黑马SpringAI项目-聊天机器人

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：完成黑马课程，聊天机器人的编写
视频课-不完整
笔记完整

这是一种开发，还有纯prompt开发和向量开发，并没有尝试。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、前往gitee寻找相关作品

寻找到了相关课程-gitee

二、修改项目

因为我们只做第一个聊天机器人，所以很多地方都是不必须的。

1.修改application.yml

app-id是自定义功能，可以不用写
业务空间id也可以不用写

2.调用前端

写完了启动后，浏览器会报一个错，我没有截屏，当时想无非就是调用的问题，加上前端就能使用，事实上确实如此。
获取前端资料的方式:微信搜索黑马程序员公众号，然后发送Springai获取

注意：1.解压后的spring-ai-protal里面还有一个同名的spring-ai-protal，要cd进去npm install。
2.他给的资料里面缺少一个script文件夹中的copy-webviewer.js，主包是利用ai补全的，但是主包更推荐另一种方式，就是利用ai生成一整个前端，虽然这样也没有什么用，但是以后需要前端的时候可以自己生成，具体内容在鱼皮的视频：利用cursor自动前端生成

3.使用截图

三、技术简介

1.主包学到的第一个是普通调用和流式调用，区别就是流式调用把.call()改成.stream()，并且改一下返回值。

 @RequiredArgsConstructor@RestController@RequestMapping("/ai")public class ChatController {​private final ChatClient chatClient;​@RequestMapping(value = "/chat", produces = "text/html;charset=utf-8")public String chat(String prompt) {return chatClient.prompt().user(prompt).call().content();}}

流式调用：

 @RequiredArgsConstructor@RestController@RequestMapping("/ai")public class ChatController {​private final ChatClient chatClient;​@RequestMapping(value = "/chat", produces = "text/html;charset=utf-8")public Flux<String> chat(String prompt) {return chatClient.prompt().user(prompt).stream().content();}}

2.第二个就是添加日志了。（第三个是会话记忆，视频里是把他储存在内存中，这个反正是比较混沌的储存，问过他就永远记得了，后面一步就是进行区分。）

 @Configurationpublic class CommonConfiguration {@Beanpublic ChatClient  chatClient(OllamaChatModel model) {return ChatClient.builder(model).defaultSystem("你是合肥工业大学的一名资深老学长，十分熟悉校园，请以该身份的语气和性格回答问题").defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor()).build();}}

添加完日志后还需要更改一下yml文件：
logging:
level:
org.springframework.ai: debug # AI对话的日志级别
com.itheima.ai: debug # 本项目的日志级别

3.给每个会话一个会话id，根据这个会话id来取数据
开启会话记忆


手动写一个接口和实现类，来保存和获取会话id；再写一个controller来获取会话id和会话内容。

ps：主包对VO类型强转不是很熟悉。

总结

主包最近脚流脓了，医生说是甲沟炎，要切除部分指甲，疼死主包了，打麻药那么长的针，不过这也让主包有时间写这个聊天机器人的项目。做这个其实只用花两天时间，主包做它是想把它当成简历上的第二个项目。