随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的大型预训练模型（如 GPT-4、BERT、T5 等）被广泛应用于各种实际场景，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。借助这些大模型，开发者能够轻松构建各种智能应用，例如智能客服、自动化内容生成、情感分析等。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Java SpringBoot 框架，调用一个大模型 AI，构建一个智能应用。我们将通过调用 OpenAI API（以 GPT-3 或 GPT-4 为例）来实现一个简单的对话系统。

一、准备工作

1. SpringBoot 环境搭建：如果你还没有安装 SpringBoot 环境，可以参考 Spring 官方文档进行搭建。
2. OpenAI API：我们将调用 OpenAI 的 GPT API，首先需要到 OpenAI 官方网站 注册并获取 API 密钥。
3. Maven 依赖：我们将使用 RestTemplate 或 WebClient 来调用 OpenAI 的 HTTP API。

二、创建 SpringBoot 项目

1. 使用 Spring Initializr 创建项目

   在 Spring Initializr 中创建一个 Spring Boot 项目，选择以下选项：

   • Project: Maven Project
   • Language: Java
   • Spring Boot: 2.x.x
   • Dependencies: Spring Web, Spring Boot DevTools

2. 添加必要的 Maven 依赖

   打开 pom.xml 文件，添加 Spring Web 和 Jackson 依赖（用于 JSON 解析）：

   <dependencies>
       <!-- Spring Web -->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
       </dependency>
   
       <!-- Jackson JSON Library -->
       <dependency>
           <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
           <artifactId>jackson-databind</artifactId>
       </dependency>
   
       <!-- Spring Boot DevTools (Optional for Development) -->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
           <scope>runtime</scope>
       </dependency>
   </dependencies>
   

3. 配置 OpenAI API 密钥

   在项目的 application.properties 文件中，添加 OpenAI 的 API 密钥：

   openai.api.key=YOUR_API_KEY_HERE
   

三、创建服务类调用 OpenAI API

1. 创建 OpenAI 服务类

   我们将创建一个 OpenAIService 类，负责与 OpenAI 的 GPT 模型进行交互。使用 RestTemplate 发送 HTTP 请求，并处理返回的 JSON 数据。

   package com.example.aiapp.service;
   
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
   import org.springframework.stereotype.Service;
   import org.springframework.web.client.RestTemplate;
   import org.springframework.http.*;
   import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
   import java.util.HashMap;
   import java.util.Map;
   
   @Service
   public class OpenAIService {
   
       @Value("${openai.api.key}")
       private String apiKey;
   
       private static final String API_URL = "https://api.openai.com/v1/completions";
   
       // RestTemplate 用于发送请求
       private final RestTemplate restTemplate;
   
       public OpenAIService(RestTemplate restTemplate) {
           this.restTemplate = restTemplate;
       }
   
       // 调用 OpenAI API 获取 GPT-3 或 GPT-4 响应
       public String generateResponse(String prompt) {
           // 构建请求体
           Map<String, Object> body = new HashMap<>();
           body.put("model", "text-davinci-003"); // 或 "gpt-4"
           body.put("prompt", prompt);
           body.put("max_tokens", 150);
           body.put("temperature", 0.7);
   
           HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
           headers.set("Authorization", "Bearer " + apiKey);
           headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
   
           HttpEntity<Map<String, Object>> entity = new HttpEntity<>(body, headers);
   
           // 发送 POST 请求
           ResponseEntity<JsonNode> response = restTemplate.exchange(
                   API_URL, HttpMethod.POST, entity, JsonNode.class);
   
           // 获取 GPT 返回的响应
           if (response.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {
               JsonNode choices = response.getBody().get("choices");
               return choices.get(0).get("text").asText().trim();
           } else {
               throw new RuntimeException("OpenAI API request failed with status: " + response.getStatusCode());
           }
       }
   }
   

   说明：

   • 通过 @Value 注解获取 application.properties 中的 API 密钥。
   • 构建一个 HTTP 请求体，将 prompt、model、max_tokens、temperature 等参数传递给 OpenAI API。
   • 使用 RestTemplate 发送 POST 请求，并接收返回的 JSON 响应。
   • 在返回的 JSON 数据中提取 choices 字段的 text 值，即 AI 生成的回答。

2. 配置 RestTemplate Bean

   我们需要创建一个 RestTemplate Bean 来进行 HTTP 请求的发送。

   package com.example.aiapp.config;
   
   import org.springframework.context.annotation.Bean;
   import org.springframework.context.annotation.Configuration;
   import org.springframework.web.client.RestTemplate;
   
   @Configuration
   public class AppConfig {
   
       @Bean
       public RestTemplate restTemplate() {
           return new RestTemplate();
       }
   }
   

四、创建控制器类暴露接口

我们将创建一个控制器类 AIController，为前端提供一个接口，用户可以通过这个接口发送文本并获取 AI 生成的回复。

package com.example.aiapp.controller;

import com.example.aiapp.service.OpenAIService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AIController {

    private final OpenAIService openAIService;

    @Autowired
    public AIController(OpenAIService openAIService) {
        this.openAIService = openAIService;
    }

    // 处理用户请求，获取 AI 响应
    @PostMapping("/chat")
    public String chatWithAI(@RequestBody String prompt) {
        return openAIService.generateResponse(prompt);
    }
}

说明：

• @PostMapping("/chat")：通过 POST 请求接收用户输入的文本（即 prompt）。
• 调用 OpenAIService 的 generateResponse 方法获取 AI 返回的结果，并将其作为响应返回。

五、启动应用并测试

1. 启动 Spring Boot 应用

   使用 IDE 启动 Spring Boot 应用，或者通过命令行运行：

   mvn spring-boot:run
   

2. 测试接口

   使用 Postman 或 cURL 发送请求测试接口：

   请求 URL: http://localhost:8080/api/ai/chat

   请求方式: POST

   请求体（JSON 格式）：

   "What is the weather like today?"
   

   响应：

   "The weather today is sunny with a high of 25°C."
   

六、总结

通过本篇文章，我们展示了如何使用 Java SpringBoot 调用 OpenAI GPT-3/4 模型，构建一个基于 AI 的对话系统。这个系统能够根据用户输入的 prompt，生成 AI 响应，解决诸如自动客服、智能问答等问题。

本示例展示了如何：

• 使用 SpringBoot 构建 Web 应用。
• 调用外部大模型 AI 提供的 API。
• 使用 RestTemplate 发起 HTTP 请求并解析 JSON 响应。

这种方式可以应用到多种 AI 场景中，如自然语言处理、情感分析、机器翻译等。随着大模型 API 的普及，开发者可以轻松地构建智能化的应用，提升产品的智能化水平。