千帆聊天
Spring AI 支持 QianFan 的各种 AI 语言模型。您可以与 QianFan 语言模型交互，并基于 QianFan 模型创建多语言对话助手。
先决条件
您需要使用 QianFan 创建一个 API 才能访问 QianFan 语言模型。
在 QianFan 注册页面创建账号，并在 API Keys 页面生成 Token。
Spring AI 项目定义了一个名为spring.ai.qianfan.api-key和spring.ai.qianfan.secret-key.
您应该设置为API Key和Secret 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_QIANFAN_API_KEY=<INSERT API KEY HERE>
export SPRING_AI_QIANFAN_SECRET_KEY=<INSERT SECRET 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 QianFan Embedding Client 提供了 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-qianfan-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-qianfan-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 QianFan Embedding 客户端的重试机制。
| 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.qianfan用作用于连接到 QianFan 的属性前缀。
| 财产 | 描述 | 违约 |
|---|---|---|
spring.ai.qianfan.base-url |
要连接到的 URL |
|
spring.ai.qianfan.api-key |
API 密钥 |
- |
spring.ai.qianfan.secret-key |
密钥 |
- |
配置属性
前缀spring.ai.qianfan.embedding是属性前缀，该前缀配置EmbeddingClient实现。
| 财产 | 描述 | 违约 |
|---|---|---|
spring.ai.qianfan.embedding.enabled |
启用 QianFan 嵌入客户端。 |
真 |
spring.ai.qianfan.embedding.base-url |
Optional 覆盖 spring.ai.qianfan.base-url 以提供嵌入特定的 url |
- |
spring.ai.qianfan.embedding.api-key |
Optional 覆盖 spring.ai.qianfan.api-key 以提供嵌入特定的 api-key |
- |
spring.ai.qianfan.embedding.secret-key |
Optional 覆盖 spring.ai.qianfan.secret-key 以提供嵌入特定的 secret-key |
- |
spring.ai.qianfan.embedding.options.model |
要使用的模型 |
bge_large_zh |
您可以覆盖常见的spring.ai.qianfan.base-url,spring.ai.qianfan.api-key和spring.ai.qianfan.secret-key对于ChatModel和EmbeddingModel实现。
这spring.ai.qianfan.chat.base-url,spring.ai.qianfan.chat.api-key和spring.ai.qianfan.chat.secret-key如果设置了 properties，则优先于 common properties。
同样，spring.ai.qianfan.chat.base-url,spring.ai.qianfan.chat.api-key和spring.ai.qianfan.chat.secret-key如果设置了 properties，则优先于 common properties。
如果您想为不同的模型和不同的模型终端节点使用不同的 QianFan 帐户，这将非常有用。 |
所有前缀为spring.ai.qianfan.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
QianFanEmbeddingOptions.java 提供了 QianFan 的配置，例如要使用的模型等。
默认选项可以使用spring.ai.qianfan.embedding.optionsproperties 也是如此。
启动时，使用QianFanEmbeddingModelconstructor 设置用于所有嵌入请求的默认选项。
在运行时，您可以使用QianFanEmbeddingOptions实例作为EmbeddingRequest.
例如，要覆盖特定请求的默认模型名称：
EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingClient.call(
new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
QianFanEmbeddingOptions.builder()
.withModel("Different-Embedding-Model-Deployment-Name")
.build()));Samples控制器
这将创建一个EmbeddingClient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EmbeddingClient实现。
spring.ai.qianfan.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.qianfan.secret-key=YOUR_SECRET_KEY
spring.ai.qianfan.embedding.options.model=tao_8k@RestController
public class EmbeddingController {
private final EmbeddingClient embeddingClient;
@Autowired
public EmbeddingController(EmbeddingClient embeddingClient) {
this.embeddingClient = embeddingClient;
}
@GetMapping("/ai/embedding")
public Map embed(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingClient.embedForResponse(List.of(message));
return Map.of("embedding", embeddingResponse);
}
}手动配置
如果你没有使用 Spring Boot，可以手动配置 QianFan Embedding Client。
为此，请添加spring-ai-qianfan依赖项添加到项目的 Mavenpom.xml文件：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-qianfan</artifactId>
</dependency>或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-qianfan'
}| 请参阅 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 |
这spring-ai-qianfandependency 还提供对QianFanChatModel.
有关QianFanChatModel请参考 QianFan Chat 客户端部分。 |
接下来，创建一个QianFanEmbeddingModel实例，并使用它来计算两个输入文本之间的相似性：
var qianFanApi = new QianFanApi(System.getenv("MINIMAX_API_KEY"), System.getenv("QIANFAN_SECRET_KEY"));
var embeddingClient = new QianFanEmbeddingModel(qianFanApi)
.withDefaultOptions(QianFanChatOptions.build()
.withModel("bge_large_en")
.build());
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingClient
.embedForResponse(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"));这QianFanEmbeddingOptions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。