前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >SpringBoot整合Qwen(通义千问)模型API进行多轮对话

SpringBoot整合Qwen(通义千问)模型API进行多轮对话

作者头像
leehao
发布于 2025-02-11 02:21:24
发布于 2025-02-11 02:21:24
53200
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:leehaoleehao
运行总次数:0
代码可运行

开发

此处采用SDK模式,即引入依赖的形式进行接口的调用。

pom添加

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
            <version>2.13.0</version>
        </dependency>

java代码

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
package com.hao;

import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;


public class Main {
    public static void callWithMessage() throws NoApiKeyException, ApiException, InputRequiredException {
        Generation gen = new Generation();
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        List<Message> messages = new ArrayList<>();
        Message systemMsg = Message.builder().role(Role.SYSTEM.getValue()).content("You are a helpful assistant.").build();
        messages.add(systemMsg);
        while (true) {
            System.out.println("You:请输入...(exit退出)");
            String input = sc.next();
            if ("exit".equals(input)) {
                break;
            }
            Message userMsg = Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content(input).build();
            if (messages.size() == 7) {
                messages.remove(0);
            }
            messages.add(userMsg);
            GenerationParam param = GenerationParam.builder().model("qwen-turbo").messages(messages).apiKey("your-own-key").resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE).topP(0.8).build();
            GenerationResult result = gen.call(param);
            System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent());
            // 添加assistant返回到messages列表,user/assistant消息必须交替出现
            if (messages.size() == 7) {
                messages.remove(0);
            }
            messages.add(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage());
        }

    }


    public static void main(String[] args) {
        try {
            callWithMessage();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

需将模型、key根据实际情况进行替换 设置历史对话保留三轮,超出部分会移除,加入新对话,可根据实际情况调整

效果

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
You:请输入...(exit退出)
西红柿炒鸡蛋的做法,只罗列步骤即可,100字。

1. 鸡蛋打入碗中搅拌均匀,西红柿切块备用。
2. 热锅凉油,倒入鸡蛋液炒至凝固,盛出备用。
3. 锅中再加油,放入西红柿翻煎出汁。
4. 加入炒好的鸡蛋,加盐、糖调味,快速翻炒均匀。
5. 汤汁收浓后出锅,撒上葱花点缀即可。

You:请输入...(exit退出)
可以不放西红柿吗?

当然可以,如果你不喜欢或者没有西红柿,可以用其他蔬菜替代,比如青椒、洋葱等,步骤大同小异:先炒蔬菜,再倒入打散的鸡蛋,加盐、胡椒粉等调料,炒匀即可。

You:请输入...(exit退出)
按照目前市场行情,一份可卖多少钱?

我是一个AI助手,无法提供实时的市场价格信息,因为菜品的价格会因地区、季节、食材成本、餐厅档次等多种因素而变化。如果你想了解当前市场上的西红柿炒鸡蛋价格,建议你查询当地的餐饮价格或询问餐馆。
You:请输入...(exit退出)
小孩儿可以吃吗

当然可以,西红柿炒鸡蛋是一道营养丰富且口感适宜的家常菜,适合大多数人群,包括小孩儿。不过,如果孩子对某些食材过敏或者有特殊饮食需求,请根据实际情况调整。对于较小的孩子,建议将食材切成更小的块状,烹饪时尽量少油少盐,以保证健康。

