、配置API、测试。
3. 基于引用[1]，给出使用百度千帆的例子（既然是参考）。
4. 结束时有相关问题。
添加引用：参考引用[1]的部分末尾添加[^1]。
现在，构建回答大纲：
- 引言：解释Spring AI是什么，以及为什么在IntelliJ IDEA中使用。
- 步骤1：在IntelliJ IDEA中创建新Spring Boot项目。
- 步骤
2：添加Spring AI依赖到pom.xml或build.gradle。
- 步骤3：配置API Key，如百度千帆的API Key（基于引用）。
- 步骤4：编写简单的代码示例使用AI功能。
- 步骤5：运行和测试。
- 相关问题。
确保中文回答。
数学表达式：如果没有必要，可以不添加；这里主要是配置步骤。
生成相关问题：
- 类似于示例中的
快速排序问题。
- 例如：
1. 如何测试Spring AI集成？
2. 除了百度千帆，Spring AI支持哪些其他模型？
3. 如何优化Spring AI的性能？
引用添加：当提到引用内容时，加上[^1]。用户说引用仅供参考，所以我应该基于通用方法，但可以借鉴。
最终回答结构：
- 标题或开头：回答Spring AI接入方法。
- 正文：步骤。
- 结尾：相关问题。
</think>根据您的需求，我将详细解释如何将Spring AI集成到IntelliJ IDEA中。Spring AI是一个开源项目，提供了将大型语言模型（如OpenAI、Google Gemini或百度千帆）集成到Spring Boot应用的简化方式。在IntelliJ IDEA中实现这一集成，主要包括创建项目、添加依赖、配置API密钥和编写测试代码。以下步骤基于通用的开发和配置实践，参考了可用的文档和资源（包括您提供的引用[^1]），确保方法真实可靠。
### 步骤1: 在IntelliJ IDEA中创建Spring Boot项目
首先，启动IntelliJ IDEA并创建一个新的Spring Boot项目：
- 打开IntelliJ IDEA，选择 **File > New >
Project**。
- 在向导中，选择 **Spring Initializr** 作为项目类型。
- 设置项目元数据（如Group、Artifact、Java版本），默认使用JDK 11或更高版本。
- 在 **Dependencies** 部分，添加 **Spring Web** 依赖（用于构建REST API），但先不添加Spring AI依赖（下一步手动添加）。
- 点击 **Finish** 创建项目。
### 步骤
2: 添加Spring AI依赖
Spring AI通过Maven或Gradle管理依赖。在IntelliJ IDEA中添加Spring AI依赖：
- 打开项目的 `pom.xml` 文件（如果是Maven项目）。
- 在 `<dependencies>` 部分添加以下代码：
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
<version>0.8.1</version> <!-- 使用最新版本，检查官方文档 -->
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-
quickstart</artifactId> <!-- 基本依赖 -->
<version>0.8.1</version>
</dependency>
```
- 如果您计划使用特定模型（如百度千帆），添加对应的依赖。例如，参考引用[^1]中使用的百度千帆模型：
```xml
<dependency>
<groupId>com.baidu.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-baidu-qianfan</artifactId> <!-- 示例依赖名，需确认官方文档 -->
<version>0.8.1</version>
</dependency>
```
注意：Spring AI官方支持多种模型，依赖名可能因模型而异，请查阅 [Spring AI Documentation](https://docs.spring.io/spring-ai/reference/) 获取最新信息。
- 保存文件后，IntelliJ IDEA会自动下载依赖（右下角提示 **Maven Reload**）。
### 步骤3: 配置API密钥
参考引用[^1]，由于某些API（如OpenAI）可能限制中国区访问，因此这里以百度千帆模型为例配置API密钥：
- 登录百度智能云（智能云）创建API Key：[百度智能云控制台](https://console.bce.baidu.com/)[^1]。
- 注册账号后，进入 **千帆大模型平台**，创建应用并获取API Key和Secret Key。
- 在IntelliJ IDEA中，打开 `src/main/resources/application.properties` 文件。
- 添加配置参数：
```properties
spring.ai.baidu.qianfan.api-key=
YOUR_API_KEY # 替换为您的API Key
spring.ai.baidu.qianfan.secret-key=
YOUR_SECRET_KEY # 替换为您的Secret Key
spring.ai.baidu.qianfan.base-url=https://aip.baidubce.com/rpc/
2.0/ai_custom/v1 # 百度千帆API地址
```
如果您使用其他模型（如OpenAI），配置类似：
```properties
spring.ai.openai.api-key=
YOUR_OPENAI_API_KEY
```
### 步骤4: 编写简单代码测试集成
创建一个Spring Boot控制器来调用AI服务：
- 在项目中，新建一个Java类，例如 `src/main/java/com/example/demo/AiController.java`。
- 添加以下代码：
```java
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class AiController {
private final ChatClient chatClient;
public AiController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient; // Spring AI自动注入ChatClient
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam String message) {
return chatClient.call(message); // 调用AI模型生成响应
}
}
```
此代码定义了一个REST端点 `/chat`，用于发送消息给AI模型并返回响应。参考引用[^1]，百度千帆模型在简单测试中效果可接受且速度较快[^1]。
### 步骤5: 运行和测试应用
- 在IntelliJ IDEA中，打开主启动类（通常为 `DemoApplication.java`），右键选择 **Run**。
- 应用启动后，访问 `http://localhost:8080/chat?message=你好，世界！` 在浏览器或Postman中测试。
- 如果集成成功，您将看到AI生成的响应（例如，百度千帆返回的文本）。
### 注意事项
- **API选择和限制**：正如引用[^1]指出，OpenAI和Google Gemini等模型可能限制中国区访问，因此选择百度千帆等本地模型更可靠[^1]。务必遵守API提供方的使用条款。
- **依赖管理**：Spring AI还在
快速发展中，版本更新频繁，请定期检查 [Spring AI GitHub](https://github.com/spring-
projects/spring-ai) 获取最新依赖。
- **调试支持**：IntelliJ IDEA内置的Spring Boot工具（如实时重载和日志查看）可以简化调试。
如果您遇到问题，建议查阅Spring AI官方文档或社区资源。这个集成方法基于Spring Boot标准实践，确保在IntelliJ IDEA中高效开发。
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