深度解析Spring AI請(qǐng)求與響應(yīng)機(jī)制的核心邏輯
我們?cè)谇懊娴膬蓚€(gè)章節(jié)中基本上對(duì)Spring Boot 3版本的新變化進(jìn)行了全面的回顧，以確保在接下來研究Spring AI時(shí)能夠避免任何潛在的問題。今天，我們終于可以直接進(jìn)入主題：Spring AI是如何發(fā)起請(qǐng)求并將信息返回給用戶的。
在接下來的內(nèi)容中，我們將專注于這一過程，而流式回答和函數(shù)回調(diào)的相關(guān)內(nèi)容我們可以在下次的講解中詳細(xì)探討。
開始解析
首先，對(duì)于還沒有項(xiàng)目的同學(xué)，請(qǐng)務(wù)必安裝所需的POM依賴項(xiàng)。請(qǐng)注意，JDK的版本要求為17。因此，你可以在IDEA中輕松下載和配置這個(gè)版本。
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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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<description>Demo project for Spring Boot</description>
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<!-- imageName用于設(shè)置生成的二進(jìn)制文件名稱 -->
<imageName>${project.artifactId}</imageName>
<!-- mainClass用于指定main方法類路徑 -->
<mainClass>com.example.demo.DemoApplication</mainClass>
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</project>基本用法在之前的講解中已經(jīng)覆蓋過，因此這里就不再詳細(xì)說明。為了更好地理解這一概念，我們將通過兩個(gè)具體的例子來進(jìn)行演示。
第一個(gè)例子將展示阻塞回答的實(shí)現(xiàn)，而第二個(gè)例子則會(huì)涉及帶有上下文信息記憶的回答。這兩種方式將幫助我們更深入地了解如何在實(shí)際應(yīng)用中靈活運(yùn)用這些技術(shù)。
基本用法
這里將提供一個(gè)阻塞回答的用法示例，以便更好地理解其應(yīng)用場(chǎng)景和具體實(shí)現(xiàn)方式。
@PostMapping("/ai")
ChatDataPO generationByText(@RequestParam("userInput") String userInput) {
String content = this.myChatClientWithSystem.prompt()
.user(userInput)
.call()
.content();
log.info("content: {}", content);
ChatDataPO chatDataPO = ChatDataPO.builder().code("text").data(ChildData.builder().text(content).build()).build();;
return chatDataPO;
}在這個(gè)示例中，我們將展示如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)等待 AI 完成回答的機(jī)制，并將結(jié)果直接返回給接口調(diào)用端。這一過程實(shí)際上非常簡單，您只需將問題傳遞給 user 參數(shù)即可。接下來，我們將進(jìn)行源碼解析。
為了節(jié)省時(shí)間，我們不會(huì)詳細(xì)逐行分析中間過程的代碼，因?yàn)檫@可能會(huì)顯得冗長而復(fù)雜。相反，我們將直接聚焦于關(guān)鍵源碼，以便更高效地理解其核心邏輯和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。
源碼解析——構(gòu)建請(qǐng)求
我們現(xiàn)在直接進(jìn)入 content 方法進(jìn)行深入分析。在前面的步驟中，所有方法的參數(shù)調(diào)用主要是為了構(gòu)建一個(gè)對(duì)象，為后續(xù)的操作做準(zhǔn)備。而真正的核心調(diào)用邏輯則集中在 content 方法內(nèi)部。
private ChatResponse doGetChatResponse(DefaultChatClientRequestSpec inputRequest, String formatParam) {
Map<String, Object> context = new ConcurrentHashMap<>();
context.putAll(inputRequest.getAdvisorParams());
DefaultChatClientRequestSpec advisedRequest = DefaultChatClientRequestSpec.adviseOnRequest(inputRequest,
context);
var processedUserText = StringUtils.hasText(formatParam)
? advisedRequest.getUserText() + System.lineSeparator() + "{spring_ai_soc_format}"
: advisedRequest.getUserText();
Map<String, Object> userParams = new HashMap<>(advisedRequest.getUserParams());
if (StringUtils.hasText(formatParam)) {
userParams.put("spring_ai_soc_format", formatParam);
}
var messages = new ArrayList<Message>(advisedRequest.getMessages());
var textsAreValid = (StringUtils.hasText(processedUserText)
|| StringUtils.hasText(advisedRequest.getSystemText()));
if (textsAreValid) {
if (StringUtils.hasText(advisedRequest.getSystemText())
|| !advisedRequest.getSystemParams().isEmpty()) {
var systemMessage = new SystemMessage(
new PromptTemplate(advisedRequest.getSystemText(), advisedRequest.getSystemParams())
.render());
messages.add(systemMessage);
}
UserMessage userMessage = null;
if (!CollectionUtils.isEmpty(userParams)) {
