springboot整合讯飞星火认知大模型

Spring Boot是一个用于快速构建Java应用程序的开源框架，它简化了Spring应用程序的配置和部署过程。而讯飞星火认知大模型是科大讯飞推出的一款自然语言处理技术，可以实现文本的语义理解、情感分析、智能问答等功能。下面是Spring Boot整合讯飞星火认知大模型的步骤：

1. 引入依赖：在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加讯飞星火认知大模型的依赖。

2. 配置讯飞星火认知大模型的相关参数：在Spring Boot项目的配置文件（如application.properties或application.yml）中配置讯飞星火认知大模型的AppID、API Key、Secret Key等参数。

3. 创建讯飞星火认知大模型的客户端：在Spring Boot项目中创建一个讯飞星火认知大模型的客户端类，用于调用讯飞星火认知大模型的接口。

4. 调用接口进行文本处理：在需要使用讯飞星火认知大模型的地方，通过调用客户端类中的方法，将待处理的文本传入接口进行处理，并获取返回结果。

5. 处理返回结果：根据接口返回的结果，进行相应的业务逻辑处理，如提取关键词、情感分析、智能问答等。

6. 部署和测试：将整合好讯飞星火认知大模型的Spring Boot应用程序部署到服务器上，并进行测试，确保功能正常运行。

相关问题

springboot整合讯飞星火

Spring Boot是一个开源的Java框架，用于快速构建独立的、可扩展的、基于Spring的应用程序。而讯飞星火是科大讯飞推出的一款智能语音交互平台，可以实现语音识别、语音合成、语义理解等功能。下面是Spring Boot整合讯飞星火的步骤：

1. 引入讯飞星火的依赖：在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加讯飞星火的相关依赖。

2. 配置讯飞星火的相关参数：在Spring Boot项目的配置文件中配置讯飞星火的AppId、ApiKey、ApiSecret等参数。

3. 创建讯飞星火的服务类：在Spring Boot项目中创建一个讯飞星火的服务类，用于调用讯飞星火提供的接口进行语音识别、语音合成等操作。

4. 编写业务逻辑代码：在Spring Boot项目中编写业务逻辑代码，根据需要调用讯飞星火的服务类进行语音交互操作。

5. 启动Spring Boot应用程序：运行Spring Boot应用程序，通过接口调用讯飞星火的功能实现语音交互。

springboot调用讯飞星火

### Spring Boot 中集成讯飞星火 API 的方法

为了在 Spring Boot 项目中成功调用讯飞星火的服务，需先完成必要的准备工作并按照特定步骤进行编码。

#### 准备工作

确保 `application.yml` 文件内已加入如下所示的讯飞 AI 配置项[^1]：

xunfei:
  client:
    appid: your_app_id_here
    apiSecret: your_api_secret_here
    apiKey: your_api_key_here

以上配置用于身份验证，其中 `appid`, `apiSecret`, 和 `apiKey` 是访问讯飞星火API所必需的信息。

#### 创建数据传输对象(DTO)

定义两个 Java 类来封装请求参数和响应体的数据结构。这有助于简化与外部服务交互的过程，并提高代码可读性和维护性[^4]。

import cn.hutool.json.JSONObject;
import lombok.Data;

@Data
public class SparkDto {
    private JSONObject payload;
    private JSONObject parameter;
    private JSONObject header;
}

@Data
public class SparkParamDto {
    private String content;
}

这些类分别表示发送给讯飞星火服务器的消息主体以及消息中的具体文本内容。

#### 实现 RESTful 接口调用逻辑

利用 Hutool 库或其他 HTTP 工具库发起 POST 请求至 `/v1/chat/completions` 端点，传入构建好的 JSON 数据作为负载[^3]。

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @PostMapping("/send")
    public ResponseEntity<String> sendChatMessage(@RequestBody SparkParamDto param) throws Exception {
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
        
        HttpEntity<SparkDto> request = new HttpEntity<>(buildRequest(param), headers);

        ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(
            "https://your-starfire-endpoint/v1/chat/completions",
            request,
            String.class
        );

        return response;
    }

    private SparkDto buildRequest(SparkParamDto param){
        SparkDto dto = new SparkDto();
        // 构建payload,parameter,header...
        return dto;
    }
}

此段代码展示了如何设置HTTP头信息、组装请求实体并通过 `RestTemplate` 发送POST请求到指定URL地址上。

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