spring-ai-alibaba实现简易聊天项目

好了话不多说直接上代码

pom

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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
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    <groupId>com</groupId>
    <artifactId>chat-ai</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

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        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
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    // maven仓库配置下阿里云或其他仓库, 不然拉不到spring-boot-starter-parent
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    </repositories>
</project>

config

package com.chatai;

import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatOptions;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class AiConfig {
    public static final String DEFAULT_PROMPT = "你是一个有才华的助手，请根据我的提问回答我问题尽可能的满足我,知道吗！";

    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        return chatClientBuilder
                .defaultSystem(DEFAULT_PROMPT)
                .defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(new InMemoryChatMemory()))
                .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor())
                .defaultOptions(DashScopeChatOptions.builder().withTopP(0.7).build())
                .build();
    }
}

controller

package com.chatai.controller;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class MyChatController {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    @GetMapping("/chat")
    public String simpleChat(String query) {
        System.out.println("ask: " + query);
        String content = chatClient.prompt(query).call().content();
        System.out.println("answer: " + content);
        return content;
    }
}

yml

spring:
  application:
    name: ai-chat
  ai:
    dashscope:
      api-key: sk-ffd***** #这里换自己的key

好不好用看疗效

以下是问题以及通义千问的回复

---

ask: 我是一个小白,请你记住上下文,我需要你帮我实现一个ai客服系统 越详细越好
answer: 好的！作为一个小白，我会尽量用通俗易懂的语言来帮你理解如何实现一个AI客服系统，并且提供详细的步骤和注意事项。我会记住我们的对话上下文，随时为你解答疑问。

---

第一步：明确需求

在开始开发之前，我们需要先明确以下问题：

1. 目标用户群体：你的AI客服是面向企业内部员工、普通消费者，还是其他特定人群？
2. 应用场景：你的AI客服是用来处理常见问题（如订单查询、技术支持），还是需要更复杂的交互（如情感分析或推荐服务）？
3. 支持的渠道：AI客服会在哪些平台上运行？例如网站、微信小程序、APP、电话等。
4. 语言要求：需要支持哪些语言？是否需要多语言切换功能？
5. 数据来源：是否有现成的知识库（如FAQ文档）可以供AI学习？如果没有，是否需要从头构建？

如果你能告诉我这些信息，我可以进一步定制化建议。如果暂时不清楚也没关系，我们可以假设一个通用场景来继续讨论。

---

第二步：技术选型

实现AI客服系统通常需要以下几个模块：

1. 自然语言处理（NLP）

• AI客服的核心在于理解用户的意图并给出合适的回复。这需要用到NLP技术。
• 推荐工具：
  • 开源框架：Hugging Face Transformers、spaCy、NLTK
  • 商业API：阿里云通义千问、百度文心一言、腾讯云小微

2. 对话管理

• 对话管理负责跟踪用户与AI之间的对话历史，确保上下文连贯。
• 可以使用状态机模型或基于机器学习的对话管理系统。
• 推荐工具：Rasa、Dialogflow、Microsoft Bot Framework

3. 知识库

• 知识库是AI客服回答问题的基础。可以是一个结构化的数据库，也可以是非结构化的文本文件。
• 如果你有FAQ文档，可以直接导入到系统中；如果没有，可以通过爬虫抓取相关资料或者手动整理。

4. 集成平台

• 根据你的需求选择合适的部署方式。例如：
  • 微信小程序：通过微信开放平台接入
  • 网站：嵌入HTML页面
  • APP：通过SDK集成

5. 数据分析

• 收集用户反馈，优化AI的表现。可以记录用户的提问频率、未解决问题等数据。

---

第三步：具体实现流程

以下是实现AI客服系统的详细步骤：

1. 搭建环境

• 安装Python（或其他编程语言）及必要的依赖库。
• 示例代码安装命令（以Python为例）：

  pip install transformers torch rasa
  

2. 训练NLP模型

• 使用预训练模型（如BERT、GPT）微调以适应你的业务场景。
• 如果没有大量标注数据，可以从简单的规则匹配开始（如关键词检索）。
• 示例代码（基于Hugging Face Transformers）：

  from transformers import pipeline
  
  # 加载问答模型
  nlp = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-cased-distilled-squad")
  
  # 测试模型
  result = nlp({
      "question": "什么是AI客服系统？",
      "context": "AI客服系统是一种利用人工智能技术自动回答用户问题的系统。"
  })
  print(result["answer"])
  

