玩轉(zhuǎn)Spring AI MCP:從開發(fā)到部署手把手教你打造并運(yùn)維自己的AI智能體
在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天,大模型應(yīng)用開發(fā)已不再是高不可攀的技術(shù)領(lǐng)域。今天,帶著大家使用SpringAI Alibaba框架,從零開始構(gòu)建一個(gè)功能完善的智能對(duì)話助手。無論你是剛?cè)腴T的新手還是有一定經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者,都能通過本教程快速掌握大模型應(yīng)用開發(fā)的核心技能。
一、項(xiàng)目概述
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,智能對(duì)話系統(tǒng)在各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛。本項(xiàng)目旨在基于SpringAI Alibaba快速構(gòu)建一個(gè)基于大模型的智能對(duì)話助手,通過提供多種工作模式,滿足用戶在不同場景下的需求,例如通俗解釋、要點(diǎn)總結(jié)、風(fēng)險(xiǎn)分析等。
我們將分兩個(gè)階段完成這個(gè)項(xiàng)目:
- 基礎(chǔ)版本:構(gòu)建具備專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的固定角色智能體
- 進(jìn)階版本:實(shí)現(xiàn)多模式切換的智能對(duì)話系統(tǒng)
接下來,我們一起完成這個(gè)SpringAI Alibaba項(xiàng)目。
二、項(xiàng)目初始化與環(huán)境搭建
2.1 創(chuàng)建SpringBoot項(xiàng)目
首先,我們需要搭建項(xiàng)目基礎(chǔ)框架。推薦使用IntelliJ IDEA進(jìn)行開發(fā):
- 打開IDEA,選擇
File→New→Project - 在左側(cè)菜單中選擇 Spring Initializr
- 配置項(xiàng)目基本信息:
- Project SDK:選擇JDK 17或更高版本
- Group:
com.tech-explorer(可根據(jù)實(shí)際情況修改) - Artifact:
ai-agent-demo - Package name:
com.tech-explorer.aiagent
- 在Dependencies中添加:
- Spring Web:用于構(gòu)建Web接口
- Lombok:簡化代碼編寫
點(diǎn)擊創(chuàng)建,等待項(xiàng)目初始化完成。
2.2 配置項(xiàng)目依賴
打開 pom.xml 文件,添加SpringAI Alibaba相關(guān)依賴:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<relativePath/>
</parent>
<groupId>com.tech-explorer</groupId>
<artifactId>ai-agent-demo</artifactId>
<version>1.0.0</version>
<name>AI Agent Demo</name>
<description>基于SpringAI Alibaba的智能助手Demo</description>
<properties>
<maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<!-- SpringAI Alibaba 依賴管理 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
<version>1.0.0.2</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<!-- Spring Boot 基礎(chǔ)依賴 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringAI Alibaba 核心依賴 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
</dependency>
<!-- 工具類依賴 -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<!-- 測試依賴 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>2.3 應(yīng)用配置
在 src/main/resources 目錄下創(chuàng)建 application.yml 配置文件:
# 服務(wù)器配置
server:
port:18080
servlet:
context-path:/api
# Spring AI Alibaba 配置
spring:
ai:
dashscope:
# 從環(huán)境變量或配置文件中讀取API密鑰,確保安全
api-key:${DASHSCOPE_API_KEY:sk-your-api-key-here}
chat:
options:
# 使用通義千問Plus模型,可根據(jù)需要調(diào)整
model:qwen-plus
# 溫度參數(shù),控制生成文本的隨機(jī)性(0-1)
temperature:0.7
# 應(yīng)用信息
app:
name:AI智能助手
version:1.0.0
description:基于SpringAIAlibaba構(gòu)建的智能對(duì)話系統(tǒng)2.4 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)說明
創(chuàng)建完整的項(xiàng)目包結(jié)構(gòu):
src/main/java/io/binghe/framework/ai
├── AiAgentApplication.java # 應(yīng)用啟動(dòng)類
├── config/ # 配置類目錄
├── controller/ # 控制器目錄
├── service/ # 服務(wù)層目錄
├── model/ # 數(shù)據(jù)模型目錄
└── util/ # 工具類目錄三、構(gòu)建基礎(chǔ)版智能助手
3.1 創(chuàng)建應(yīng)用啟動(dòng)類
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.AiAgentApplication。