userMessage = new UserMessage(new PromptTemplate(processedUserText, userParams).render(),
advisedRequest.getMedia());
}
else {
userMessage = new UserMessage(processedUserText, advisedRequest.getMedia());
}
messages.add(userMessage);
}
if (advisedRequest.getChatOptions() instanceof FunctionCallingOptions functionCallingOptions) {
if (!advisedRequest.getFunctionNames().isEmpty()) {
functionCallingOptions.setFunctions(new HashSet<>(advisedRequest.getFunctionNames()));
}
if (!advisedRequest.getFunctionCallbacks().isEmpty()) {
functionCallingOptions.setFunctionCallbacks(advisedRequest.getFunctionCallbacks());
}
}
var prompt = new Prompt(messages, advisedRequest.getChatOptions());
var chatResponse = this.chatModel.call(prompt);
ChatResponse advisedResponse = chatResponse;
// apply the advisors on response
if (!CollectionUtils.isEmpty(inputRequest.getAdvisors())) {
var currentAdvisors = new ArrayList<>(inputRequest.getAdvisors());
for (RequestResponseAdvisor advisor : currentAdvisors) {
advisedResponse = advisor.adviseResponse(advisedResponse, context);
}
}
return advisedResponse;
}這段代碼沒有任何注釋，確實(shí)令人感到意外，充分說明了Spring代碼的設(shè)計(jì)初衷——更多是為開發(fā)者所用，而非為人類閱讀。其核心思想是，能夠有效使用就足夠了。盡管這段代碼顯得簡潔明了，但其重要性不容忽視。所有的實(shí)現(xiàn)都非常精煉，沒有冗余的代碼，因此我決定不進(jìn)行刪減，而是將其完整呈現(xiàn)出來。
為了幫助大家更好地理解其中的邏輯和結(jié)構(gòu)，我將使用偽代碼來進(jìn)行講解。
初始化上下文：創(chuàng)建一個(gè)空的上下文。
請(qǐng)求調(diào)整：請(qǐng)求調(diào)整的邏輯是基于上下文對(duì)輸入請(qǐng)求進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理。首先，我們需要判斷請(qǐng)求對(duì)象是否已經(jīng)被 advisor 包裝。如果需要那么我們將返回一個(gè)經(jīng)過 advisor 包裝后的請(qǐng)求對(duì)象。
下面是相關(guān)的源碼實(shí)現(xiàn)，展示了這一邏輯的具體細(xì)節(jié)：
public static DefaultChatClientRequestSpec adviseOnRequest(DefaultChatClientRequestSpec inputRequest,
Map<String, Object> context) {
//....此處省略一堆代碼
var currentAdvisors = new ArrayList<>(inputRequest.advisors);
for (RequestResponseAdvisor advisor : currentAdvisors) {
adviseRequest = advisor.adviseRequest(adviseRequest, context);
}
advisedRequest = new DefaultChatClientRequestSpec(adviseRequest.chatModel(), adviseRequest.userText(),
adviseRequest.userParams(), adviseRequest.systemText(), adviseRequest.systemParams(),
adviseRequest.functionCallbacks(), adviseRequest.messages(), adviseRequest.functionNames(),
adviseRequest.media(), adviseRequest.chatOptions(), adviseRequest.advisors(),
adviseRequest.advisorParams(), inputRequest.getObservationRegistry(),
inputRequest.getCustomObservationConvention());
}
return advisedRequest;
}在這里，我想詳細(xì)講解一下 advisor.adviseRequest(adviseRequest, context) 這一方法的功能和重要性。由于我們已經(jīng)配置了增強(qiáng)類，比如引入了一個(gè)聊天記憶功能，該方法的作用就顯得尤為關(guān)鍵。具體來說，它負(fù)責(zé)對(duì)傳入的請(qǐng)求進(jìn)行增強(qiáng)處理，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。
值得注意的是，這個(gè)增強(qiáng)請(qǐng)求的方法是與增強(qiáng)響應(yīng)方法相對(duì)應(yīng)的，它們通常成對(duì)出現(xiàn)。接下來，深入查看 adviseRequest 方法的具體實(shí)現(xiàn)：
String content = this.myChatClientWithSystem.prompt()
.advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory))
.user(userInput)
.call()
.content();我們配置了 MessageChatMemoryAdvisor 類，其核心方法的具體實(shí)現(xiàn)是，在接收到相應(yīng)的信息后，將該信息存儲(chǔ)到一個(gè)聊天記憶中。這樣一來，下一次處理請(qǐng)求時(shí)，就可以直接從聊天記憶中提取相關(guān)內(nèi)容。
public AdvisedRequest adviseRequest(AdvisedRequest request, Map<String, Object> context) {
//此處省略一堆代碼
// 4. Add the new user input to the conversation memory.
