OpenAI Chat

Spring AI 支持 OpenAI 的 AI 语言模型 ChatGPT。由于创建了行业领先的文本生成模型和嵌入,ChatGPT 在激发人们对人工智能驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。

先决条件

您需要使用 OpenAI 创建 API 来访问 ChatGPT 模型。

OpenAI 注册页面 创建帐户 并在API 密钥页面生成令牌。 Spring AI 项目定义了一个名为的配置属性,您应该将其设置为从 openai.com 获取的spring.ai.openai.api-key值。

导出环境变量是设置该配置属性的一种方法:

export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<INSERT KEY HERE>

添加存储库和 BOM

Spring AI 工件发布在 Spring MilestoneSnapshot 存储库中。请参阅存储库部分将这些存储库添加到您的构建系统中。

为了帮助进行依赖管理,Spring AI 提供了 BOM(物料清单),以确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参阅依赖管理部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统。

自动配置

Spring AI 为 OpenAI 聊天客户端提供 Spring Boot 自动配置。要启用它,请将以下依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

或者,在你的 Gradle 构建文件 build.gradle 中添加:

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter'
}

Chat 属性

重试属性

spring.ai.retry 前缀的属性,可让您配置 OpenAI Chat 客户端的重试机制。

属性 描述 默认值
spring.ai.retry.max-attempts 最大重试次数。 10
spring.ai.retry.backoff.initial-interval Backoff 策略的初始睡眠持续时间。 2 秒.
spring.ai.retry.backoff.multiplier Backoff 间隔乘数。 5
spring.ai.retry.backoff.max-interval 最大 Backoff 持续时间。 3 分钟.
spring.ai.retry.on-client-errors 如果为 false,则抛出 NonTransientAiException,并且不尝试重试4xx客户端错误代码 false
spring.ai.retry.exclude-on-http-codes 不触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如: 抛出 NonTransientAiException)。 empty

连接属性

spring.ai.openai 前缀的属性,可让您配置 OpenAI Chat 客户端的连接。

属性 描述 默认值
spring.ai.openai.base-url 要连接的 URL https://api.openai.com
spring.ai.openai.api-key API 密钥 -
配置属性

spring.ai.openai.chat 前缀的属性,可让您配置 OpenAI 的 ChatClient 实现。

属性 描述 默认值
spring.ai.openai.chat.enabled 启用 OpenAI 聊天客户端 true
spring.ai.openai.chat.base-url 覆盖 spring.ai.openai.base-url 以提供聊天特定的 url(可选) -
spring.ai.openai.chat.api-key 覆盖 spring.ai.openai.api-key 以提供聊天特定的 api-key(可选) -
spring.ai.openai.chat.options.model 指定使用的 OpenAI 对话模型 默认 gpt-3.5-turbo (其中 gpt-3.5-turbo, gpt-4, 和 gpt-4-32k 都是指向模型的最新版本)
spring.ai.openai.chat.options.temperature 用于控制生成结果创造力的 temperature 。较高的值将使输出更加随机,而较低的值将使结果更加集中和确定。不建议针对相同的 completions 请求修改 temperature 和 top_p,因为这两个设置的相互作用很难预测。 0.8
spring.ai.openai.chat.options.frequencyPenalty -2.0 和 2.0 之间的数字。正值根据迄今为止文本中的现有频率对新标记进行惩罚,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。 0.0f
spring.ai.openai.chat.options.logitBias 修改指定标记出现在补全中的可能性。 -
spring.ai.openai.chat.options.maxTokens 聊天完成时生成的最大令牌数。输入标记和生成标记的总长度受到模型上下文长度的限制。 -
spring.ai.openai.chat.options.n 为每条输入消息生成多少个聊天完成选项。请注意,您将根据所有选项生成的代币数量付费。保持n为1以最小化成本。 1
spring.ai.openai.chat.options.presencePenalty -2.0 和 2.0 之间的数字。正值根据新标记目前是否出现在文本中来对其进行惩罚,从而增加模型讨论新主题的可能性。 -
spring.ai.openai.chat.options.responseFormat 指定模型必须输出的格式的对象。设置为{ “type”: “json_object” }启用 JSON 模式,这保证模型生成的消息是有效的 JSON。 -
spring.ai.openai.chat.options.seed 此功能处于测试阶段。如果指定,我们的系统将尽最大努力进行确定性采样,以便使用相同种子和参数的重复请求应返回相同的结果。 -
spring.ai.openai.chat.options.stop API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列。 -
spring.ai.openai.chat.options.topP 温度采样的替代方法称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。因此 0.1 意味着仅考虑包含前 10% 概率质量的标记。我们通常建议更改此值或温度,但不能同时更改两者。 -
spring.ai.openai.chat.options.tools 模型可能调用的工具列表。目前,仅支持函数作为工具。使用它来提供模型可以为其生成 JSON 输入的函数列表。 -
spring.ai.openai.chat.options.toolChoice 控制模型调用哪个(如果有)函数。 none 表示模型不会调用函数而是生成消息。 auto 意味着模型可以在生成消息或调用函数之间进行选择。通过 {"type: "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定函数会强制模型调用该函数。当不存在函数时,none 是默认值。auto 是默认值,如果功能都存在。 -
spring.ai.openai.chat.options.user 代表您的最终用户的唯一标识符,可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。 -
spring.ai.openai.chat.options.functions 由名称标识的函数列表,用于在单个提示请求中启用函数调用。具有这些名称的函数必须存在于 functionCallbacks 注册表中。 -