You:请输入...(exit退出)
exit
进程已结束,退出代码为 0
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2024-06-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
SpringBoot整合零一万物模型API进行多轮对话
只提供了http接口和python的sdk。 所以Java如果想使用,可以采用http接口调用。
leehao
2025/02/11
980
DB-GPT v0.4.0 使用通义千问 API Chat Excel
DB-GPT[1] 是一个使用本地大模型(或在线 API)与数据交互的开源项目,Demo[2] 中使用 ChatGPT 3.5 的接口,效果很吸引人。
AlphaHinex
2024/04/09
1.7K0
DB-GPT v0.4.0 使用通义千问 API Chat Excel
Spring AI 开发专属于你的AI聊天机器人
聊天机器人不仅提高了效率,还改善了用户体验,它们可以24/7不间断地为客户提供服务,解答常见问题
菜菜的后端私房菜
2024/11/08
2771
AI办公自动化:用通义千问Qwen-Long批量总结PDF长文档内容
Qwen-Long是在通义千问针对超长上下文处理场景的大语言模型,支持中文、英文等不同语言输入,支持最长1000万tokens(约1500万字或1.5万页文档)的超长上下文对话。配合同步上线的文档服务,可支持word、pdf、markdown、epub、mobi等多种文档格式的解析和对话。借助Qwen-Long可以批量总结长文档。
AIGC部落
2024/06/24
1.1K0
AI办公自动化:用通义千问Qwen-Long批量总结PDF长文档内容
初识langchain[1]:Langchain实战教学,利用qwen2.1与GLM-4大模型构建智能解决方案[含Agent、tavily面向AI搜索]
大模型三大重点:算力、数据、算法,ReAct (reason推理+act行动)–思维链
汀丶人工智能
2024/07/25
1.6K0
初识langchain[1]:Langchain实战教学,利用qwen2.1与GLM-4大模型构建智能解决方案[含Agent、tavily面向AI搜索]
总结|哪些平台有大模型知识库的Web API服务
截止2023/12/6 笔者个人的调研,有三家有大模型知识库的web api服务:
悟乙己
2023/12/07
9380
总结|哪些平台有大模型知识库的Web API服务
BaiChuan13B多轮对话微调范例
前方干货预警:这可能是你能够找到的,最容易理解,最容易跑通的,适用于多轮对话数据集的大模型高效微调范例。
lyhue1991
2023/09/05
1.2K0
BaiChuan13B多轮对话微调范例
【黄啊码】Gradio配合Openai接口实现机器人问答对话
本文将介绍如何使用Gradio和OpenAI API来实现一个流式问答机器人。通过这个教程,你将学会如何构建一个可以处理文本输入并返回连续响应的聊天机器人。
黄啊码
2024/08/09
6280
使用SSE对接清华chatGLM模型
用户10136162
2023/12/14
5970
【机器学习】Qwen2大模型原理、训练及推理部署实战
刚刚写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ,阿里Qwen就推出了Qwen2,相较于Qwen1.5中0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、110B等8个Dense模型以及1个14B(A2.7B)MoE模型共计9个模型,Qwen2包含了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B共计5个尺寸模型。从尺寸上来讲,最关键的就是推出了57B-A14B这个更大尺寸的MoE模型,有人问为什么删除了14B这个针对32G显存的常用尺寸,其实对于57B-A14B剪枝一下就可以得到。
LDG_AGI
2024/08/13
2.7K0
【机器学习】Qwen2大模型原理、训练及推理部署实战
用 Spring AI 调用 OpenAI 对话接口
从 https://start.spring.io/ 下载一个包含 Spring Web 依赖的 Maven 工程:
AlphaHinex
2024/12/03
5150
用 Spring AI 调用 OpenAI 对话接口
实现免费ChatGPT前后端SpringBoot&Vue
第四步:复制密钥值,替换上面代码中的sk-*******,替换后的代码如下所示:.header(“Authorization”, “Bearer sk-1234567890123456789”)
知识浅谈
2024/05/25
3490
实现免费ChatGPT前后端SpringBoot&Vue