@SpringBootApplication
public class AiAgentApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(AiAgentApplication.class, args);
}
}3.2 定義響應(yīng)數(shù)據(jù)模型
創(chuàng)建統(tǒng)一響應(yīng)格式。
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.model.ApiResponse。
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
publicclass ApiResponse<T> {
privateboolean success;
private String message;
private T data;
private LocalDateTime timestamp;
private String requestId;
// 成功響應(yīng)靜態(tài)方法
publicstatic <T> ApiResponse<T> success(T data) {
returnnew ApiResponse<>(true, "操作成功", data, LocalDateTime.now(), generateRequestId());
}
publicstatic <T> ApiResponse<T> success(String message, T data) {
returnnew ApiResponse<>(true, message, data, LocalDateTime.now(), generateRequestId());
}
// 失敗響應(yīng)靜態(tài)方法
publicstatic <T> ApiResponse<T> error(String message) {
returnnew ApiResponse<>(false, message, null, LocalDateTime.now(), generateRequestId());
}
private static String generateRequestId() {
return java.util.UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 16);
}
}3.3 創(chuàng)建智能助手控制器
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.controller.IntelligentAssistantController。
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/v1/assistant")
@CrossOrigin(origins = "*") // 允許跨域訪問,生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)配置具體域名
publicclass IntelligentAssistantController {
privatefinal ChatClient dashScopeChatClient;
// 金融擔(dān)保專家角色設(shè)定
privatestaticfinal String FINANCIAL_EXPERT_PROMPT = """
你是一位專業(yè)的金融擔(dān)保業(yè)務(wù)專家,擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
請(qǐng)嚴(yán)格按照以下要求回答問題:
1. 用通俗易懂的中文解釋專業(yè)術(shù)語
2. 回答要結(jié)構(gòu)清晰,重點(diǎn)突出
3. 涉及風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容要明確提示
4. 對(duì)于不確定的信息要明確說明
5. 保持專業(yè)、客觀、中立的態(tài)度
如果用戶的問題超出金融擔(dān)保業(yè)務(wù)范圍,請(qǐng)先說明你的專業(yè)領(lǐng)域,
然后盡可能提供有幫助的通用建議。
""";
public IntelligentAssistantController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
this.dashScopeChatClient = chatClientBuilder
.defaultSystem(FINANCIAL_EXPERT_PROMPT)
.build();
log.info("智能助手控制器初始化完成");
}
@GetMapping("/chat")
public ApiResponse<String> chat(@RequestParam("query") String query) {
try {
log.info("收到用戶查詢: {}", query);
if (query == null || query.trim().isEmpty()) {
return ApiResponse.error("查詢內(nèi)容不能為空");
}
if (query.length() > 1000) {
return ApiResponse.error("查詢內(nèi)容過長,請(qǐng)控制在1000字符以內(nèi)");
}
String response = this.dashScopeChatClient
.prompt()
.user(query)
.call()
.content();
log.info("AI回復(fù)生成成功,字符數(shù): {}", response.length());
return ApiResponse.success("回復(fù)生成成功", response);
} catch (Exception e) {
log.error("處理用戶查詢時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤: {}", e.getMessage(), e);
return ApiResponse.error("系統(tǒng)繁忙,請(qǐng)稍后重試");
}
}
@GetMapping("/health")
public ApiResponse<String> healthCheck() {
return ApiResponse.success("智能助手服務(wù)運(yùn)行正常");
}
}3.4 添加全局異常處理
