Spring AI-31.Perplexity 聊天模型集成指南

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
阅读量72 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能(AI) Java全套教程 Spring AI 文章标签： 人工智能 spring java Spring AI
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/youyong/article/details/148452924

Spring AI-31.Perplexity 聊天模型集成指南

Spring AI 通过兼容 OpenAI 协议实现与 Perplexity AI 的集成，Perplexity 是一款结合实时搜索与语言模型的服务，适合需要最新信息的对话场景（如实时问答、新闻摘要）。以下是详细的集成步骤和使用说明：

一、环境准备

  1. 获取 API 密钥

    • 访问 Perplexity 控制台 注册账号并生成 API 密钥。

    • 设置环境变量或配置文件：

      export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=your-perplexity-api-key

  2. 添加依赖
    在项目中引入 OpenAI 客户端依赖（Perplexity 兼容 OpenAI 接口）：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Cursor + OpenRouter：一站式整合多模型AI开发环境指南
私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692
08-11 2809
摘要： 本文介绍如何通过OpenRouter在Cursor编辑器中整合多AI模型（如GPT-4、Claude、Gemini等），实现统一API管理。详细步骤包括OpenRouter配置、代码示例、功能支持与限制分析，并推荐模型选择策略。同时提供自建代理（One API）等替代方案，帮助开发者灵活调用不同模型优化开发效率。未来可能支持更多模型，降低配置复杂度。
生成式引擎优化（GEO）：监控优化——AI时代的内容竞争力重构指南
解锁AI流量新红利！🚀 GEO优化（生成引擎优化）助您掌控AI搜索，让AI成为您的品牌最佳代言人！
08-17 939
随着AI搜索用户突破15亿，传统SEO模式面临三大失效痛点：语义理解偏差、跳转需求锐减及虚假信息风险。GEO革命性提出"AI可理解"的内容优化体系，通过三维监控（AI引用-用户认知-商业转化）和四大技术栈（答案追踪/语义分析/多模态监控/竞品对标），实现内容基因重构。关键实践包括：结构化数据标注（提升92%AI提取率）、语义密度优化（错误率从31%降至9%）、权威性认证（推荐权重恢复40%）及性能监控（加载速度优化使AI抓取成功率提升26%）。行业案例显示，医疗健康领域通过3D可视化使AI回答准确率达95%
使用Spring AI集成Perplexity AI实现智能对话（详细配置指南）
-曾牛的博客
05-28 1147
本文详细介绍了如何通过Spring AI集成Perplexity AI实现智能对话功能。主要内容包括：1) 申请API密钥和选择合适模型；2) 在Spring Boot项目中添加依赖和配置属性文件；3) 关键配置参数详解（连接参数、模型参数和重试机制）；4) 代码实现示例（控制器层和动态参数）。文章还指出了功能限制和注意事项，帮助开发者快速构建具备实时搜索能力的对话应用。通过Spring AI复用OpenAI客户端的特性，开发者可以轻松将Perplexity AI集成到现有系统中。
Spring AI 集成 Perplexity AI 实践指南
IT技术学习与工作笔记分享
11-13 386
随着生成式 AI 技术的飞速发展，如何将强大的 AI 能力无缝集成进企业级 Java 应用，成为开发者关注的焦点。Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 集成框架，支持多种主流模型，包括 OpenAI、Perplexity 等。其中，Perplexity AI 以“搜索增强型对话”能力著称，结合实时互联网搜索与大语言模型，极大提升了生成内容的实时性和准确性。
dokploy AI功能集成：OpenAI、Anthropic、Mistral多模型支持
gitblog_00877的博客
09-04 533
还在为复杂的Docker Compose配置头疼吗？还在手动编写环境变量和域名配置吗？dokploy的AI功能集成彻底改变了应用部署的游戏规则。通过集成OpenAI、Anthropic、Mistral等顶级AI模型，dokploy能够智能生成完整的部署配置，让DevOps工作流实现真正的自动化。 读完本文，你将掌握： - ✅ dokploy AI功能的完整配置方法 - ✅ 多模型供应商的集成与切...
AI应用开发学习指南
yangge03的博客
09-03 1042
AI应用开发对资深开发者来说是一个自然的技能扩展。你的编程基础、架构思维和工程经验都是宝贵的资产。快速上手：先做出能工作的应用深入理解：掌握AI应用的独特挑战持续实践：通过项目积累经验保持更新：跟上技术发展节奏记住，AI应用开发的核心仍然是解决实际问题。技术是手段，用户价值才是目标。本指南将持续更新，欢迎反馈和建议。
Spring AI量子计算：量子机器学习模型集成初探
gitblog_00638的博客
09-08 595
当经典机器学习模型在处理复杂问题时面临算力瓶颈，量子计算（Quantum Computing）以其叠加态和纠缠特性，为AI领域带来了革命性的计算范式。量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）通过量子算法优化特征映射、加速矩阵运算，在处理高维数据时展现出指数级优势。然而，现有AI框架对量子模型的支持仍处于探索阶段，开发者面临量子-经典混合系统集成复杂、编程模型差异大...
Spring AI 支持的 Chat Model 对比 —— 概述与选型指南
IT技术学习与工作笔记分享
11-17 1110
Spring AI 是基于 Spring Boot 的 AI 集成框架，旨在降低 AI 应用开发门槛，支持灵活接入各类主流大模型。丰富的模型支持（OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 等）简单的配置与调用方式与 Spring 生态无缝集成支持多模态、函数调用、流式响应等前沿能力。
全面解析模型微调技术
Q2024107的博客
11-20 1059
模型微调是连接通用大模型与垂直领域应用的关键技术，通过针对性参数优化使预训练模型适配专业场景需求。其核心应用场景包括医疗诊断、金融分析等高度专业化领域，以及小样本学习、输出规范定制等特殊需求。技术路径分为全参数微调和参数高效微调（PEFT）两类，其中LoRA、QLoRA等PEFT技术因低资源消耗成为主流选择。标准微调流程包含模型选择、数据准备、训练优化等步骤，需根据任务特点选择合适方法。当前技术仍面临灾难性遗忘、数据依赖等挑战，未来将向高效微调、多任务适配等方向发展，持续推动AI在行业场景的深度落地。
spring ai集成perplexity
08-15
