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bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
chore: add env templates to more dashscope examples (#458) Co-authored-by: however <however-yir@users.noreply.github.com> Co-authored-by: shown <yuluo08290126@gmail.com>1 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
feat(video): video (#438) 4 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
chore: add env templates to more dashscope examples (#458) Co-authored-by: however <however-yir@users.noreply.github.com> Co-authored-by: shown <yuluo08290126@gmail.com>1 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
feat(minimax-chat): 新增minimax-chat模块及其Maven配置文件 (#431) 4 个月前
README.md

Spring-Ai-Alibaba-Chat-Example 模块

模块说明

本模块演示 Spring AI Alibaba 的AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话, AI对话功能。

接口文档

DeepSeekChatModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /model/simple/chat

功能描述: 最简单的使用方式,没有任何 LLMs 参数注入。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /model/stream/chat

功能描述: Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/stream/chat

DeepSeekChatClientController 接口

1. customOptions 方法

接口路径: GET /client/ai/customOptions

功能描述: 使用自定义参数调用DeepSeek模型

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/ai/customOptions

2. chat 方法

接口路径: GET /client/ai/generate

功能描述: 执行默认提示语的 AI 生成请求

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/ai/generate

3. stream 方法

接口路径: GET /client/ai/stream

功能描述: 流式生成接口 - 支持实时获取生成过程的分块响应

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/ai/stream

AzureOpenAiChatModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /azure/openaichat-model/simple/chat

功能描述: 最简单的使用方式,没有任何 LLMs 参数注入。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/azure/openaichat-model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /azure/openaichat-model/stream/chat

功能描述: Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/azure/openaichat-model/stream/chat

3. clientChat 方法

接口路径: GET /azure/openaichat-client/chat

功能描述: 提供 clientChat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/azure/openaichat-client/chat

4. clientStreamChat 方法

接口路径: GET /azure/openaiclient/stream/chat

功能描述: 提供 clientStreamChat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/azure/openaiclient/stream/chat

MoonshotClientController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /client/simple/chat

功能描述: Moonshot的 简单调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /client/stream/chat

功能描述: Moonshot的 流式调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/stream/chat

MoonshotModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /moonshot/chat-model/simple/chat

功能描述: ChatModel 简单调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/moonshot/chat-model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /moonshot/chat-model/stream/chat

功能描述: ChatModel 简单调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/moonshot/chat-model/stream/chat

3. customChat 方法

接口路径: GET /moonshot/chat-model/custom/chat

功能描述: 使用编程方式自定义 LLMs ChatOptions 参数, {@link org.springframework.ai.moonshot.MoonshotChatOptions}

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/moonshot/chat-model/custom/chat

DashScopeChatClientController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /client/simple/chat

功能描述: ChatClient 简单调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /client/stream/chat

功能描述: 提供 streamChat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/stream/chat

3. analyzeImageByUrl 方法

接口路径: GET /client/image/analyze/url

功能描述: 图片分析接口 - 通过 URL

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/image/analyze/url

4. analyzeImageByUpload 方法

接口路径: GET /client/image/analyze/upload

功能描述: 图片分析接口 - 通过文件上传

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/image/analyze/upload

DashScopeChatModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /model/simple/chat

功能描述: 最简单的使用方式,没有任何 LLMs 参数注入。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /model/stream/chat

功能描述: Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/stream/chat

3. customChat 方法

接口路径: GET /model/custom/chat

功能描述: 使用编程方式自定义 LLMs ChatOptions 参数, {@link com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatOptions}

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/custom/chat

4. dashScopeWebSearch 方法

接口路径: GET /model/dashscope/web-search

功能描述: DashScope 联网搜索功能演示

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 信息检索
  • 知识查询
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/dashscope/web-search

5. customHttpHeaders 方法

接口路径: GET /model/custom/http-headers

功能描述: DashScope 自定义请求头演示

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/custom/http-headers

ZhiPuAiChatClientController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /zhipuai/chat-client/simple/chat

功能描述: ChatClient 简单调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/zhipuai/chat-client/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /zhipuai/chat-client/stream/chat