UserMessage userMessage = new UserMessage(request.userText(), request.media());
this.getChatMemoryStore().add(this.doGetConversationId(context), userMessage);
return advisedRequest;
}處理用戶文本、構(gòu)建用戶參數(shù)：需要依據(jù) formatParam 方法來對(duì)用戶的輸入進(jìn)行處理。具體而言，這個(gè)步驟不僅涉及到對(duì)用戶文本的格式化，還需要更新相應(yīng)的用戶參數(shù)。
接下來，我們將展示具體的實(shí)現(xiàn)示例，以便更清晰地理解這一過程的操作細(xì)節(jié)：
.user(u -> u.text("""
Generate the filmography for a random actor.
{format}
""")
.param("format", converter.getFormat()))上面的代碼段會(huì)將 {format} 替換為實(shí)際的格式化信息。除了用戶提供的參數(shù)外，系統(tǒng)信息中同樣包含了一些需要解析的參數(shù)，這些參數(shù)也必須在處理過程中正確地傳入。
構(gòu)建消息列表：根據(jù)系統(tǒng)文本和用戶文本的有效性，構(gòu)建消息的過程將兩者進(jìn)行整合。我們可以將所有有效的消息添加到一個(gè) List 集合中，以便于后續(xù)處理。此外，系統(tǒng)還會(huì)創(chuàng)建一個(gè)信息對(duì)象，用于保存這些消息的相關(guān)信息，以確保在需要時(shí)可以方便地訪問和管理它們。
是否有函數(shù)回調(diào)：如果有，則設(shè)置一下具體的函數(shù)。（下一章節(jié)細(xì)講）
生成聊天提示：創(chuàng)建一個(gè)提示new Prompt()對(duì)象并調(diào)用聊天模型api獲取返回信息。
返回增強(qiáng)：如果當(dāng)前請(qǐng)求對(duì)象配置了 advisor，那么將會(huì)調(diào)用相應(yīng)的增強(qiáng)方法。此外，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將對(duì)應(yīng)的問答內(nèi)容存儲(chǔ)到信息列表中，因此相應(yīng)的信息也需要被一并記錄下來。
public ChatResponse adviseResponse(ChatResponse chatResponse, Map<String, Object> context) {
List<Message> assistantMessages = chatResponse.getResults().stream().map(g -> (Message) g.getOutput()).toList();
this.getChatMemoryStore().add(this.doGetConversationId(context), assistantMessages);
return chatResponse;
}返回結(jié)果：返回最終的聊天響應(yīng)。
源碼解析——請(qǐng)求OpenAI
接下來，我們將詳細(xì)探討如何通過請(qǐng)求對(duì)象來調(diào)用 OpenAI 接口的具體過程。為此，我們將以 OpenAI 的源碼為基礎(chǔ)進(jìn)行分析。如果您使用的是其他 AI 產(chǎn)品，那么在這一環(huán)節(jié)的流程將會(huì)有所不同，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)具體的產(chǎn)品進(jìn)行相應(yīng)的跳轉(zhuǎn)。如圖所示：
我們將對(duì) OpenAI 的請(qǐng)求調(diào)用過程進(jìn)行全面的解析，以深入理解其背后的機(jī)制和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)：
public ChatResponse call(Prompt prompt) {
ChatCompletionRequest request = createRequest(prompt, false);
ChatModelObservationContext observationContext = ChatModelObservationContext.builder()
.prompt(prompt)
.provider(OpenAiApiConstants.PROVIDER_NAME)
.requestOptions(buildRequestOptions(request))
.build();
ChatResponse response = ChatModelObservationDocumentation.CHAT_MODEL_OPERATION
.observation(this.observationConvention, DEFAULT_OBSERVATION_CONVENTION, () -> observationContext,
this.observationRegistry)
.observe(() -> {
ResponseEntity<ChatCompletion> completionEntity = this.retryTemplate
.execute(ctx -> this.openAiApi.chatCompletionEntity(request, getAdditionalHttpHeaders(prompt)));
var chatCompletion = completionEntity.getBody();
if (chatCompletion == null) {
