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。
在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 Milestone
和 Snapshot
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
ChatClient
和EmbeddingClient
的 通用参数spring.ai.openai.base-url
和spring.ai.openai.api-key
。 - 如果设置了
spring.ai.openai.chat.base-url
和spring.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。
在 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 ChatClient
和 StreamingChatClient
, 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。
最后编辑:Jeebiz 更新时间:2024-07-06 19:00