spring ai调用 硅基流动api

### 集成硅基流动AI API至Spring应用程序 为了在Spring应用中集成并调用硅基流动API进行AI相关的操作，需完成几个重要步骤。首先，在`application.yml`文件内指定必要的配置项来设置API密钥和其他连接参数[^2]。 ```yaml spring: ai: openai: api-key: 这里是你自己的api key base-url: https://api.siliconflow.cn chat: options: model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ``` 接着，创建一个服务类用于处理与硅基流动API之间的交互逻辑。该服务负责封装HTTP请求细节并向其他组件暴露简洁的方法接口。下面是一个简单的例子展示如何发起一次聊天请求： ```java @Service public class AiService { private final RestTemplate restTemplate; private static final String BASE_URL = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"; @Value("${spring.ai.openai.api-key}") private String apiKey; public AiService(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) { this.restTemplate = restTemplateBuilder.build(); } public ChatResponse generateText(String prompt){ HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.set("Authorization", "Bearer " + apiKey); Map<String,Object> body = new HashMap<>(); body.put("model","deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"); body.put("messages", Collections.singletonList(Map.of("role", "user", "content", prompt))); HttpEntity<Map<String, Object>> request = new HttpEntity<>(body, headers); ResponseEntity<ChatResponse> response = restTemplate.postForEntity(BASE_URL, request, ChatResponse.class); return response.getBody(); } } ``` 值得注意的是，当接收来自DeepSeek的响应时，其数据结构可能与其他大型语言模型有所不同，特别是对于流式的回复消息。因此建议仔细阅读官方文档了解具体的字段含义以及可能出现的变化[^3]。 最后一步是在控制器层定义端点以便外部能够触发上述的服务方法。这使得整个流程形成闭环——从前端接收到输入直到最终输出由AI生成的结果给用户查看。 ```java @RestController @RequestMapping("/ai") public class AiController { private final AiService aiService; public AiController(AiService aiService) { this.aiService = aiService; } @PostMapping("/generate") public ChatResponse generate(@RequestBody GenerateRequest request){ return aiService.generateText(request.getPrompt()); } } ``` 以上就是关于如何在一个典型的Spring Web项目里面接入硅基流动提供的AI功能的大致过程介绍。当然实际开发过程中还需要考虑更多的因素比如错误处理机制、性能优化等方面的内容。