logger.warn("No chat completion returned for prompt: {}", prompt);
return new ChatResponse(List.of());
}
List<Choice> choices = chatCompletion.choices();
if (choices == null) {
logger.warn("No choices returned for prompt: {}", prompt);
return new ChatResponse(List.of());
}
List<Generation> generations = choices.stream().map(choice -> {
// @formatter:off
Map<String, Object> metadata = Map.of(
"id", chatCompletion.id() != null ? chatCompletion.id() : "",
"role", choice.message().role() != null ? choice.message().role().name() : "",
"index", choice.index(),
"finishReason", choice.finishReason() != null ? choice.finishReason().name() : "",
"refusal", StringUtils.hasText(choice.message().refusal()) ? choice.message().refusal() : "");
// @formatter:on
return buildGeneration(choice, metadata);
}).toList();
// Non function calling.
RateLimit rateLimit = OpenAiResponseHeaderExtractor.extractAiResponseHeaders(completionEntity);
ChatResponse chatResponse = new ChatResponse(generations, from(completionEntity.getBody(), rateLimit));
observationContext.setResponse(chatResponse);
return chatResponse;
});
if (response != null && isToolCall(response, Set.of(OpenAiApi.ChatCompletionFinishReason.TOOL_CALLS.name(),
OpenAiApi.ChatCompletionFinishReason.STOP.name()))) {
var toolCallConversation = handleToolCalls(prompt, response);
// Recursively call the call method with the tool call message
// conversation that contains the call responses.
return this.call(new Prompt(toolCallConversation, prompt.getOptions()));
}
return response;
}雖然這些內(nèi)容都很有價(jià)值，刪減并不是一個(gè)好的選擇，但由于缺乏注釋，我們可能需要仔細(xì)分析。讓我們一起來看看這些信息，逐步理清其中的邏輯和要點(diǎn)。
createRequest 函數(shù)的主要作用是構(gòu)建在實(shí)際調(diào)用 API 時(shí)所需的請(qǐng)求對(duì)象。由于不同服務(wù)提供商的接口設(shè)計(jì)各有特點(diǎn)，因此我們需要根據(jù)具體的 API 規(guī)范自行實(shí)現(xiàn)這一過程。例如，在調(diào)用 OpenAI 的接口時(shí)，我們需要構(gòu)建特定的參數(shù)結(jié)構(gòu)，這一過程大家應(yīng)該已經(jīng)非常熟悉。如下圖所示，我們可以看到構(gòu)建請(qǐng)求時(shí)所需的各項(xiàng)參數(shù)及其格式。
ChatModelObservationContext 主要用于配置與請(qǐng)求相關(guān)的其他限制和要求。這包括多個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，例如本次請(qǐng)求的最大 token 數(shù)量限制、所使用的 OpenAI 問答模型的具體類型、以及請(qǐng)求的頻率限制等。如代碼所示：
private ChatOptions buildRequestOptions(OpenAiApi.ChatCompletionRequest request) {
return ChatOptionsBuilder.builder()
.withModel(request.model())
.withFrequencyPenalty(request.frequencyPenalty())
.withMaxTokens(request.maxTokens())
.withPresencePenalty(request.presencePenalty())
.withStopSequences(request.stop())
.withTemperature(request.temperature())
.withTopP(request.topP())
.build();
}剩下的 ChatResponse 大方法負(fù)責(zé)實(shí)際執(zhí)行 API 請(qǐng)求并處理響應(yīng)。在這一過程中，有幾個(gè)關(guān)鍵細(xì)節(jié)值得注意。
