Spring AI-17.聊天模型API:构建智能对话的坚实桥梁
在人工智能与软件开发深度融合的当下,智能聊天功能已成为众多应用的重要组成部分。Spring AI的聊天模型API以其强大的功能和灵活的架构,为开发者提供了构建高效、智能聊天交互的有力工具。它不仅简化了与不同AI模型的集成过程,还通过标准化接口和丰富的特性支持,让开发者能够轻松实现多样化的聊天应用场景。
一、核心架构:统一接口下的多元适配
Spring AI聊天模型API的核心在于其统一的接口设计。ChatModel
和StreamingChatModel
接口作为与AI模型交互的桥梁,为开发者提供了同步和流式两种编程模型。ChatModel
适用于常规的聊天请求,通过call
方法接收Prompt
对象,返回包含生成结果和元数据的ChatResponse
;而StreamingChatModel
则基于响应式编程,通过stream
方法实现实时、逐字输出,特别适合需要即时反馈的聊天场景,如在线客服、实时聊天机器人等。
Prompt
类作为输入的核心载体,封装了对话消息列表和模型请求选项。消息列表涵盖用户消息、系统消息、助手消息和工具响应消息等多种类型