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public abstract class AiModelStrategy {
/**
* SSE 流式對話
*/
public abstract void contextStreamChat(AiModeChatParams aiModeChatParams);
}

AiModeChatParams 的實現如下：

@Data

@NoArgsConstructor

public class AiModeChatParams {

   @ApiModelProperty("用戶發送消息")

   private String prompt;

   @ApiModelProperty("會話 ID")

   private String chatDialogueId;

   @ApiModelProperty("模型選擇")

   private String chatModel = ChatCompletion.Model.GPT_3_5_TURBO_16K.getName();

   @ApiModelProperty(value = "對話機器人ID")

   private String robotModelId;

   @ApiModelProperty("最大 token 數量")

   private int maxTokens = 2048;

   @ApiModelProperty("密鑰集合")

   private List<String> apiKeys = new ArrayList<>();

   @ApiModelProperty("上下文消息")

   private List<ChatMessage> chatMessageList;

   @ApiModelProperty("請求路徑")

   private String apiHost;

   @ApiModelProperty("SSE")

   private EventSourceListener eventSourceListener;

   @ApiModelProperty("上傳圖片")

   private List<String> imageList;

}

工廠實現

@Service

@Slf4j

public class AiModelFactory {

   @Autowired

   private Map<String, AiModelStrategy> map = new ConcurrentHashMap<>();



   public AiModelStrategy getStrategy(String componentName) {

      LogPrintUtils.info(log, "進入外部產品工廠方法 : {}", componentName);

      AiModelStrategy strategy = map.get(componentName);

      if (strategy == null) {

         strategy = map.get("stdNullStrategy");

      }

      LogPrintUtils.info(log, "帶走了：{}", strategy);

      return strategy;

   }

}

策略實現

@Service

public class AmXfxhStrategy extends AiModelStrategy {

   @Override

   public void contextStreamChat(AiModeChatParams aiModeChatParams) {

      // 構建參數

      // 發送請求

   }

}

通過這種設計，我們可以將各個大模型的請求構建和發送邏輯放入策略工廠中，減少代碼重復，提高系統的可擴展性。

通過 HTTP 封裝實現網絡模型 API

在對接大模型時，接口文檔是非常重要的參考資料。它描述了軟件組件或系統中的接口，包括接口名稱、方法、參數、返回值和異常等信息。通過接口文檔，我們可以了解如何調用大模型的 API。

規范實現接口文檔

以智譜 AI 的 GLM-4 模型為例，以下是通過 HTTP 調用該模型的示例代碼：

private static final String API_URL = ""; // 替換為實際的 API URL

private static final String API_KEY = ""; // 填寫您的 API Key



public static void main(String[] args) throws IOException {

    OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()

            .connectTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)

            .writeTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)

            .readTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)

            .build();



    JSONObject requestBodyJson = new JSONObject();

    requestBodyJson.put("model", "glm-4-plus");



    JSONArray messages = new JSONArray();

    messages.put(new JSONObject().put("role", "system")

            .put("content", "你是一個樂于解答各種問題的助手，你的任務是為用戶提供專業、準確、有見地的建議。"));

    messages.put(new JSONObject().put("role", "user")

            .put("content", "如何實現重定向"));



    requestBodyJson.put("messages", messages);



    RequestBody body = RequestBody.create(

            requestBodyJson.toString(),

            MediaType.parse("application/json")

    );



    Request request = new Request.Builder()

            .url(API_URL)

            .addHeader("Authorization", "Bearer " + API_KEY)

            .post(body)

            .build();



    try (Response response = client.newCall(request).execute()) {

        if (!response.isSuccessful()) {

            throw new IOException("Unexpected code " + response);

        }



        String responseBody = response.body().string();

        JSONObject jsonResponse = new JSONObject(responseBody);

        String assistantReply = jsonResponse.getJSONArray("choices")

                .getJSONObject(0)

                .getJSONObject("message")

                .getString("content");



        System.out.println(assistantReply);

    }

}