3. 设计对话逻辑

• 使用对话管理工具定义意图和响应规则。
• 示例（基于Rasa）：
  • 创建domain.yml文件定义意图和实体：

    intents:
      - greet
      - ask_question
    responses:
      utter_greet:
        - text: "你好！有什么我可以帮你的吗？"
    

  • 编写训练数据（nlu.md）：

    ## intent:greet
    - 你好
    - 在吗
    - 请问
    

4. 构建知识库

• 将FAQ整理为结构化格式（如JSON或CSV）。
• 示例（JSON格式）：

  [
    {"question": "如何重置密码？", "answer": "请点击登录页面的“忘记密码”链接."},
    {"question": "你们的营业时间是什么时候？", "answer": "我们每天24小时在线服务."}
  ]
  

5. 测试与优化

• 部署到本地服务器进行测试。
• 收集用户反馈，不断调整模型参数和对话逻辑。

6. 部署上线

• 将AI客服集成到目标平台（如网站、APP）。
• 确保系统稳定运行，并定期更新知识库。

---

第四步：常见问题解决

1. 用户输入模糊怎么办？
   • 提供澄清问题的功能，例如：“您是指XX吗？”
2. 无法回答的问题怎么办？
   • 转接人工客服，或者提示用户提供更多细节。
3. 性能优化
   • 使用缓存机制减少重复计算。
   • 压缩模型大小以降低资源消耗。

---

第五步：后续扩展

随着系统的成熟，可以考虑以下功能扩展：

1. 多轮对话：支持复杂场景下的多轮交互。
2. 个性化推荐：根据用户历史行为推荐相关内容。
3. 情感分析：检测用户情绪，改善用户体验。
4. 语音支持：添加语音识别和合成功能。

---

如果你对某个环节感兴趣，或者有具体的技术问题，请告诉我，我会继续深入讲解！
ask: 帮我完善一下并用java 语言实现

这里调用等待超时了,可能是我没花钱的原因，不给我好的体验

2025-06-18T21:01:58.349+08:00  WARN 34269 --- [ai-chat] [nio-8080-exec-2] o.s.a.a.r.SpringAiRetryAutoConfiguration : Retry error. Retry count:1

java.net.SocketTimeoutException: Read timed out
	at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.timedRead(NioSocketImpl.java:288) ~[na:na]

ask: 帮我完善一下并用java 语言实现
answer: 好的！既然你希望用Java语言实现一个AI客服系统，我们可以从简单的版本开始，逐步完善功能。以下是一个基于Java的AI客服系统的详细设计和实现步骤。

---

第一步：明确需求

假设我们的AI客服需要满足以下基本功能：

1. 用户输入问题。
2. 系统根据预定义的知识库回答问题。
3. 如果无法匹配到答案，则提示用户转接人工客服或提供更多细节。

---

第二步：设计知识库

我们可以将知识库设计为一个简单的键值对结构（Map<String, String>），其中：

• Key 是用户可能提出的问题。
• Value 是对应的答案。

示例知识库：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class KnowledgeBase {
    private static Map<String, String> knowledgeBase = new HashMap<>();

    public static void initialize() {
        knowledgeBase.put("你好", "你好！有什么我可以帮你的吗？");
        knowledgeBase.put("如何重置密码", "请点击登录页面的“忘记密码”链接。");
        knowledgeBase.put("你们的营业时间是什么时候", "我们每天24小时在线服务。");
        knowledgeBase.put("找不到订单", "请检查您的邮箱或联系客服提供订单号。");
    }

    public static String getAnswer(String question) {
        return knowledgeBase.getOrDefault(question, null);
    }
}