請(qǐng)求對(duì)象使用的是 retryTemplate，這是一個(gè)具有重試機(jī)制的請(qǐng)求 API 工具。它的設(shè)計(jì)旨在增強(qiáng)請(qǐng)求的可靠性，特別是在面對(duì)暫時(shí)性故障或網(wǎng)絡(luò)問題時(shí)，能夠自動(dòng)進(jìn)行重試，從而提高成功率。更為靈活的是，retryTemplate 允許用戶進(jìn)行配置，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。
用戶可以根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整重試次數(shù)、重試間隔時(shí)間以及其他相關(guān)參數(shù)，所有這些配置都可以通過 spring.ai.retry 這一前綴進(jìn)行自定義設(shè)置。具體大家可以看這個(gè)類：
@AutoConfiguration
@ConditionalOnClass(RetryTemplate.class)
@EnableConfigurationProperties({ SpringAiRetryProperties.class })
public class SpringAiRetryAutoConfiguration {
//此處省略一堆代碼
}接著，如果 OpenAI 的接口正常返回響應(yīng)，那么系統(tǒng)將開始格式化回答。在這一過程中，涉及到多個(gè)關(guān)鍵字段，這些字段對(duì)于程序員們而言應(yīng)該都是相當(dāng)熟悉的，尤其是那些有過接口對(duì)接經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者。
Map<String, Object> metadata = Map.of(
"id", chatCompletion.id() != null ? chatCompletion.id() : "",
"role", choice.message().role() != null ? choice.message().role().name() : "",
"index", choice.index(),
"finishReason", choice.finishReason() != null ? choice.finishReason().name() : "",
"refusal", StringUtils.hasText(choice.message().refusal()) ? choice.message().refusal() : "");接著，在接收到所有返回參數(shù)后，系統(tǒng)將這些參數(shù)整合并返回給 response 對(duì)象。然而，在這一階段，我們又進(jìn)行了一個(gè)重要的判斷，檢查是否為 isToolCall。這個(gè)判斷實(shí)際上涉及到函數(shù)回調(diào)的機(jī)制，這一部分的實(shí)現(xiàn)邏輯非常關(guān)鍵，但今天我們就不深入探討這個(gè)細(xì)節(jié)，留待下次再進(jìn)行講解。
至此，整個(gè)調(diào)用流程已經(jīng)圓滿完成。我們的接口順利而愉快地將處理后的信息返回給了調(diào)用端，確保了用戶請(qǐng)求的高效響應(yīng)。
總結(jié)
在這次探討中，我們聚焦于Spring AI如何有效地發(fā)起請(qǐng)求并將響應(yīng)信息傳遞給用戶。這一過程不僅是開發(fā)者與AI交互的橋梁，更是優(yōu)化用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。通過明確的請(qǐng)求結(jié)構(gòu)和響應(yīng)機(jī)制，Spring AI能夠靈活地處理各種用戶輸入，并根據(jù)上下文調(diào)整回答策略。
然后，我們深入分析了這一機(jī)制的核心，關(guān)注具體實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)邏輯。在此過程中，我們通過實(shí)例演示阻塞回答與帶上下文記憶的回答如何在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮作用。這樣的實(shí)操不僅能幫助我們更好地理解Spring AI的工作原理，也為將來深入探討流式回答和函數(shù)回調(diào)埋下了伏筆。
理解這一過程的背后邏輯，將為我們?cè)谌粘ｉ_發(fā)中應(yīng)用Spring AI提供有力支持。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，開發(fā)者們面臨的挑戰(zhàn)也在日益增加，但通過這種清晰的請(qǐng)求與響應(yīng)架構(gòu)，我們可以更從容地應(yīng)對(duì)復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)更加智能化的解決方案。
到此這篇關(guān)于深度解析Spring AI請(qǐng)求與響應(yīng)機(jī)制的核心邏輯的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring AI請(qǐng)求與響應(yīng)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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記錄一個(gè)使用Spring?Data?JPA設(shè)置默認(rèn)值的問題
這篇文章主要介紹了使用Spring?Data?JPA設(shè)置默認(rèn)值的問題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2021-11-11