在当今数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度深入各个行业，成为提升企业竞争力和优化用户体验的重要驱动力。无论是智能客服、自动文本生成，还是数据分析和预测，AI 的应用场景正变得越来越广泛。
对于开发者而言，如何高效地将 AI 技术集成到业务系统中，是一个至关重要的问题。Spring Boot 作为 Java 生态中最流行的企业级框架，提供了灵活的架构设计，使得 AI 模块的封装和调用变得更加便捷。
业界优秀的 AI 平台
在国内，多个 AI 平台提供了 SDK 供开发者快速集成 AI 能力，其中包括：
- 智谱 AI（ZhipuAI）由清华大学计算机系知识工程实验室技术成果转化而来，提供对话、视觉、代码生成等 AI 模型，并开放 API 供开发者调用。
- 百度飞桨（PaddlePaddle）中国首个开源深度学习平台，支持多种 AI 模型的训练和推理，提供丰富的 SDK。
- 腾讯 AI Lab涵盖计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域，提供多种 AI 技术 API。
- 阿里云机器学习平台 PAI支持多种机器学习算法，提供 SDK 便于集成。
- 华为 ModelArts云端 AI 解决方案，支持模型训练、部署和管理。
本文将以智谱 AI 为例，介绍如何在 Spring Boot 3.4 项目中集成 AI 功能。
依赖引入
在 pom.xml 文件中添加智谱 AI SDK 依赖：
复制<dependency>
<groupId>cn.bigmodel.openapi</groupId>
<artifactId>oapi-java-sdk</artifactId>
<version>release-V4-2.3.0</version>
</dependency>Spring Boot 3.4 配置 AI 访问密钥
在 application.yml 文件中配置 API Key（请替换为自己的密钥）：
复制ai: api-key: 你的API密钥
AI 配置类
定义 AI 配置类 AiConfig，用于读取配置信息并初始化 AI 客户端。
复制package com.icoderoad.config;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.ClientV4;
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "ai")
@Data
public class AiConfig {
private String apiKey;
@Bean
public ClientV4 aiClient() {
return new ClientV4.Builder(apiKey).build();
}
}AI 模块封装
封装 AiManager 组件，提供通用 AI 调用能力。
复制package com.icoderoad.service;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.ClientV4;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.api.ModelApiResponse;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.dto.ChatCompletionRequest;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.dto.ChatMessage;
import cn.bigmodel.openapi.sdk.v4.enums.ChatMessageRole;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class AiManager {
private final ClientV4 clientV4;
private static final float STABLE_TEMPERATURE = 0.05f;
private static final float UNSTABLE_TEMPERATURE = 0.99f;
public String requestAiResponse(String systemMessage, String userMessage, boolean stable) {
return invokeAi(systemMessage, userMessage, stable ? STABLE_TEMPERATURE : UNSTABLE_TEMPERATURE);
}
private String invokeAi(String systemMessage, String userMessage, float temperature) {
List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new ChatMessage(ChatMessageRole.SYSTEM.value(), systemMessage));
messages.add(new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), userMessage));
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model("ChatGLM4")
.messages(messages)
.temperature(temperature)
.build();
try {
ModelApiResponse response = clientV4.invokeModelApi(request);
return response.getData().getChoices().get(0).toString();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("AI 调用失败", e);
}
}
}测试 AI 模块
编写测试用例 AiTest，验证 AI 能力是否正常工作。
复制package com.icoderoad.test;
import com.icoderoad.service.AiManager;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
@SpringBootTest
public class AiTest {
@Autowired
private AiManager aiManager;
@Test
public void testAiResponse() {
String response = aiManager.requestAiResponse("你是一个市场营销专家", "请为智谱 AI 设计一个营销口号", true);
System.out.println("AI 生成的口号: " + response);
}
}结语
本文介绍了如何在 Spring Boot 3.4 项目中封装 AI 模块，并结合 智谱 AI 实现智能交互。通过合理的架构设计，我们不仅可以高效调用 AI 服务，还能增强系统的可扩展性，使其能够轻松适配其他 AI 平台，如百度飞桨、阿里 PAI、腾讯 AI Lab 等。
AI 赋能业务创新已成为行业趋势，而 Spring Boot 作为 Java 生态的主流框架，能够很好地支撑 AI 应用的落地。无论是 智能客服、自动文本生成、数据分析，还是 推荐系统、语音识别，AI 模块的封装都将帮助开发者构建更智能、更高效的应用。
未来，随着 AI 技术的不断进化，我们可以预见：更加智能的系统、更加精准的决策以及更自动化的业务流程将成为可能。而作为开发者，掌握 AI 的集成方法，并结合 Spring Boot 进行高效封装，将是提升自身竞争力的重要技能。
现在，就让 AI 成为你业务系统的强大引擎，为创新赋能吧！