---

第三步：实现对话逻辑

接下来，我们需要编写一个简单的对话管理器，用于处理用户的输入并返回相应的答案。

示例代码：

import java.util.Scanner;

public class ChatBot {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化知识库
        KnowledgeBase.initialize();

        // 创建扫描器对象以读取用户输入
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        System.out.println("欢迎使用AI客服系统！请输入您的问题（输入'退出'结束对话）：");

        while (true) {
            // 读取用户输入
            System.out.print("您：");
            String userInput = scanner.nextLine().trim();

            // 检查是否退出
            if (userInput.equalsIgnoreCase("退出")) {
                System.out.println("感谢使用AI客服系统，再见！");
                break;
            }

            // 获取答案
            String answer = KnowledgeBase.getAnswer(userInput);

            // 如果没有匹配的答案
            if (answer == null) {
                System.out.println("AI：抱歉，我无法理解您的问题。您可以尝试重新描述，或者联系人工客服。");
            } else {
                System.out.println("AI：" + answer);
            }
        }

        // 关闭扫描器
        scanner.close();
    }
}

---

第四步：运行程序

将上述代码保存为两个文件：

1. KnowledgeBase.java
2. ChatBot.java

然后编译并运行：

javac KnowledgeBase.java ChatBot.java
java ChatBot

运行后，你可以与AI客服进行简单的对话，例如：

欢迎使用AI客服系统！请输入您的问题（输入'退出'结束对话）：
您：你好
AI：你好！有什么我可以帮你的吗？
您：如何重置密码
AI：请点击登录页面的“忘记密码”链接。
您：退出
感谢使用AI客服系统，再见！

---

第五步：功能扩展

为了使系统更加智能，可以考虑以下改进：

1. 模糊匹配

如果用户输入的问题与知识库中的问题不完全一致，可以通过模糊匹配算法找到最接近的答案。例如：

• 使用Levenshtein距离计算字符串相似度。
• 或者使用第三方库（如Apache Commons Text）。

示例代码（基于Levenshtein距离）：

import org.apache.commons.text.similarity.LevenshteinDistance;

public class FuzzyMatcher {
    private static final int MAX_DISTANCE = 3;

    public static String fuzzyMatch(String question) {
        LevenshteinDistance levenshteinDistance = new LevenshteinDistance();

        for (String key : KnowledgeBase.knowledgeBase.keySet()) {
            int distance = levenshteinDistance.apply(question, key);
            if (distance <= MAX_DISTANCE) {
                return KnowledgeBase.knowledgeBase.get(key);
            }
        }
        return null;
    }
}

在ChatBot中调用：

String answer = KnowledgeBase.getAnswer(userInput);
if (answer == null) {
    answer = FuzzyMatcher.fuzzyMatch(userInput);
}

2. 多轮对话

可以通过维护会话状态来支持多轮对话。例如：

• 记录用户的上下文信息。
• 根据上下文动态调整回复。

3. 语音支持

如果需要支持语音交互，可以集成Google Speech-to-Text API或阿里云语音识别服务。

4. 部署到Web平台

可以将AI客服封装为RESTful API，并通过Spring Boot框架部署到服务器上。

---

第六步：总结

以上是一个简单的Java版AI客服系统的实现方案。如果你希望进一步优化或添加新功能，请告诉我具体需求，我会继续为你完善！

回答结束了，下面是我的总结
可以看出来这个聊天的系统已经可以实现了，对于思考时间，以及答案来说可能并不完美，毕竟没花钱，也不挑理了。

tip:快去阿里云百炼大模型白嫖去吧，