注意:

  • 你可以覆盖 ChatClientEmbeddingClient 的 通用参数 spring.ai.openai.base-urlspring.ai.openai.api-key
  • 如果设置了 spring.ai.openai.chat.base-urlspring.ai.openai.chat.api-key 属性,则优先于公共属性。
  • 如果您想对不同的模型和不同的模型端点使用不同的 OpenAI 帐户,这非常有用。

提示: 所有 spring.ai.openai.chat.options 前缀的属性, 可以在运行期间通过添加特定请求参数到 Prompt 调用 实现覆盖.

对话选项

OpenAiChatOptions.java 提供模型配置,例如:要使用的模型、温度、频率惩罚等。

启动时,可以使用 OpenAiChatClient(api, options) 构造函数或 spring.ai.openai.chat.options.* 属性配置默认选项。

在运行时,您可以通过向调用添加新的、特定于请求的选项来覆盖默认选项Prompt。例如,要覆盖特定请求的默认型号和温度:

ChatResponse response = chatClient.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        OpenAiChatOptions.builder()
            .withModel("gpt-4-32k")
            .withTemperature(0.4)
        .build()
    ));

提示: 除了特定于模型的 OpenAiChatOptions 之外,您还可以使用通过 ChatOptionsBuilder#builder() 创建的可移植 ChatOptions 实例。

Function Calling(函数调用)

您可以使用 OpenAiChatClient 注册自定义 Java 函数,并让 OpenAI 模型智能地选择输出包含调用一个或多个注册函数的参数的 JSON 对象。这是一种将 LLM 功能与外部工具和 API 连接起来的强大技术。阅读有关OpenAI 函数调用的更多信息。

Sample Controller (自动配置)

创建 一个新的 Spring Boot 项目并将其添加 spring-ai-openai-spring-boot-starter 到您的 pom(或 gradle)依赖项中。

src/main/resources目录下添加一个application.properties文件,以启用和配置 OpenAi Chat 客户端:

spring.ai.openai.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-3.5-turbo
spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7

提示: 替换api-key为您的 OpenAI 凭据。

这将创建一个可以注入到您的类中的 OpenAiChatClient 实现。下面是一个@Controller使用聊天客户端生成文本的简单类的示例。

@RestController
public class ChatController {

    private final OpenAiChatClient chatClient;

    @Autowired
    public ChatController(OpenAiChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", chatClient.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return chatClient.stream(prompt);
    }
}

手动配置

OpenAiChatClient 实现 ChatClientStreamingChatClient, 并使用 轻量级 Api 连接到 OpenAI 服务。

添加 spring-ai-openai 依赖到你的项目 Maven pom.xml 文件:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
</dependency>

或者,在你的 Gradle 构建文件 build.gradle 中添加:

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}

接下来, 创建一个 OpenAiChatClient 并将其用于文本生成:

var openAiApi = new OpenAiApi(System.getenv("OPENAI_API_KEY"));

var chatClient = new OpenAiChatClient(openAiApi)
    .withDefaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
            .withModel("gpt-35-turbo")
            .withTemperature(0.4)
            .withMaxTokens(200)
        .build());

ChatResponse response = chatClient.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

// Or with streaming responses
Flux<ChatResponse> response = chatClient.stream(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));
  • OpenAiChatOptions 提供聊天请求的配置信息.
  • OpenAiChatOptions.Builder 流式的选项生成器.

轻量级 OpenAiApi 客户端

OpenAiApi 为 OpenAI Chat API 提供了轻量级 Java 客户端。

以下类图说明了 OpenAiApi 聊天接口和构建块:

以下是如何以编程方式使用 api 的简单片段:

OpenAiApi openAiApi =
    new OpenAiApi(System.getenv("OPENAI_API_KEY"));

ChatCompletionMessage chatCompletionMessage =
    new ChatCompletionMessage("Hello world", Role.USER);

// Sync request
ResponseEntity<ChatCompletion> response = openAiApi.chatCompletionEntity(
    new ChatCompletionRequest(List.of(chatCompletionMessage), "gpt-3.5-turbo", 0.8f, false));

// Streaming request
Flux<ChatCompletionChunk> streamResponse = openAiApi.chatCompletionStream(
        new ChatCompletionRequest(List.of(chatCompletionMessage), "gpt-3.5-turbo", 0.8f, true));

请关注 OpenAiApi.java 的 JavaDoc 以获取更多信息。

作者:Jeebiz  创建时间:2024-04-05 21:58
最后编辑:Jeebiz  更新时间:2024-07-06 19:00