🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，<code>15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。

引言

在当今的软件开发领域，人工智能（AI）已经成为一个不可或缺的部分。特别是自然语言处理（NLP）技术的发展，使得AI能够理解和生成人类语言，从而在多个应用场景中发挥重要作用。ChatGPT，作为OpenAI推出的一款强大的语言模型，已经在聊天机器人、智能客服、内容生成等多个领域展现了其强大的能力。

Spring Boot，作为Java开发中的一种快速开发框架，以其简洁、高效的特点，被广泛应用于企业级应用的开发。Spring AI，则是Spring生态系统中的一部分，专注于为开发者提供与AI相关的工具和库，使得开发者能够更方便地将AI技术集成到Spring应用中。

本文将详细介绍如何使用Spring Boot整合Spring AI，实现项目接入ChatGPT。通过本文的学习，你将能够掌握如何在Spring Boot项目中使用Spring AI与ChatGPT进行交互，从而为自己的项目增添强大的AI能力。

1. 准备工作

在开始整合之前，我们需要确保已经完成了以下准备工作：

安装Java和Maven：确保您的开发环境中已经安装了Java 8或更高版本，并且配置了Maven。创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，并选择必要的依赖项。获取OpenAI API Key：访问OpenAI官方网站，注册并获取API Key，用于与ChatGPT进行交互。

2. 项目结构

在开始编写代码之前，我们先来看一下项目的整体结构。一个典型的Spring Boot项目通常包含以下几个关键部分：

src/main/java：包含主要的Java代码。

<code>com.example.demo：主包名，包含启动类和配置类。controller：用于处理HTTP请求的控制器类。service：业务逻辑层，包含与ChatGPT交互的服务类。config：配置类，用于配置Spring AI和OpenAI API。

src/main/resources：包含配置文件和静态资源。

application.properties：Spring Boot配置文件，用于配置应用的属性。

3. 配置Spring AI和OpenAI API

首先，我们需要在pom.xml中添加必要的依赖项，以便在项目中使用Spring AI和OpenAI API。

<dependencies>

<!-- Spring Boot Starter Web -->

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

</dependency>

<!-- Spring AI -->

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-ai</artifactId>

</dependency>

<!-- OpenAI API -->

<dependency>

<groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>

<artifactId>client</artifactId>

<version>0.10.0</version>

</dependency>

</dependencies>

接下来，在application.properties中配置OpenAI API Key：

openai.api.key=your-openai-api-key

然后，创建一个配置类OpenAiConfig，用于加载OpenAI API Key：

package com.example.demo.config;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import com.theokanning.openai.service.OpenAiService;

@Configuration

public class OpenAiConfig {

@Value("${openai.api.key}")

private String apiKey;

@Bean

public OpenAiService openAiService() {

return new OpenAiService(apiKey);

}

}

4. 创建服务层

在service包中创建一个服务类ChatService，用于与ChatGPT进行交互：

package com.example.demo.service;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.stereotype.Service;

import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;

import com.theokanning.openai.service.OpenAiService;

@Service

public class ChatService {

@Autowired

private OpenAiService openAiService;

public String getChatResponse(String prompt) {

CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()

.prompt(prompt)

.model("text-davinci-003")

.maxTokens(100)

.build();

return openAiService.createCompletion(completionRequest).getChoices().get(0).getText();

}

}

5. 创建控制器层

在controller包中创建一个控制器类ChatController，用于处理HTTP请求：

package com.example.demo.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import com.example.demo.service.ChatService;

@RestController

public class ChatController {

@Autowired

private ChatService chatService;

@GetMapping("/chat")

public String chat(@RequestParam String prompt) {

return chatService.getChatResponse(prompt);

}

}

6. 测试与部署

至此，我们已经完成了Spring Boot整合Spring AI接入ChatGPT的所有步骤。接下来，我们可以通过以下方式测试和部署我们的应用：

本地测试：在本地启动Spring Boot应用，并通过浏览器或Postman访问/chat接口，传入不同的提示词（prompt），观察ChatGPT的响应。部署运行：将应用打包成JAR文件，并部署到服务器上，云服务器如阿里云、华为云或本地服务器。

7. 总结

通过本文的学习，我们掌握了如何在Spring Boot项目中整合Spring AI，并接入ChatGPT。这不仅为我们提供了一种快速实现AI功能的方法，也为我们打开了探索更多AI应用的大门。

在实际项目中，我们可以根据需求进一步扩展和优化，例如：

多轮对话：实现多轮对话功能，使得ChatGPT能够记住上下文，进行更连贯的对话。情感分析：结合情感分析技术，使得ChatGPT能够识别用户的情感，并作出相应的回应。个性化定制：根据用户的喜好和历史记录，定制ChatGPT的响应，提供更加个性化的服务。

希望本文能够帮助您在Spring Boot项目中成功接入ChatGPT，并为您的项目增添强大的AI能力。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。