前言 随着 AI 越来越火，我们越来越离不开 AI 了，作为一个程序员 AI 既是我们的工具，但也加速了计算机行业的内卷和发展。
平常的话，我们能在线访问和使用 AI，但通过代码直接访问 AI 确实有些限制和门槛，接下来我会带领大家用 Java 接入一个无限免费使用的 AI 大模型。
大模型介绍 本次使用的是智谱 AI，诞生于清华大学实验室，提供了许多出色和强大的大模型，支持上下文对话、图像生成和视频生成等等。
我们先访问智谱 AI 的控制台（ bigmodel.cn/console/ove… ），先登录再点击红框的“🔑”，有 API Key 的直接复制，没有点击右上角“添加新的 API Key”，有了 API Key，我们才能在代码中调用智谱 AI。
创建一个 Spring Boot 项目 创建 Spring Boot 项目的具体过程我就不演示了，直接用 IDEA 建立就好了。
首先先引入智谱 AI 依赖，我用的是 Maven 来管理依赖的。
cn.bigmodel.openapi
oapi-java-sdk
release-V4-2.0.2
然后，建立 ChatGML4 智谱 AI 客户端，将你刚复制的 API Key 替换掉“ZhiPuAIConstant.ZHIPU_AI_API_KEY”。
@Configuration
public class ChatGLM4Config {
@Bean
public ClientV4 clientV4() {
return new ClientV4.Builder(ZhiPuAIConstant.ZHIPU_AI_API_KEY).build();
}
}
接着建立一个 ZhiPuAIManager，将其注册为 spring 的一个 bean，想要调用 AI 的话直接调用对应的方法就行。
package com.hjj.lingxibi.manager;
import com.hjj.lingxibi.common.ErrorCode;
import com.hjj.lingxibi.constant.AIConstant;
import com.hjj.lingxibi.exception.BusinessException;
import com.zhipu.oapi.ClientV4;
import com.zhipu.oapi.Constants;
import com.zhipu.oapi.service.v4.model.*;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@Slf4j
@Component
public class ZhiPuAIManager {
@Resource
private ClientV4 clientV4;
public String doChat(ChatMessage chatMessage) {
List messages = new ArrayList<>();
if (chatMessage == null) {
throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR);
}
messages.add(chatMessage);
ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder()
.model("glm-4-flash")
.stream(Boolean.FALSE)
.invokeMethod(Constants.invokeMethod)
.messages(messages)
.build();
ModelApiResponse invokeModelApiResp = clientV4.invokeModelApi(chatCompletionRequest);
String result = invokeModelApiResp.getData().getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString();
log.info("ZhiPuAI Response: {}", result);
return result;
}
}
通过调用 ZhiPuAIManager 的 doChat 方法即可调用智谱 AI 了，注意以上用的模型是”glm-4-flash“，这个模型是完全免费，想要其他模型的话是收费的，但官方定价还是很便宜的，甚至还可以邀请新人获取 token。
调用结果如下：
@SpringBootTest
public class ZhipuAITest {
@Resource
private ZhiPuAIManager zhiPuAIManager;
@Test
public void testZhiPuAI() {
String response = null;
try {
response = zhiPuAIManager.doChat(new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), "你好，你是谁？
"));
} catch (Exception e) {
throw new BusinessException(ErrorCode.THIRD_SERVICE_ERROR);
}
System.out.println(response);
}
}
如果你想要给 AI 定义 prompt 的话，只要添加一个 system 的 role，并将其 add 到 list 就好了。
具体实现如下：
public String doChat(ChatMessage chatMessage) {
List messages = new ArrayList<>();
ChatMessage prompt = new ChatMessage(ChatMessageRole.SYSTEM.value(), "将我的输入的内容生成为英文，" +
"并且不要生成多余内容");
messages.add(prompt);
if (chatMessage == null) {
throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR);
}
messages.add(chatMessage);
ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder()
.model("glm-4-flash")
.stream(Boolean.FALSE)
.invokeMethod(Constants.invokeMethod)
.messages(messages)
.build();
ModelApiResponse invokeModelApiResp = clientV4.invokeModelApi(chatCompletionRequest);
String result = invokeModelApiResp.getData().getChoices().get(0).getMessage().getContent().toString();
log.info("ZhiPuAI Response: {}", result);
return result;
}
调用效果如下：
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