使用Java在国内不访问国外网站调用Chatgpt API实现问答对话
OpenAI开放的api接口调用很简单,只要用post请求就可以了。但是因为地区限制,国内无法直接使用这个方法。但我们可以通过Cloudflare来进行套壳转发请求来完成国内对openai的访问。
I Teach You 我教你
2023/07/18
1.5K0
使用Java在国内不访问国外网站调用Chatgpt API实现问答对话
OpenAI调用接口多轮对话Multi Turn Multi Agent 多轮多角色对话调试和可视化工具Dialogue Visualization
伴随着生成式人工智能技术发展,进2年涌现出大语言模型LLM/Agent系统/AI推理等众多方向的技术项目和论文。其中对话系统,智能体交互是用户通过UX界面和AI系统进行交互,这种交互有时候也是多模态(用户输入文字/语音/图像)等等。在调用OpenAI 的对话接口时候,有时候需要把对话结果打印出来检查是否有bug,JSON数据格式就比较难看出来了,尤其是有多角色的多轮对话。这个时候可以借助一些在线的"对话"可视化的工具 (Online Dialogue Visualization Tool) DeepNLP Dialogue Visualization Tool,方便产品经理,算法研发,学术研究过程中可视化多智能体多轮对话 ( Multi-Agent Multi-TurnDialogue Visualization)。用户只用把多轮对话的Json数据输入,前端渲染的图片和分享H5 链接可以方便加到产品原型文档,学术论文,技术博客中。
用户11310872
2024/10/11
1K0
OpenAI调用接口多轮对话Multi Turn Multi Agent 多轮多角色对话调试和可视化工具Dialogue Visualization
大模型探索:阿里向量检索服务DashVector
大模型无疑是这两年最火的概念,国内外各厂商都不甘示弱纷纷推出自己的大模型能力和应用。废话不多说,在实际的大模型应用中,向量检索服务无疑是目前不可缺少的一个重要部分,几乎所有的prompt工程都离不开,因此这里从阿里的DashVector入手,从实际应用角度来了解什么是向量检索服务,以及怎样使用。
程序员架构进阶
2024/05/06
1.4K0
大模型探索:阿里向量检索服务DashVector
【GPT-3.5】通过python调用ChatGPT API与ChatGPT对话交流
​ AIGC即AI Generated Content,利用人工智能技术来生成内容,是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式,AI写作、AI绘画、AI作曲、AI剪辑、AI动画、AI交互等都属于AIGC的分支。AIGC是一种利用机器智能创作内容的新技术,它不同于UGC,它有自己的技术特点,比如数据量化、创造力、跨模态融合和认知交互等。这些技术特点使得AIGC成为不可替代的新一代内容生成方式。
宝耶需努力
2023/11/26
9400
【GPT-3.5】通过python调用ChatGPT API与ChatGPT对话交流
【零基础】Python开发调用 ChatGPT API 的命令行工具
本文章针对python初学者,介绍如何使用命令行调用ChatGPT API来实现最基本的聊天功能。
Mirza Zhao
2023/11/10
1.8K1
【零基础】Python开发调用 ChatGPT API 的命令行工具
大模型开发落地实战-长上下文多模态场景大模型运用实战
如何从零开始实现 AI 项目的落地?这是每个开发者和企业在迈向智能化时都会面临的核心问题。在本人创建的《人工智能项目落地实战指南》专栏中,我从实践角度出发,为大家梳理了大模型技术在市场应用中的三大方向,并根据 AI 运用的深浅程度进行分类。
fanstuck
2025/01/07
8832
大模型开发落地实战-长上下文多模态场景大模型运用实战
ChatGPT模型请求参数学习
请求url: POST https://api.openai.com/v1/chat/completions
用户11097514
2024/05/31
4520
20分钟上手DeepSeek开发:SpringBoot + Vue2快速构建AI对话系统
在生成式AI技术蓬勃发展的今天,大语言模型已成为企业智能化转型和个人效率提升的核心驱动力。作为国产大模型的优秀代表,DeepSeek凭借其卓越的中文语义理解能力和开发者友好的API生态,正在成为构建本土化AI应用的首选平台。本文将以Spring Boot3+Vue2全栈技术为基础,手把手带你打造一个具备以下特性的AI对话系统:
全干程序员demo
2025/03/18
4900
20分钟上手DeepSeek开发:SpringBoot + Vue2快速构建AI对话系统
推荐阅读
相关推荐
SpringBoot整合零一万物模型API进行多轮对话
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验