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.exception.GlobalExceptionHandler。
@Slf4j
@RestControllerAdvice
publicclass GlobalExceptionHandler {
@ExceptionHandler(Exception.class)
public ApiResponse<String> handleException(Exception e) {
log.error("系統(tǒng)異常: {}", e.getMessage(), e);
return ApiResponse.error("系統(tǒng)內(nèi)部錯(cuò)誤,請(qǐng)稍后重試");
}
@ExceptionHandler(MissingServletRequestParameterException.class)
public ApiResponse<String> handleMissingParams(MissingServletRequestParameterException e) {
return ApiResponse.error("缺少必要參數(shù): " + e.getParameterName());
}
@ExceptionHandler(NoHandlerFoundException.class)
public ApiResponse<String> handleNotFound(NoHandlerFoundException e) {
return ApiResponse.error("請(qǐng)求接口不存在");
}
}3.5 測試基礎(chǔ)版本
啟動(dòng)應(yīng)用,訪問以下接口進(jìn)行測試。
源碼詳見:src/main/resources/shell/test.sh。
# 健康檢查
curl "http://localhost:18080/api/v1/assistant/health"
# 基礎(chǔ)對(duì)話測試
curl "http://localhost:18080/api/v1/assistant/chat?query=請(qǐng)解釋什么是連帶責(zé)任保證"四、構(gòu)建進(jìn)階版多模式智能助手
4.1 擴(kuò)展控制器支持多模式
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.controller.MultiModeAssistantController。
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/v1/assistant")
@CrossOrigin(origins = "*")
publicclass MultiModeAssistantController {
privatefinal AIChatService aiChatService;
public MultiModeAssistantController(AIChatService aiChatService) {
this.aiChatService = aiChatService;
log.info("多模式智能助手控制器初始化完成");
}
/**
* 多模式聊天接口
*/
@GetMapping("/chat")
public ApiResponse<Map<String, Object>> chat(
@RequestParam("query") String query,
@RequestParam(value = "mode", defaultValue = "explain") String modeCode) {
try {
log.info("收到用戶查詢: {}, 模式: {}", query, modeCode);
// 參數(shù)驗(yàn)證
if (query == null || query.trim().isEmpty()) {
return ApiResponse.error("查詢內(nèi)容不能為空");
}
if (query.length() > 2000) {
return ApiResponse.error("查詢內(nèi)容過長,請(qǐng)控制在2000字符以內(nèi)");
}
// 使用AIChatService處理請(qǐng)求
Map<String, Object> responseData = aiChatService.processChatWithMode(query, modeCode);
return ApiResponse.success(responseData.get("mode") + "模式回復(fù)生成成功", responseData);
} catch (Exception e) {
log.error("處理用戶查詢時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤: {}", e.getMessage(), e);
return ApiResponse.error("系統(tǒng)繁忙,請(qǐng)稍后重試");
}
}
/**
* 基礎(chǔ)聊天接口(無模式參數(shù))
*/
@GetMapping("/basic/chat")
public ApiResponse<String> basicChat(@RequestParam("query") String query) {
try {
if (query == null || query.trim().isEmpty()) {
return ApiResponse.error("查詢內(nèi)容不能為空");
}
String response = aiChatService.processBasicChat(query);
return ApiResponse.success("回復(fù)生成成功", response);
} catch (Exception e) {
log.error("處理基礎(chǔ)聊天時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤: {}", e.getMessage(), e);
return ApiResponse.error("系統(tǒng)繁忙,請(qǐng)稍后重試");
}
}
/**
* 獲取可用工作模式
*/
@GetMapping("/modes")
public ApiResponse<Map<String, Object>> getAvailableModes() {
Map<String, Object> modesInfo = new HashMap<>();