要在Spring AI中集成Perplexity模型，可以利用Spring Boot框架的灵活性以及Perplexity AI提供的API接口。以下是一个详细的配置指南，帮助开发者在Spring Boot项目中集成Perplexity AI服务。 #### 添加依赖 首先，...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 813
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1523
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 860
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1738
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1531
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【AI是否能替代IT从业者？】
最新发布
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 581
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
12-03 732
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
概率单位回归（Probit Regression）详解
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-28 1112
概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
智镜随行：基于Rokid CXR-M SDK的智能眼镜无障碍辅助系统开发实践
Rqaqedamancy的博客
11-28 830
摘要： 本文介绍了基于Rokid CXR-M SDK开发的视障辅助系统「智镜随行」，通过AR眼镜与手机的协同实现无障碍辅助功能。系统利用眼镜端采集第一视角图像与语音，手机端调用多模态AI模型（OCR、目标检测、大语言模型）进行环境理解，并将结构化信息通过TTS实时反馈给用户。采用三层架构设计，结合蓝牙/Wi-Fi双通道通信，实现低延迟交互。开发中严格遵循SDK接口规范，完成设备连接、图像处理、语音交互等核心功能模块，为视障人士提供实时环境感知与导航辅助，展示了Rokid生态在普惠科技领域的应用潜力。
llama-batched-bench.exe llama-bench.exe llama-cli.exe llama-gemma3-cli.exe llama-gguf-split.exe llama-imatrix.exe llama-llava-cli.exe llama-minicpmv-cli.exe llama-mtmd-cli.exe llama-perplexity.exe llama-quantize.exe llama-qwen2vl-cli.exe llama-run.exe llama-server.exe llama-tokenize.exe llama-tts.exe rpc-server.exe 解压缩后都有这些可执行文件
07-18
你列出的这些 `.exe` 文件是 `llama.cpp` 项目在 **模块化设计** 后的产物，每个可执行文件都对应一个特定的功能模块。这说明你现在使用的是一个高度模块化的版本（如你提到的 `b5916`），它不再依赖单一的 `main.exe`，而是通过多个小工具组合完成任务。 --- ## ✅ 各个 `.exe` 文件功能解释如下： | 可执行文件 | 功能说明 | |------------|----------| | `llama-run.exe` | 最常用的模型推理程序，相当于旧版的 `main.exe`，用于运行 GGUF 模型进行文本生成 | | `llama-server.exe` | 内置 HTTP/WebSocket 服务器，可以提供本地 API 接口供网页调用 | | `llama-cli.exe` | 命令行交互模式，适合手动测试模型对话能力 | | `llama-bench.exe` / `llama-batched-bench.exe` | 性能基准测试工具，用来评估模型推理速度 | | `llama-gguf-split.exe` | 用于将大模型文件按大小拆分，便于存储或加载 | | `llama-quantize.exe` | 将模型量化为低精度格式（如 Q4_K_M）以减少内存占用 | | `llama-tokenize.exe` | 查看 tokenizer 对输入文本的编码结果 | | `llama-tts.exe` | 文本转语音（TTS）接口（实验性） | | `llama-imatrix.exe` | 收集模型激活信息，用于量化优化 | | `llama-perplexity.exe` | 计算模型在指定文本上的困惑度（Perplexity） | | `llama-*.cli.exe`（如 gemma3、minicpmv 等） | 多模态模型专用 CLI 工具，支持图像、视频等输入 | | `rpc-server.exe` | 远程过程调用服务（高级用途） | --- ## 🔧 推荐你使用的几个核心工具 ### 1. `llama-run.exe` 用于直接运行模型并输出结果： ```bash llama-run.exe -m models\qwen7b.gguf -p "你好" ``` ### 2. `llama-cli.exe` 交互式聊天界面，适合调试： ```bash llama-cli.exe -m models\qwen7b.gguf > 你好，你是谁？ ``` ### 3. `llama-server.exe` 启动内置 Web 服务，提供 API 接口（适合网页调用）： ```bash llama-server.exe -m models\qwen7b.gguf --host 0.0.0.0 --port 8080 ``` 然后你可以访问：`http://localhost:8080` 或使用浏览器访问该 IP 来进行对话。 --- ## 📦 U盘推荐目录结构更新如下： ``` (U盘根目录) └── llm/ ├── llama-run.exe ├── llama-cli.exe ├── llama-server.exe ├── chat_server.exe <-- 自己打包的 Flask/Python 程序 ├── models/ │ └── qwen7b.gguf └── templates/ └── index.html <-- 聊天界面 ``` --- ## ✅ 总结 - `llama-run.exe` 是最接近原来 `main.exe` 的程序。 - 所有 `.exe` 都是独立模块，分别处理不同任务。 - 如果你需要构建一个便携系统，只需选择需要的 `.exe` 即可。 - 使用 `llama-server.exe` 可以省去你自己写 Python 服务的麻烦。 --- ##
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员勇哥

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值