【Spring AI】阿里云DashScope灵积模型

最新推荐文章于 2025-10-23 10:09:20 发布
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#阿里云 #云计算 #ai #spring #人工智能

DashScope（灵积模型）是阿里云提供的大模型服务平台，集成了阿里自研的 通义千问（Qwen）系列大语言模型（LLM）以及多模态模型，为企业与开发者提供开箱即用的 AI 能力。

官网地址
https://dashscope.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.0.0.1d1d6c4aO7i0Y2

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核心文档
https://java2ai.com/docs/dev/models/dashScope/?spm=4347728f.791727de.0.0.f4db7982mcI8vh

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【大模型】Spring AI Alibaba 对接百炼平台大模型使用详解
congge
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核心功能： ✅ AI服务集成：基于Spring AI Alibaba框架，提供阿里云DashScope服务的快速接入能力 ✅ 双模式交互：支持同步阻塞调用与流式响应（SSE），满足不同场景需求 ✅ 灵活配置：通过实现模型参数动态管理，支持多模型切换技术矩阵： 三、代码解析 1. 启动类 作用：初始化Spring上下文，加载配置文件和依赖。 2. ChatClient控制器 同步调用：通过方法实现阻塞调用，返回纯文本内容。 流式调用：通过方法实现流式响应，适合大模型输出的打字机效果。 3. Ch
【AI大模型】DashScope 介绍
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DashScope是阿里云的一款模型服务产品，简化了AI模型的应用与部署。 * 对主流的AI大模型进行了标准化封装，提供API接口，方便开发者可以调用这些模型，并进行推理、训练、微调。 * 为开发者提供了从模型获取、使用到优化的一站式解决方案，极大地促进了AI技术在不同行业和场景中的广泛应用。
从 0 到 1：用 Python 对接阿里云 DashScope，轻松实现 AI 对话功能
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本文介绍了如何使用Python调用阿里云DashScope平台的"qwen-plus"大模型实现AI对话功能。
浅析阿里云灵积（平台）模型服务
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08-23 4178
DashScope灵积模型服务以模型为中心，致力于面向AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务API。DashScope灵积模型服务依托达摩院等机构的优质模型，在阿里云基础设施之上构建。灵积服务4.11号刚刚开通公测，目前提供Paraformer语音识别API能力，后续通义千问也将通过该服务对外提供API能力。本文演示如何快速通过Python SDK接入服务。
DashScope - 阿里模型服务灵积
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-22 6206
DashScope灵积模型服务建立在“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）的理念基础之上，围绕AI各领域模型，通过标准化的API提供包括模型推理、模型微调训练在内的多种模型服务。通过围绕模型为中心，DashScope灵积模型服务致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务。, 您可以通过环境变量设置api_key保存文件位置。推荐通过环境变量设置api-key。基于 Python 3.8+
基于阿里云DashScope API构建智能对话指南
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本文介绍了如何基于阿里云DashScope API构建企业级智能客服系统。项目核心需求包括多轮自然语言对话、低延迟流式响应、工具调用能力和稳定部署。技术选型上，DashScope因其模型多样性、API兼容性、性能保障和成本效益脱颖而出。文章详细展示了基础对话功能的实现代码，并进一步优化了
Spring AI应用系列——基于DashScope平台的Chat应用
weixin_50236329的博客
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功能: 支持自定义 Advisor，增强聊天功能。应用场景: 多轮对话、个性化推荐等复杂场景。
SpringAI系列---【SpringAI如何接入阿里云百炼大模型？】
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如果是要接入阿里云百炼模型，首先推荐使用Spring AI Alibaba，而不是使用SpringAI。当然了，因为百炼的通义模型都遵循了openai规范，所以，我们若非要用SpringAI接入百炼大模型，我们可以使用引入openai的依赖来接入百炼大模型。阿里云百炼的通义千问模型支持 OpenAI 兼容接口，您只需调整 API Key、BASE_URL 和模型名称，即可将原有 OpenAI 代码迁移至阿里云百炼服务使用。因为这个是游戏，不需要保存聊天记录，游戏结束就结束了，所以不持久化会话id了。
Spring-AI 接入（本地大模型 deepseek + 阿里云百炼 + 硅基流动）
陈卓fighting!!!
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全双工通信：支持STT/TTS双向处理流水线混合式调用• 同步（call）• 流式（stream）• 异步（asyncCall + 轮询）生产级特性• @PreDestroy自动清理临时文件• ScheduledExecutorService实现任务状态跟踪• Commons IO进行高效文件操作。
Spring AI+DashScope的简单使用
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【代码】Spring AI+DashScope的简单使用。
Spring AI应用系列——基于DashScope平台自主Model配置的Chat应用
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特色：开发者可编程自定义 LLMs 参数，覆盖默认配置。参数如控制文本多样性、影响文本质量、调整文本随机性，赋予开发者灵活掌控对话风格的能力。综上，本文全方位拆解基于 DashScope 平台的 Spring AI Chat 应用，深入解读核心功能与参数配置。单元测试的加持，全方位验证控制器可靠性与稳定性，为开发者呈上详尽开发指南与实用范例，助力高效、优质 Chat 应用开发。