Map<String, String> modes = aiChatService.getAvailableModes();
modesInfo.put("modes", modes);
modesInfo.put("total", modes.size());
modesInfo.put("defaultMode", "explain");
return ApiResponse.success("可用工作模式列表", modesInfo);
}
/**
* 健康檢查
*/
@GetMapping("/health")
public ApiResponse<String> healthCheck() {
return ApiResponse.success("智能助手服務(wù)運(yùn)行正常");
}
/**
* 獲取使用統(tǒng)計(jì)
*/
@GetMapping("/stats")
public ApiResponse<Map<String, Object>> getUsageStats() {
Map<String, Object> stats = new HashMap<>();
stats.put("usageStatistics", aiChatService.getUsageStatistics());
stats.put("timestamp", java.time.LocalDateTime.now());
return ApiResponse.success("使用統(tǒng)計(jì)信息", stats);
}
/**
* 清空統(tǒng)計(jì)
*/
@PostMapping("/stats/reset")
public ApiResponse<String> resetStats() {
aiChatService.clearStatistics();
return ApiResponse.success("統(tǒng)計(jì)信息已清空");
}
}4.2 創(chuàng)建服務(wù)層封裝業(yè)務(wù)邏輯
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.service.AIChatService。
@Slf4j
@Service
publicclass AIChatService {
privatefinal ChatClient chatClient;
privatefinal Map<String, Integer> usageStats = new ConcurrentHashMap<>();
// 工作模式定義
publicenum WorkMode {
EXPLAIN("explain", "通俗解釋", """
請(qǐng)用通俗易懂的語言解釋以下內(nèi)容,避免使用專業(yè)術(shù)語。
如果必須使用專業(yè)術(shù)語,請(qǐng)用簡單的語言進(jìn)行說明。
目標(biāo)受眾是非專業(yè)人士,請(qǐng)確保他們能夠完全理解。
"""),
SUMMARIZE("summarize", "要點(diǎn)總結(jié)", """
請(qǐng)總結(jié)以下內(nèi)容的關(guān)鍵要點(diǎn),要求:
1. 用條目式列出主要觀點(diǎn)
2. 每個(gè)要點(diǎn)要簡潔明了
3. 突出最重要的信息
4. 保持邏輯清晰
"""),
RISK_ANALYSIS("risk", "風(fēng)險(xiǎn)分析", """
請(qǐng)從專業(yè)角度分析以下內(nèi)容可能存在的風(fēng)險(xiǎn),包括:
1. 主要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別
2. 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率評(píng)估
3. 風(fēng)險(xiǎn)影響程度分析
4. 風(fēng)險(xiǎn)防范建議
請(qǐng)用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行分析。
"""),
LEGAL_REVIEW("legal", "法律審查", """
請(qǐng)從法律專業(yè)角度審查以下內(nèi)容:
1. 法律合規(guī)性分析
2. 潛在法律風(fēng)險(xiǎn)提示
3. 條款明確性評(píng)估
4. 改進(jìn)建議
注意:本分析僅供參考,不構(gòu)成正式法律意見。
"""),
COMPARE("compare", "對(duì)比分析", """
請(qǐng)對(duì)以下內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析:
1. 明確比較的維度
2. 各自的優(yōu)缺點(diǎn)
3. 適用場景說明
4. 選擇建議
保持客觀公正的態(tài)度。
""");
privatefinal String code;
privatefinal String name;
privatefinal String instruction;
WorkMode(String code, String name, String instruction) {
this.code = code;
this.name = name;
this.instruction = instruction;
}
public static WorkMode fromCode(String code) {
for (WorkMode mode : values()) {
if (mode.code.equals(code)) {
return mode;
}
}
return EXPLAIN; // 默認(rèn)模式
}
public String getCode() { return code; }
public String getName() { return name; }
public String getInstruction() { return instruction; }
}
public AIChatService(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
this.chatClient = chatClientBuilder.build();
log.info("AI聊天服務(wù)初始化完成");
}
/**
* 處理帶模式的聊天請(qǐng)求
*/
public Map<String, Object> processChatWithMode(String userQuery, String modeCode) {
// 獲取工作模式
