要
使用 **
Spring Boot +
Spring AI** 快速
对接阿里巴巴的通义千问（Qwen）
大模型，目前官方
Spring AI 尚未内置对阿里 `DashScope` 的支持模块，但你可以通过以下方式实现：
✅ **推荐方案：基于
Spring AI 标准接口封装一个 Qwen 客户端**，实现与通义千问 API 的
对接。这种方式结构清晰、可维护性强，并且完全兼容
Spring 生态。
---
### ✅ 第一步：环境准备
#### 1. 获取阿里云 DashScope API Key
前往 [https://dashscope.console.aliyun.com/](https://dashscope.console.aliyun.com/)
- 登录后进入「密钥管理」
- 创建或复制你的 `API Key`
#### 2. 选择模型名称
常用模型：
- `qwen-turbo`：响应快，适合简单任务（如客服问答）
- `qwen-plus`：性能均衡
- `qwen-max`：强推理能力，接近 GPT-4 水平
---
### ✅ 第二步：创建
Spring Boot 项目并添加依赖
```xml
<dependencies>
<!--
Spring Boot Web -->
<dependency>
<groupId>org.
springframework.boot</groupId>
<artifactId>
spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--
Spring AI Core -->
<dependency>
<groupId>org.
springframework.
ai</groupId>
<artifactId>
spring-
ai-core</artifactId>
<version>0.8.1</version>
</dependency>
<!-- JSON 处理 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
```
> ⚠️ 版本要求：
> - Java 17+
> -
Spring Boot 3.1+
> -
Spring AI 0.8.x（支持 LLM 抽象）
---
### ✅ 第三步：编写配置文件 `application.yml`
```yaml
server:
port: 8080
qwen:
api-key: YOUR_DASHSCOPE_API_KEY_HERE # 替换为真实 KEY
model: qwen-turbo # 可选：qwen-plus, qwen-max
endpoint: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/
aigc/text-generation/generation
```
---
### ✅ 第四步：定义通义千问客户端（实现
Spring AI 的 ChatClient）
```java
import org.
springframework.
ai.chat.ChatClient;
import org.
springframework.
ai.chat.ChatResponse;
import org.
springframework.
ai.chat.Generation;
import org.
springframework.
ai.chat.messages.Message;
import org.
springframework.
ai.chat.messages.UserMessage;
import org.
springframework.
ai.chat.prompt.Prompt;
import org.
springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.
springframework.stereotype.Component;
import org.
springframework.web.client.RestTemplate;
import org.
springframework.http.*;
import java.util.Collections;
@Component
public class QwenChatClient implements ChatClient {
private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
@Value("${qwen.api-key}")
private String apiKey;
@Value("${qwen.model}")
private String model;
@Value("${qwen.endpoint}")
private String endpoint;
@Override
public ChatResponse call(Prompt prompt) {
// 提取用户输入内容
String userContent = extractUserMessage(prompt);
// 构建请求体
RequestBody request = new RequestBody();
request.setModel(model);
request.setInput(new Input(Collections.singletonList(
new Input.Message("user", userContent)
)));
request.setParameter(new Parameter());
// 设置请求头
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
headers.set("Authorization", "Bearer " + apiKey);
HttpEntity<RequestBody> entity = new HttpEntity<>(request, headers);
try {
ResponseEntity<ResponseData> response = restTemplate.exchange(
endpoint, HttpMethod.POST, entity, ResponseData.class);
String resultText = response.getBody().getOutput().getText();
return new ChatResponse(new Generation(resultText));
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("调用通义千问失败: " + e.getMessage(), e);
}
}
private String extractUserMessage(Prompt prompt) {
return prompt.getInstructions().stream()
.filter(m -> m instanceof UserMessage)
.map(Message::getContent)
.findFirst()
.orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("未提供有效的用户消息"));
}
// --- 数据传输对象 DTO ---
static class RequestBody {
private String model;
private Input input;
private Parameter parameter;
public String getModel() { return model; }
public void setModel(String model) { this.model = model; }
public Input getInput() { return input; }
public void setInput(Input input) { this.input = input; }
public Parameter getParameter() { return parameter; }
public void setParameter(Parameter parameter) { this.parameter = parameter; }
}
static class Input {
private java.util.List<Message> messages;
public Input(java.util.List<Message> messages) {
this.messages = messages;
}
static class Message {
private String role;
private String content;
public Message(String role, String content) {
this.role = role;
this.content = content;
}
public String getRole() { return role; }
public void setRole(String role) { this.role = role; }
public String getContent() { return content; }
public void setContent(String content) { this.content = content; }
}
public java.util.List<Message> getMessages() { return messages; }
}
static class Parameter {
private double temperature = 0.7;
private int max_tokens = 512;
// 默认参数，也可从配置注入
}
static class ResponseData {
private Output output;
public Output getOutput() { return output; }
static class Output {
private String text;
public String getText() { return text; }
public void setText(String text) { this.text = text; }
}
}
}
```
---
### ✅ 第五步：编写业务接口（例如生成商品描述）
```java
import org.
springframework.
ai.chat.ChatClient;
import org.
springframework.
ai.chat.messages.UserMessage;
import org.
springframework.
ai.chat.prompt.Prompt;
import org.
springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.
springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.
springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.
springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class ProductDescriptionController {
@Autowired
private ChatClient chatClient;
/**
* 自动生成商品营销文案
*/
@GetMapping("/
ai/product-desc")
public String generateDesc(
@RequestParam String name,
@RequestParam String features) {
String instruction = String.format(
"你是一个电商文案专家，请为商品 '%s' 写一段不超过80字的中文促销语，突出其特点：%s",
name, features);
Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(instruction));
return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
}
}
```
---
### ✅ 第六步：启动应用并测试
运行主类：
```java
@
SpringBootApplication
public class QwenApplication {
public static void m
ain(String[] args) {
SpringApplication.run(QwenApplication.class, args);
}
}
```
访问测试 URL：
```bash
GET http://localhost:8080/
ai/product-desc?name=降噪蓝牙耳机&features=主动降噪,续航30小时,高清音质
```
返回示例：
> “沉浸式静谧体验！主动降噪技术隔绝喧嚣，30小时持久续航，搭配高清音质，通勤出行更享受。”
✅ 成功接入！
---
### ✅ 优势总结
| 特性 | 实现效果 |
|------|----------|
|
使用标准
Spring AI 接口 | 后续可无缝切换 Open
AI / 百度文心一言等 |
| 低耦合高内聚 | 修改模型只需改配置 |
| 易于扩展 | 支持流式输出、多轮对话、提示词模板等 |
| 适用于电商场景 | 文案生成、智能客服、搜索增强 |
---
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