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wzjs 2025/9/17 14:44:12

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Spring Boot 集成智谱清言 AI（ZhipuAI）最佳实践

本指南将带你高效集成智谱清言 AI 到 Spring Boot 项目中，涵盖依赖管理、配置、Bean 定义与服务实现，并解决常见依赖冲突问题。

SpringBoot集成智谱清言AI简单版

一、依赖与仓库配置

在 pom.xml 中引入 Spring AI 相关依赖和智谱清言模型包，并配置快照仓库。

<!-- 版本管理 -->
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>1.0.0-SNAPSHOT</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement><!-- Spring AI 快照仓库 -->
<repositories><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases></repository>
</repositories><!-- 智谱清言 AI 依赖，避免 swagger-annotations 冲突 -->
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>io.swagger.core.v3</groupId><artifactId>swagger-annotations</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency>

说明：如果你的项目中集成了 SpringDoc/Swagger，务必通过 exclusions 排除 swagger-annotations，否则会出现依赖冲突导致项目启动失败。

二、YAML 配置

在 application.yml 中添加智谱清言相关参数：

ai:zhipuai:api-key: YOUR_ZHIPUAI_API_KEY # 替换为你的智谱清言 Keybase-url: https://open.bigmodel.cn/api/paaschat:options:model: glm-4-flash      # 免费模型# model: glm-4-plus    # 付费模型temperature: 0.5       # 控制响应的随机性

三、配置类定义

定义配置类，注入 ChatClient Bean：

@Configuration
public class ZhipuAiConfig {@Beanpublic ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {return ChatClient.builder(chatModel).build();}
}

四、服务实现

实现 AI 服务类，封装与智谱清言的对话逻辑：

@Service
public class AiServiceImpl implements AiService {private final ChatClient chatClient;// 构造方法注入public AiServiceImpl(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}@Overridepublic String sendMessage(String message) {return chatClient.prompt().user(message).call().content();}
}

五、Controller 层调用

在 Controller 层通过调用 sendMessage 方法即可与智谱清言 AI 进行交互。

优化要点总结

依赖管理采用 BOM 方式，确保版本一致性。
快照仓库配置必不可少，避免依赖无法下载。
智谱清言模型包需排除 swagger-annotations，防止与 SpringDoc/Swagger 冲突。
配置类与服务实现分层清晰，便于扩展与维护。
YAML 配置灵活支持多模型选择及参数调整。

通过上述步骤，你可以高效、稳定地在 Spring Boot 项目中集成智谱清言 AI，实现智能对话等能力。

SpringBoot集成智谱清言AI进阶版

在基础集成的基础上，进一步扩展 Spring Boot 与智谱清言 AI 的对接能力，可以从多模型支持、高级功能调用、异步/流式处理、安全性、以及实际应用场景等方面进行丰富和优化。

一、支持多种智谱AI模型与能力

智谱AI开放平台不仅支持通用对话模型（如 GLM-4、GLM-3-Turbo），还包括角色扮演、图像生成、文本嵌入等多种模型，满足内容创作、问答、代码生成、图像生成、知识库构建等多种业务场景[^2][5]。

模型	主要能力与适用场景
GLM-4	高级问答、复杂对话、深度内容创作、工具调用
GLM-3-Turbo	创意写作、知识问答、代码生成
CharGLM-3	角色扮演、拟人对话
CogView-3	文本到图像生成
Embedding-2	文本向量化、知识库检索

你可以通过在配置文件中切换不同模型，或在业务代码中动态指定模型，灵活应对多样化需求[^2][5]。

二、高级功能调用与参数调优

智谱清言 API 支持丰富的参数自定义，包括：

模型选择：按需切换不同模型（如 glm-4、glm-4v 等）。
温度（temperature）：控制生成内容的随机性，适合创意与严谨场景切换。
最大Token数（max_tokens）：限制单次响应长度，适应不同业务需求。
函数调用（Function Calling）：让大模型自动调用后端函数或工具，扩展对话能力[^2]。
流式输出（Streaming）：适合实时对话或大文本生成，提升用户体验[^1][2]。

配置示例（YAML）：

ai:zhipuai:api-key: ${ZHIPUAI_API_KEY}base-url: https://open.bigmodel.cn/api/paaschat:options:model: glm-4temperature: 0.7maxTokens: 512stream: true

三、异步与流式处理

对于需要实时响应或大文本生成的场景，Spring Boot 可结合 WebFlux 实现流式输出。例如，使用 Flux<ServerSentEvent<String>> 实现 SSE 推送，提升交互体验[^3]。

@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ServerSentEvent<String>> chat(@RequestParam String message) {return chatModel.generateStream(message).map(content -> ServerSentEvent.builder(content).build());
}