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java調用通義千問API的詳細完整步驟

更新時間：2024年02月28日 10:37:07 作者：烤貓貓貓貓貓

通義千問是阿里云自主研發(fā)的大語言模型,能夠在用戶自然語言輸入的基礎上,通過自然語言理解和語義分析,理解用戶意圖,在不同領域、任務內為用戶提供服務和幫助,下面這篇文章主要給大家介紹了關于java調用通義千問API的詳細完整步驟,需要的朋友可以參考下

前言

想問問大家，更喜歡用文心千帆還是通義千問呢？排除openai

前面廢話比較多，更適合小白體質的文章(不過學到這的應該是中白吧)。=v=

申請通義千問API

首先，找到通義千問在哪里，直接在阿里云官網(wǎng)主頁：

然后點擊搜索通義千問：

點擊申請通義千問API：

我這里是第一次申請，然后系統(tǒng)提示需要開通模型服務靈積，點擊去開通：

點擊已閱讀并同意：

然后好像是點擊確認，系統(tǒng)就會提示開通成功：

回到下圖的這個界面，點擊我已開通，刷新頁面（這步也可以在上一圖直接點擊前往控制臺，然后在模型廣場的通義千問下點擊申請體驗）：

此時需要填一個問卷，模型名稱就是通義千問，其他信息如實填寫即可：

然后就是等待審核通過了：

此時，原本申請體驗就變成了體驗申請審核中,請耐心等待的狀態(tài)了：

在等待審核中，讓我們看看讓人關心的計費情況:-3：

下圖是文心千帆大模型的計費情況（大模型訓練里的服務，都比預制服務的價格貴），對比起來，都差不多，openai的其實價格換算一下，其實差不多，所以我選通義千問（因為我是白嫖怪，而且我也不知道怎么給上線的服務器加魔法，如果是分布式的話，是每個服務器都要給魔法？）：

然后就可以看看快速開始了：

ps：以上內容是我第二次寫了，明明typora有設置自動保存，但是電腦突然關機了，再打開，寫的東西就全沒了QAQ，所幸圖片還在。所以上面有個地方我有點回憶不起來了，不過不是大問題。

不得不說，這審核通過的速度好快，我快速開始都還沒看個大概就申請通過了(我剛剛在申請公眾號，還有設置typora圖片上傳到Gitee，看了一點別人寫的Java接入通義千問)。總之這個審核我這大概要等一兩小時(我看別人申請文心千帆要兩三天)，審核通過后，會發(fā)短信到手機上：

然后就按照官方文檔繼續(xù)整吧。

前置工作

創(chuàng)建并獲取API-KEY

根據(jù)官方文檔說：

所以需要先獲取API-KEY：

復制并保存創(chuàng)建的API-KEY：

（ps:我這現(xiàn)在如果沒復制到API-KEY，可以通過安全驗證的方式查看API-KEY，以后可能就不可以這樣了，所以還是好好保存吧）

安裝DashScope SDK

注意這樣要求Java SDK支持java8及以上環(huán)境：

在maven網(wǎng)站查看DashScope Java SDK版本號，我當前查看的最新版本是2.3.0，所以我在pom.xml文件中添加以下依賴項：

<!--https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

然鵝，可能是我配置的鏡像還沒有2.3.0的版本，所以說沒找到，所以我加載2.1.1的版本了。

另外，我這里應該是DashScope依賴和項目里的其他依賴沖突了，出現(xiàn)報錯，有兩份酸辣粉4斤了（bushi）：

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/Program%20Files/apache-maven-3.6.1/mvn_repo/ch/qos/logback/logback-classic/1.2.10/logback-classic-1.2.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/Program%20Files/apache-maven-3.6.1/mvn_repo/org/slf4j/slf4j-simple/1.7.36/slf4j-simple-1.7.36.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [ch.qos.logback.classic.util.ContextSelectorStaticBinder]

查到?jīng)_突的包：

對依賴添加排除依賴，然后就不會報依賴包沖突的錯了，如下：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

參考博文：maven依賴包沖突如何處理 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.。

代碼部分

通義千問支持http調用，可以參考官方給出的請求和響應實例：

再利用hutool來幫助代碼的編寫：

<!--添加hutool的依賴-->
<dependency>    
    <groupId>cn.hutool</groupId>   
    <artifactId>hutool-all</artifactId>  
    <version>5.8.16</version>
</dependency>

Controller類：

import cn.hutool.http.HttpRequest;
import cn.hutool.json.JSONUtil;

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
//還需要引入下面兩個domain類

@RestController
public class ChatController {
    @PostMapping("/chat")//文檔要求使用post請求
    public ChatResponse chat(String q){
        String url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";//這里看官方文檔
        String ApiKey = "sk-xxxxxxxxxx3d7fe";//這里換成你自己的ApiKey

        ChatRequest chatRequest = new ChatRequest(q);
        String json = JSONUtil.toJsonStr(chatRequest);
        //System.out.println(json);//正式發(fā)送給api前,查看請求的主要數(shù)據(jù)情況
        String result = HttpRequest.post(url)
                .header("Authorization","Bearer "+ ApiKey)
                .header("Content-Type","application/json")
                .body(json)
                .execute().body();
        System.out.println(result);
        return JSONUtil.toBean(result, ChatResponse.class);
    }
}

domain類:

//這個是用來處理請求的
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class ChatRequest {
    String model;
    Input input;
    Parameters parameters;

    public ChatRequest(String q){
        model  = "qwen-v1";
        input = new Input(q);
        parameters = new Parameters();
    }
    class Input {
        public List<Chat> messages;
        Input(String q){
            ArrayList<ChatRequest.Chat> chats = new ArrayList<>();
            chats.add(new Chat("system","你是達摩院的生活助手機器人。"));
            chats.add(new Chat("user",q));
            messages = chats;
        }
    }
    class Chat {
        public String role;
        public String content;
        Chat(String role,String content){
            this.role = role;
            this.content = content;
        }
    }
    class Parameters {
        public String result_format = "text";
    }
}

//這個是用來處理響應的
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class ChatResponse {
    Output output;
    Usage usage;
    String request_id;
    class Output{
        public String text;
        public String finish_reason;
    }
    class Usage{
        public String output_tokens;
        public String input_tokens;
    }
}

啟動項目，訪問Knife4j的文檔地址http://localhost:8081/api/doc.html，測試后端api/chat端口（這里也可以用postman、apipost、apifox、Swagger等測試端口工具）：

響應數(shù)據(jù)為:

{
  "output": {
    "text": "I am a large language model created by DAMO Academy. I am called QianWen.",
    "finish_reason": "stop"
  },
  "usage": {
    "output_tokens": "20",
    "input_tokens": "30"
  },
  "request_id": "1f92c2ac-ccb9-9498-9870-55fbc04d2e9c"
}

我問中文時候就是回中文，回答的語言可能和問的語言有關吧