功能描述: 提供 streamChat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/zhipuai/chat-client/stream/chat

ZhiPuAiChatModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /zhipuai/chat-model/simple/chat

功能描述: 最简单的使用方式,没有任何 LLMs 参数注入。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/zhipuai/chat-model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /zhipuai/chat-model/stream/chat

功能描述: Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/zhipuai/chat-model/stream/chat

3. customChat 方法

接口路径: GET /zhipuai/chat-model/custom/chat

功能描述: 使用编程方式自定义 LLMs ChatOptions 参数, {@link org.springframework.ai.zhipuai.ZhiPuAiChatOptions}

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/zhipuai/chat-model/custom/chat

VllmChatModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /vllm/chat-model/simple/chat

功能描述: 最简单的使用方式,没有任何 LLMs 参数注入。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/vllm/chat-model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /vllm/chat-model/stream/chat

功能描述: Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/vllm/chat-model/stream/chat

3. customChat 方法

接口路径: GET /vllm/chat-model/custom/chat

功能描述: 使用编程方式自定义 LLMs ChatOptions 参数, {@link org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions}

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/vllm/chat-model/custom/chat

OpenAiChatClientController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /openai/chat-client/simple/chat

功能描述: ChatClient 简单调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/openai/chat-client/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /openai/chat-client/stream/chat

功能描述: 提供 streamChat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/openai/chat-client/stream/chat

3. simpleChat 方法

接口路径: GET /openai/chat-client/stream/response

功能描述: ChatClient 流式响应

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/openai/chat-client/stream/response

OpenAiChatModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /openai/chat-model/simple/chat

功能描述: 最简单的使用方式,没有任何 LLMs 参数注入。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/openai/chat-model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /openai/chat-model/stream/chat

功能描述: Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/openai/chat-model/stream/chat

3. customChat 方法

接口路径: GET /openai/chat-model/custom/chat

功能描述: 使用编程方式自定义 LLMs ChatOptions 参数, {@link org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions}

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/openai/chat-model/custom/chat

4. jsonChat 方法

接口路径: GET /openai/chat-model/custom/chat/json-mode

功能描述: JSON mode:通过设置 response_format 参数为 JSON 类型,使大模型返回标准的 JSON 格式数据。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/openai/chat-model/custom/chat/json-mode

QWQChatClientController 接口

1. streamChat 方法

接口路径: GET /client/stream/chat

功能描述: temperature、

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/stream/chat

OllamaChatModelController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /model/simple/chat

功能描述: 最简单的使用方式,没有任何 LLMs 参数注入。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /model/stream/chat

功能描述: Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/stream/chat

3. customChat 方法

接口路径: GET /model/custom/chat

功能描述: 使用编程方式自定义 LLMs ChatOptions 参数, {@link OllamaChatOptions}。

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/model/custom/chat

OllamaChatClientController 接口

1. simpleChat 方法

接口路径: GET /client/simple/chat

功能描述: ChatClient 简单调用

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/simple/chat

2. streamChat 方法

接口路径: GET /client/stream/chat

功能描述: 提供 streamChat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/client/stream/chat

技术实现

核心组件

  • Spring Boot: 应用框架
  • Spring AI Alibaba: AI 功能集成
  • REST Controller: HTTP 接口处理

配置要点

  • 需要配置 AI_DASHSCOPE_API_KEY 环境变量
  • 默认端口:8080
  • 默认上下文路径:/basic

测试指导

使用 curl 测试

# simpleChat 接口测试
curl "http://localhost:8080/model/simple/chat"
# customOptions 接口测试
curl "http://localhost:8080/client/ai/customOptions"

注意事项

  1. 环境变量: 确保 AI_DASHSCOPE_API_KEY 已正确设置
  2. 网络连接: 需要能够访问阿里云 DashScope 服务
  3. 字符编码: 所有响应使用 UTF-8 编码,支持中文内容
  4. 端口配置: 确保端口 8080 未被占用

此 README.md 由自动化工具生成于 2025-12-09 23:29:55