WorkMode workMode = WorkMode.fromCode(modeCode);
// 構(gòu)建最終提示詞
String finalPrompt = workMode.getInstruction() + "\n\n用戶問題:\n" + userQuery;
// 調(diào)用AI服務(wù)
String response = this.chatClient
.prompt()
.user(finalPrompt)
.call()
.content();
// 記錄使用統(tǒng)計(jì)
usageStats.merge(modeCode, 1, Integer::sum);
// 構(gòu)建響應(yīng)數(shù)據(jù)
Map<String, Object> responseData = new ConcurrentHashMap<>();
responseData.put("answer", response);
responseData.put("mode", workMode.getName());
responseData.put("modeCode", workMode.getCode());
responseData.put("queryLength", userQuery.length());
responseData.put("responseLength", response.length());
log.info("{}模式回復(fù)生成成功,字符數(shù): {}", workMode.getName(), response.length());
return responseData;
}
/**
* 處理基礎(chǔ)聊天請(qǐng)求(無模式)
*/
public String processBasicChat(String userQuery) {
String response = this.chatClient
.prompt()
.user(userQuery)
.call()
.content();
usageStats.merge("basic", 1, Integer::sum);
return response;
}
/**
* 獲取使用統(tǒng)計(jì)
*/
public Map<String, Integer> getUsageStatistics() {
returnnew ConcurrentHashMap<>(usageStats);
}
/**
* 清空統(tǒng)計(jì)
*/
public void clearStatistics() {
usageStats.clear();
log.info("使用統(tǒng)計(jì)已清空");
}
/**
* 獲取所有可用模式
*/
public Map<String, String> getAvailableModes() {
Map<String, String> modes = new ConcurrentHashMap<>();
for (WorkMode mode : WorkMode.values()) {
modes.put(mode.getCode(), mode.getName());
}
return modes;
}
}4.3 添加配置類
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.config.WebConfig。
@Configuration
publicclass WebConfig implements WebMvcConfigurer {
@Override
public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
registry.addMapping("/api/**")
.allowedOrigins("*")
.allowedMethods("GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS")
.allowedHeaders("*")
.maxAge(3600);
}
@Bean
public WebMvcConfigurer corsConfigurer() {
returnnew WebMvcConfigurer() {
@Override
public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
registry.addMapping("/**")
.allowedOrigins("*")
.allowedMethods("*");
}
};
}
}五、測試與驗(yàn)證
5.1 創(chuàng)建測試用例
源碼詳見:io.binghe.framework.ai.test.IntelligentAssistantControllerTest。
@SpringBootTest
@AutoConfigureMockMvc
class IntelligentAssistantControllerTest {
@Autowired
private MockMvc mockMvc;
@Test
void testHealthCheck() throws Exception {
mockMvc.perform(get("/api/v1/assistant/health"))
.andExpect(status().isOk())
.andExpect(jsonPath("$.success").value(true))
.andExpect(jsonPath("$.message").exists());
}
@Test
void testGetAvailableModes() throws Exception {
mockMvc.perform(get("/api/v1/assistant/modes"))
.andExpect(status().isOk())
.andExpect(jsonPath("$.success").value(true))
.andExpect(jsonPath("$.data.modes").exists());
}
}5.2 完整的API測試腳本
創(chuàng)建 test-api.sh 測試腳本:
源碼詳見:bin/test-api.sh。
#!/bin/bash
BASE_URL="http://localhost:18080/api/v1/assistant"
echo "=== 智能助手API測試 ==="
# 測試健康檢查
echo "1. 測試健康檢查..."
curl -s "${BASE_URL}/health" | jq .
# 測試獲取可用模式
echo -e "\n2. 測試獲取可用模式..."
curl -s "${BASE_URL}/modes" | jq .
