SpringBoot集成Azure Open AI打造国内ChatGPT应用

在人工智能技术日新月异的今天，ChatGPT作为自然语言处理领域的佼佼者，以其强大的语言理解和生成能力，受到了广泛的关注和应用。然而，对于国内用户来说，直接使用Open AI提供的ChatGPT服务存在诸多不便。因此，本文将介绍如何使用SpringBoot框架集成Azure Open AI服务，打造一个在国内可用的ChatGPT应用。

一、SpringBoot框架简介

SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架，旨在简化Spring应用的初始搭建和开发过程。它使用了特定的配置方式，使开发人员不再需要定义样板化的配置，从而能够更快地搭建和开发应用程序。SpringBoot还提供了大量的starter模块，方便开发人员快速集成各种常用的第三方库和框架。

二、Azure Open AI服务介绍

Azure Open AI服务是Microsoft与OpenAI合作推出的一个服务，它将Azure的企业级功能与OpenAI的生成式AI模型功能相结合。该服务可供Azure用户使用，并提供了预先训练的生成式AI模型、自定义功能、内置的安全性和合规性工具等。通过Azure Open AI服务，用户可以在国内方便地访问和使用ChatGPT等生成式AI模型。

三、项目搭建与配置

1. 搭建SpringBoot项目

首先，我们需要使用Maven或Gradle等构建工具搭建一个SpringBoot项目。在项目的pom.xml或build.gradle文件中，添加必要的依赖项，如Spring Web、Spring Boot Starter等。

2. 配置Azure Open AI服务

接下来，我们需要在Azure门户中创建一个Open AI服务实例，并获取其API密钥和端点信息。然后，在SpringBoot项目的配置文件中（如application.yml或application.properties），添加Azure Open AI服务的配置信息，包括API密钥、端点等。

四、实现AI问答功能

1. 创建AI问答服务类

在SpringBoot项目中，我们可以创建一个服务类来处理AI问答请求。该类将负责向Azure Open AI服务发送HTTP请求，并接收其返回的响应。然后，我们可以从响应中抽取出有用的信息（如生成的文本），并将其返回给前端或调用方。

2. 实现带有上下文的对话

为了实现带有上下文的对话功能，我们需要将每次用户发送的消息和AI回复的消息都保存在一个消息列表中。然后，在每次发送请求时，我们将整个消息列表发送给Azure Open AI服务。这样，AI就可以根据整个消息列表来生成带有上下文的回复。

为了实现这一功能，我们可以使用Redis等内存数据库来存储消息列表。Redis具有高性能和可扩展性，非常适合用于存储和检索实时数据。

3. 处理AI响应

Azure Open AI服务返回的响应中包含了生成的文本和其他一些元数据（如模型版本、生成文本的令牌数等）。我们需要从响应中抽取出生成的文本，并将其返回给前端或调用方。同时，我们还需要处理一些可能的异常情况，如API调用失败、网络错误等。

五、实例展示

以下是一个简单的实例，展示了如何使用SpringBoot集成Azure Open AI服务来实现AI问答功能：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AiController {
    @Autowired
    private AiService aiService;
    @PostMapping("/chat")
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
        try {
            ChatResponse response = aiService.chat(request);
            return ResponseEntity.ok(response.getContent());
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("Error: " + e.getMessage());
        }
    }
}

在上面的代码中，AiController是一个REST控制器，它提供了一个/chat端点来处理AI问答请求。ChatRequest和ChatResponse是自定义的请求和响应类，用于封装请求和响应的数据。

六、总结

通过本文的介绍，我们了解了如何使用SpringBoot框架集成Azure Open AI服务来打造一个在国内可用的ChatGPT应用。我们详细介绍了项目搭建与配置、实现AI问答功能以及实例展示等方面的内容。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用这项技术，为人工智能技术的发展做出贡献。

此外，在实际应用中，我们还可以根据具体需求对系统进行优化和扩展，如增加更多的AI模型、提高系统的并发处理能力等。同时，我们也需要关注Azure Open AI服务的更新和变化，以便及时调整和适配我们的系统。