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public abstract class AiModelStrategy {
/**
* SSE 流式對(duì)話
*/
public abstract void contextStreamChat(AiModeChatParams aiModeChatParams);
}

AiModeChatParams 的實(shí)現(xiàn)如下：

@Data

@NoArgsConstructor

public class AiModeChatParams {

   @ApiModelProperty("用戶發(fā)送消息")

   private String prompt;

   @ApiModelProperty("會(huì)話 ID")

   private String chatDialogueId;

   @ApiModelProperty("模型選擇")

   private String chatModel = ChatCompletion.Model.GPT_3_5_TURBO_16K.getName();

   @ApiModelProperty(value = "對(duì)話機(jī)器人ID")

   private String robotModelId;

   @ApiModelProperty("最大 token 數(shù)量")

   private int maxTokens = 2048;

   @ApiModelProperty("密鑰集合")

   private List<String> apiKeys = new ArrayList<>();

   @ApiModelProperty("上下文消息")

   private List<ChatMessage> chatMessageList;

   @ApiModelProperty("請(qǐng)求路徑")

   private String apiHost;

   @ApiModelProperty("SSE")

   private EventSourceListener eventSourceListener;

   @ApiModelProperty("上傳圖片")

   private List<String> imageList;

}

工廠實(shí)現(xiàn)

@Service

@Slf4j

public class AiModelFactory {

   @Autowired

   private Map<String, AiModelStrategy> map = new ConcurrentHashMap<>();



   public AiModelStrategy getStrategy(String componentName) {

      LogPrintUtils.info(log, "進(jìn)入外部產(chǎn)品工廠方法 : {}", componentName);

      AiModelStrategy strategy = map.get(componentName);

      if (strategy == null) {

         strategy = map.get("stdNullStrategy");

      }

      LogPrintUtils.info(log, "帶走了：{}", strategy);

      return strategy;

   }

}

策略實(shí)現(xiàn)

@Service

public class AmXfxhStrategy extends AiModelStrategy {

   @Override

   public void contextStreamChat(AiModeChatParams aiModeChatParams) {

      // 構(gòu)建參數(shù)

      // 發(fā)送請(qǐng)求

   }

}

通過(guò)這種設(shè)計(jì)，我們可以將各個(gè)大模型的請(qǐng)求構(gòu)建和發(fā)送邏輯放入策略工廠中，減少代碼重復(fù)，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。

通過(guò) HTTP 封裝實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模型 API

在對(duì)接大模型時(shí)，接口文檔是非常重要的參考資料。它描述了軟件組件或系統(tǒng)中的接口，包括接口名稱(chēng)、方法、參數(shù)、返回值和異常等信息。通過(guò)接口文檔，我們可以了解如何調(diào)用大模型的 API。

規(guī)范實(shí)現(xiàn)接口文檔

以智譜 AI 的 GLM-4 模型為例，以下是通過(guò) HTTP 調(diào)用該模型的示例代碼：

private static final String API_URL = ""; // 替換為實(shí)際的 API URL

private static final String API_KEY = ""; // 填寫(xiě)您的 API Key



public static void main(String[] args) throws IOException {

    OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()

            .connectTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)

            .writeTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)

            .readTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)

            .build();



    JSONObject requestBodyJson = new JSONObject();

    requestBodyJson.put("model", "glm-4-plus");



    JSONArray messages = new JSONArray();

    messages.put(new JSONObject().put("role", "system")

            .put("content", "你是一個(gè)樂(lè)于解答各種問(wèn)題的助手，你的任務(wù)是為用戶提供專(zhuān)業(yè)、準(zhǔn)確、有見(jiàn)地的建議。"));

    messages.put(new JSONObject().put("role", "user")

            .put("content", "如何實(shí)現(xiàn)重定向"));



    requestBodyJson.put("messages", messages);



    RequestBody body = RequestBody.create(

            requestBodyJson.toString(),

            MediaType.parse("application/json")

    );



    Request request = new Request.Builder()

            .url(API_URL)

            .addHeader("Authorization", "Bearer " + API_KEY)

            .post(body)

            .build();



    try (Response response = client.newCall(request).execute()) {

        if (!response.isSuccessful()) {

            throw new IOException("Unexpected code " + response);

        }



        String responseBody = response.body().string();

        JSONObject jsonResponse = new JSONObject(responseBody);

        String assistantReply = jsonResponse.getJSONArray("choices")

                .getJSONObject(0)

                .getJSONObject("message")

                .getString("content");



        System.out.println(assistantReply);

    }

}

通過(guò)以上代碼，我們可以看到如何創(chuàng)建 HTTP 請(qǐng)求，發(fā)送請(qǐng)求并解析響應(yīng)。

結(jié)論

通過(guò)工廠策略模式，我們能夠高效地對(duì)接多家國(guó)內(nèi)已備案的大模型，減少代碼重復(fù)，提升系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。同時(shí)，通過(guò)規(guī)范的接口文檔和 HTTP 調(diào)用，我們能夠更好地實(shí)現(xiàn)大模型的功能應(yīng)用。這種方法不僅適用于 AI大模型，也可以應(yīng)用于其他需要多策略、多接口對(duì)接的場(chǎng)景。