MiniMax 聊天
Spring AI 支持 MiniMax 的各种 AI 语言模型。您可以与 MiniMax 语言模型交互，并基于 MiniMax 模型创建多语言对话助手。
先决条件
您需要使用 MiniMax 创建 API 才能访问 MiniMax 语言模型。
在 MiniMax 注册页面创建一个帐户，并在 API 密钥页面上生成令牌。
Spring AI 项目定义了一个名为spring.ai.minimax.api-key，您应该设置为API Key从 API 密钥页面获取。
导出环境变量是设置该配置属性的一种方法：
export SPRING_AI_MINIMAX_API_KEY=<INSERT KEY HERE>添加存储库和 BOM
Spring AI 工件发布在 Spring Milestone 和 Snapshot 存储库中。 请参阅 Repositories 部分，将这些存储库添加到您的构建系统中。
为了帮助进行依赖项管理，Spring AI 提供了一个 BOM（物料清单），以确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参阅依赖项管理部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。
自动配置
Spring AI 为 Azure MiniMax 嵌入模型提供 Spring Boot 自动配置。
要启用它，请将以下依赖项添加到项目的 Maven 中pom.xml文件：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-minimax-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-minimax-spring-boot-starter'
}| 请参阅 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 |
嵌入属性
重试属性
前缀spring.ai.retry用作属性前缀，用于配置 MiniMax Embedding 模型的重试机制。
| 财产 | 描述 | 违约 |
|---|---|---|
spring.ai.retry.max 次尝试 |
最大重试尝试次数。 |
10 |
spring.ai.retry.backoff.initial-interval |
指数回退策略的初始休眠持续时间。 |
2 秒 |
spring.ai.retry.backoff.multiplier |
Backoff interval 乘数。 |
5 |
spring.ai.retry.backoff.max 间隔 |
最大回退持续时间。 |
3 分钟 |
spring.ai.retry.on-client-errors |
如果为 false，则抛出 NonTransientAiException，并且不要尝试重试 |
假 |
spring.ai.retry.exclude-on-http-codes |
不应触发重试的 HTTP 状态代码列表（例如，引发 NonTransientAiException）。 |
空 |
spring.ai.retry.on-http-codes |
应触发重试的 HTTP 状态代码列表（例如，引发 TransientAiException）。 |
空 |
连接属性
前缀spring.ai.minimax用作用于连接到 MiniMax 的属性前缀。
| 财产 | 描述 | 违约 |
|---|---|---|
spring.ai.minimax.base-url |
要连接到的 URL |
|
spring.ai.minimax.api-key |
API 密钥 |
- |
配置属性
前缀spring.ai.minimax.embedding是属性前缀，该前缀配置EmbeddingModel实现。
| 财产 | 描述 | 违约 |
|---|---|---|
spring.ai.minimax.embedding.enabled |
启用 MiniMax 嵌入模型。 |
真 |
spring.ai.minimax.embedding.base-url |
可选覆盖spring.ai.minimax.base-url以提供嵌入特定的 url |
- |
spring.ai.minimax.embedding.api-key |
可选覆盖spring.ai.minimax.api-key以提供嵌入特定的 api-key |
- |
spring.ai.minimax.embedding.options.model |
要使用的模型 |
EMBO-01 系列 |
您可以覆盖常见的spring.ai.minimax.base-url和spring.ai.minimax.api-key对于ChatModel和EmbeddingModel实现。
这spring.ai.minimax.embedding.base-url和spring.ai.minimax.embedding.api-key如果设置了 properties，则优先于 common properties。
同样，spring.ai.minimax.chat.base-url和spring.ai.minimax.chat.api-key如果设置了 properties，则优先于 common properties。
如果您想对不同的模型和不同的模型终端节点使用不同的 MiniMax 账户，这将非常有用。 |
所有前缀为spring.ai.minimax.embedding.options可以通过将特定于请求的运行时选项添加到EmbeddingRequest叫。 |
运行时选项
MiniMaxEmbeddingOptions.java 提供了 MiniMax 配置，例如要使用的模型等。
默认选项可以使用spring.ai.minimax.embedding.optionsproperties 也是如此。
启动时，使用MiniMaxEmbeddingModelconstructor 设置用于所有嵌入请求的默认选项。
在运行时，您可以使用MiniMaxEmbeddingOptions实例作为EmbeddingRequest.
例如，要覆盖特定请求的默认模型名称：
EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(
new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
MiniMaxEmbeddingOptions.builder()
.withModel("Different-Embedding-Model-Deployment-Name")
.build()));Samples控制器
这将创建一个EmbeddingModel实现，您可以将其注入到您的类中。
下面是一个简单的示例@Controller类使用EmbeddingC实现。
spring.ai.minimax.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.minimax.embedding.options.model=embo-01@RestController
public class EmbeddingController {
private final EmbeddingModel embeddingModel;
@Autowired
public EmbeddingController(EmbeddingModel embeddingModel) {
this.embeddingModel = embeddingModel;
}
@GetMapping("/ai/embedding")
public Map embed(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel.embedForResponse(List.of(message));
return Map.of("embedding", embeddingResponse);
}
}手动配置
如果您不使用 Spring Boot，则可以手动配置 MiniMax Embedding Model。
为此，请添加spring-ai-minimax依赖项添加到项目的 Mavenpom.xml文件：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-minimax</artifactId>
</dependency>或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-minimax'
}| 请参阅 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 |
这spring-ai-minimaxdependency 还提供对MiniMaxChatModel.
有关 MiniMaxChatModel 的更多信息，请参阅 MiniMax Chat 客户端部分。 |
接下来，创建一个MiniMaxEmbeddingModel实例，并使用它来计算两个输入文本之间的相似性：
var miniMaxApi = new MiniMaxApi(System.getenv("MINIMAX_API_KEY"));
var embeddingModel = new MiniMaxEmbeddingModel(this.miniMaxApi)
.withDefaultOptions(MiniMaxChatOptions.build()
.withModel("embo-01")
.build());
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel
.embedForResponse(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"));这MiniMaxEmbeddingOptions提供嵌入请求的配置信息。
options 类提供了一个builder()轻松创建选项。