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意味着，就像欧几里得集合中平面上的点可以根据坐标的远近关系而接近或远离一样，在语义空间中，点的接近程度反应了意义的相似性。代码示例:ChatResponse chatResponse = ChatClieng.builder(chatModel).build().prompt().advisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorSrore,SearchRequest.defaults())).user(user text).call().chatResponse();
Springboot集成阿里云通义千问(灵积模型)
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我这里集成后，做成了一个工具jar包，如果有不同方式的，欢迎大家讨论，共同进步。集成限制：1、灵积模型有QPM(QPS)限制，每个模型不一样，需要根据每个模型适配。
阿里云获取DASHSCOPE_API_KEY教程，以及配置DASHSCOPE_API_KEY环境变量
还在活水泥的未来包工头
06-23 5604
要获取阿里云的 DASHSCOPE_API_KEY（通义千问API密钥），需要在阿里云平台上完成开通服务和创建密钥的流程。确保创建AccessKey的账号有通义千问API的调用权限（默认开通服务的账号有此权限）。DASHSCOPE_API_KEY 实际上是阿里云的。，用于API调用身份验证。，使用账号密码或RAM用户登录。若需永久生效，添加到。
阿里DashScope SDK的真的能用么？简直就是代码里下毒，跑起来CPU占满。
wuyongfan6589的博客
12-01 2217
不知道阿里的DashScope水平为什么是这样。2024年了，依然没有提供OpenAPI，Python SDK缺乏异步支持（实际上内部是将异步功能转成了同步调用 😷）。更令人费解的是，同步代码实现水平令人堪忧，显然是并非python开发者实现的，且并有进行过详细的代码评审和单元测试，这种问题在现代开发中堪称“下毒”。使用这样的SDK，不禁让人怀疑，这真的是面向开发者的吗？
【AICG】通过Python调取通义灵积大模型，实现企业微信机器人智能对话
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本教程将指导如何申请灵积模型 API 并在 Python 中使用它。我们将通过几个简单的步骤来完成这一过程。现在已经完成了企业微信机器人与灵积模型 API 的集成，并实现了基本的消息自动回复功能。根据实际情况调整 webhook 地址、API 密钥等参数。
从零到一：ChatBox集成阿里云DashScope灵积模型的技术实践
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在AI交互日益频繁的今天，如何安全高效地连接主流AI模型服务成为开发者面临的重要挑战。ChatBox作为一款开源AI桌面客户端，通过模块化设计实现了与多种模型服务的无缝对接。本文将以SiliconFlow模型集成方案为蓝本，详细解析如何为ChatBox扩展阿里云DashScope灵积模型支持，帮助开发者快速掌握第三方AI服务的接入技巧。 ## 项目架构概览 ChatBox采用分层架构设计，将模...
spring-ai-alibaba dashscope 实现上下文文本管理和内容解析
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Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 构建的 AI 应用开发框架，深度集成阿里云百炼平台能力，其 spring-ai-alibaba-starter-dashscope 核心启动包集成了 DashScope 大模型服务，可用于实现上下文文本管理和内容解析。 在实现上下文文本管理和内容解析时，可借助 spring-ai-alibaba-core 框架底层核心库提供的基础抽象与通用能力，如模型适配、上下文管理等。该库无需手动引入，会由其他模块自动依赖 [^1]。 以开发智能机票助手为例，要实现上下文文本管理和内容解析，可使用 Spring AI Alibaba 框架结合 DashScope 大模型服务，让其基于 AI 大模型与用户对话，理解用户自然语言表达的需求，支持多轮连续对话，在上下文中理解用户意图。同时，理解机票操作相关的术语与规范并严格遵守，必要时调用工具辅助完成任务，还可使用 RAG 增加机票退改签规则 [^4]。 对于开发智能机票助手这类项目，使用 dashscope-chat 子模块可以快速构建生产级 AI 服务。该模块设计遵循 Spring AI Alibaba 框架的最佳实践，支持同步和流式调用，提供灵活的配置能力和企业级特性，建议结合阿里云 ACM 实现动态配置更新，进一步提升系统的灵活性和可维护性 [^3]。 以下是一个简单的示例代码框架，展示如何使用 Spring AI Alibaba DashScope 进行上下文管理和内容解析： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.CommandLineRunner; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.ai.chat.ChatClient; import org.springframework.ai.chat.ChatResponse; import org.springframework.ai.chat.Generation; import org.springframework.ai.prompt.Prompt; import org.springframework.ai.prompt.messages.UserMessage; import java.util.List; @SpringBootApplication public class SpringAIDashScopeExample implements CommandLineRunner { @Autowired private ChatClient chatClient; public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringAIDashScopeExample.class, args); } @Override public void run(String... args) throws Exception { // 创建用户消息 UserMessage userMessage = new UserMessage("我想预定一张明天从北京到上海的机票"); // 创建提示信息 Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage)); // 发送请求并获取响应 ChatResponse chatResponse = chatClient.exchange(prompt); // 解析响应内容 List<Generation> generations = chatResponse.getGenerations(); for (Generation generation : generations) { System.out.println(generation.getText()); } } } ```
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