# 測試不同模式
echo -e "\n3. 測試通俗解釋模式..."
curl -s "${BASE_URL}/chat?query=請(qǐng)解釋抵押和質(zhì)押的區(qū)別&mode=explain" | jq .
echo -e "\n4. 測試要點(diǎn)總結(jié)模式..."
curl -s "${BASE_URL}/chat?query=總結(jié)擔(dān)保合同的主要注意事項(xiàng)&mode=summarize" | jq .
echo -e "\n5. 測試風(fēng)險(xiǎn)分析模式..."
curl -s "${BASE_URL}/chat?query=分析小微企業(yè)擔(dān)保貸款的風(fēng)險(xiǎn)&mode=risk" | jq .
echo -e "\n測試完成!"六、部署與運(yùn)行
6.1 創(chuàng)建啟動(dòng)腳本
startup.sh:
源碼詳見:bin/startup.sh。
#!/bin/bash
# 設(shè)置環(huán)境變量
export DASHSCOPE_API_KEY="your-actual-api-key"
export JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m"
echo "啟動(dòng)AI智能助手服務(wù)..."
java $JAVA_OPTS -jar ai-agent-demo-1.0.0.jar
echo "服務(wù)已啟動(dòng),訪問地址: http://localhost:18080/api/v1/assistant/health"6.2 創(chuàng)建Docker部署文件
Dockerfile:
源碼詳見:docker/Dockerfile。
FROM openjdk:17-jdk-slim
# 設(shè)置工作目錄
WORKDIR /app
# 復(fù)制JAR文件
COPY target/ai-agent-demo-1.0.0.jar app.jar
# 創(chuàng)建非root用戶
RUN groupadd -r spring && useradd -r -g spring spring
USER spring
# 暴露端口
EXPOSE18080
# 啟動(dòng)應(yīng)用
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app/app.jar"]docker-compose.yml:
源碼詳見:docker/docker-compose.yml。
version: '3.8'
services:
ai-assistant:
build:.
ports:
-"18080:18080"
environment:
-DASHSCOPE_API_KEY=${DASHSCOPE_API_KEY}
restart:unless-stopped
healthcheck:
test:["CMD","curl","-f","http://localhost:18080/api/v1/assistant/health"]
interval:30s
timeout:10s
retries:3七、項(xiàng)目總結(jié)
截止到目前,我們成功構(gòu)建了一個(gè)功能完善的智能對(duì)話助手系統(tǒng),具備以下特點(diǎn):
7.1 核心功能
- 多模式對(duì)話:支持5種不同的工作模式
- 專業(yè)領(lǐng)域知識(shí):專注于金融擔(dān)保業(yè)務(wù)
- 統(tǒng)一接口規(guī)范:標(biāo)準(zhǔn)的RESTful API設(shè)計(jì)
- 完善的錯(cuò)誤處理:全局異常處理機(jī)制
- 使用統(tǒng)計(jì):基礎(chǔ)的使用情況統(tǒng)計(jì)功能
7.2 技術(shù)亮點(diǎn)
- 采用SpringAI Alibaba框架,簡化大模型集成
- 模塊化設(shè)計(jì),易于擴(kuò)展和維護(hù)
- 完整的配置管理和環(huán)境隔離
- 容器化部署支持
- 全面的測試覆蓋
7.3 擴(kuò)展建議
項(xiàng)目后續(xù)可以進(jìn)一步擴(kuò)展:
- 對(duì)話歷史管理:添加用戶會(huì)話歷史記錄
- 流式響應(yīng):支持SSE流式輸出
- 權(quán)限控制:添加API密鑰認(rèn)證
- 性能監(jiān)控:集成監(jiān)控和告警系統(tǒng)
- 多模型支持:支持切換不同的大模型
這個(gè)項(xiàng)目提供一個(gè)大模型應(yīng)用開發(fā)基礎(chǔ),大家可以基于此框架快速開發(fā)各種行業(yè)專用的智能助手應(yīng)用,星球也在基于此項(xiàng)目熱更AI大模型基礎(chǔ)工程代碼。
































