Spring AI 与 Groq 的深度集成：解锁高效 AI 推理新体验

news2025/5/14 15:36:13

Spring AI 与 Groq 的深度集成：解锁高效 AI 推理新体验

前言

在人工智能飞速发展的当下，AI 推理的效率和性能成为开发者关注的焦点。Groq 作为一款基于 LPU™ 的超快速 AI 推理引擎，凭借其强大的性能，能够支持各类 AI 模型，并提供对 Tool/Function Calling 的支持，同时还公开了兼容 OpenAI API 的终端节点，这为开发者带来了全新的选择和可能。而 Spring AI 作为 Spring 生态中用于人工智能开发的重要框架，通过巧妙地重用现有的 OpenAI 客户端，实现了与 Groq 的集成，进一步拓宽了其应用场景。本文将深入探讨 Spring AI 与 Groq 的集成过程、配置细节以及相关功能的使用，帮助开发者更好地利用这一组合，构建高效的 AI 应用。
在这里插入图片描述

一、Spring AI 与 Groq 集成的前提条件

1. 创建 API 密钥

要实现 Spring AI 与 Groq 的集成，首先需要获取 Groq 的 API 密钥。开发者可访问指定链接创建 API 密钥，随后将获取到的密钥设置到 Spring AI 项目中定义的 spring.ai.openai.api-key 属性，从而完成身份验证，确保能够正常访问 Groq 的服务。

2. 设置 Groq URL

除了 API 密钥，还需设置 Groq 的 URL。将 spring.ai.openai.base-url 属性设置为 api.groq.com/openai，这一步骤明确了 Spring AI 与 Groq 进行通信的目标地址，为后续的数据交互奠定基础。

3. 选择 Groq 模型

Groq 提供了多种模型可供选择，开发者可以根据具体的应用需求，通过 spring.ai.openai.chat.options.model=<model name> 属性来指定所需的模型，如 llama3-70b-8192、mixtral-8x7b-32768 等。

此外，也可以通过导出环境变量的方式来设置这些配置属性，示例如下：

export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<INSERT GROQ API KEY HERE>
export SPRING_AI_OPENAI_BASE_URL=https://api.groq.com/openai
export SPRING_AI_OPENAI_CHAT_MODEL=llama3-70b-8192

4. 添加存储库和 BOM

Spring AI 的工件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 存储库中。开发者需将这些存储库添加到构建系统，以确保能够获取到所需的依赖。同时，为了更好地进行依赖项管理，Spring AI 提供了 BOM（物料清单），将其添加到构建系统中，可保证项目中使用的 Spring AI 版本一致，避免因版本不兼容引发的问题。

二、Spring AI 与 Groq 集成的配置与功能

1. 自动配置

Spring AI 为 OpenAI Chat 客户端提供了 Spring Boot 自动配置功能。若要启用该功能，只需在项目的 Maven 的 pom.xml 或 Gradle 的 build.gradle 文件中添加 spring-ai-starter-model-openai 依赖。同时，在配置属性方面，启用和禁用聊天自动配置通过 spring.ai.model.chat 前缀的属性进行控制。例如，设置 spring.ai.model.chat=openai 表示启用（默认启用），而 spring.ai.model.chat=none 则表示禁用。

2. 聊天属性配置

（1）重试属性

Spring AI 支持为 OpenAI 聊天模型配置重试机制，通过 spring.ai.retry 前缀的属性进行设置。例如，spring.ai.retry.max-attempts 用于设置最大重试尝试次数（默认 10 次）；spring.ai.retry.backoff.initial-interval 定义指数回退策略的初始休眠持续时间（默认 2 秒）等。这些属性能够有效应对网络波动等异常情况，确保请求的可靠性。

（2）连接属性

连接到 Groq 服务的相关属性通过 spring.ai.openai 前缀进行配置，其中 spring.ai.openai.base-url 和 spring.ai.openai.api-key 是必须设置的关键属性，分别对应 Groq 的服务地址和 API 密钥。

（3）其他配置属性

spring.ai.openai.chat 前缀的属性用于为 OpenAI 配置聊天模型实现。例如，spring.ai.openai.chat.options.model 用于指定具体的模型；spring.ai.openai.chat.options.temperature 控制生成完成项的创造性程度；spring.ai.openai.chat.options.maxTokens 设置聊天完成中生成的最大令牌数等。开发者可以根据实际需求灵活调整这些属性，以获得更符合预期的结果。

3. 运行时选项

在运行时，开发者可以通过向 Prompt 调用添加特定于请求的运行时选项，对模型配置进行动态调整。例如，若要覆盖特定请求的默认模型和温度，可以使用以下代码：

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        OpenAiChatOptions.builder()
           .model("mixtral-8x7b-32768")
           .temperature(0.4)
        .build()
    ));

这种灵活的配置方式使得开发者能够根据不同的输入和需求，实时优化模型的输出。

4. 函数调用

当选择支持工具/函数的 Groq 模型时，Groq API 端点支持工具/函数调用。在 Spring AI 中，开发者可以使用 ChatModel 注册自定义 Java 函数，使 Groq 模型能够智能地选择输出包含参数的 JSON 对象，进而调用已注册的函数。这一功能为连接 LLM 功能与外部工具和 API 提供了强大的技术支持，极大地拓展了应用的功能边界。例如，在获取天气信息的示例中，当模型需要天气数据时，会自动调用注册的 weatherFunction 函数来获取实时天气信息。
在这里插入图片描述

三、示例代码演示

1. 简单的函数调用示例

@SpringBootApplication
public class GroqApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GroqApplication.class, args);
    }

    @Bean
    CommandLineRunner runner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        return args -> {
            var chatClient = chatClientBuilder.build();

            var response = chatClient.prompt()
               .user("What is the weather in Amsterdam and Paris?")
               .functions("weatherFunction")
               .call()
               .content();

            System.out.println(response);
        };
    }

    @Bean
    @Description("Get the weather in location")
    public Function<WeatherRequest, WeatherResponse> weatherFunction() {
        return new MockWeatherService();
    }

    public static class MockWeatherService implements Function<WeatherRequest, WeatherResponse> {
        public record WeatherRequest(String location, String unit) {}
        public record WeatherResponse(double temp, String unit) {}

        @Override
        public WeatherResponse apply(WeatherRequest request) {
            double temperature = request.location().contains("Amsterdam")? 20 : 25;
            return new WeatherResponse(temperature, request.unit);
        }
    }
}

在上述代码中，当模型接收到询问阿姆斯特丹和巴黎天气的请求时，会自动调用 weatherFunction 函数，该函数根据预设的逻辑返回相应的天气信息。

2. ChatController 示例

@RestController
public class ChatController {
    private final OpenAiChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}

ChatController 类展示了如何在 Web 应用中使用集成后的 OpenAiChatModel。通过定义 /ai/generate 和 /ai/generateStream 两个接口，分别实现了普通文本生成和流式文本生成的功能，方便前端或其他客户端进行调用。

3. 手动配置示例

var openAiApi = new OpenAiApi("https://api.groq.com/openai", System.getenv("GROQ_API_KEY"));
var openAiChatOptions = OpenAiChatOptions.builder()
              .model("llama3-70b-8192")
              .temperature(0.4)
              .maxTokens(200)
           .build();
var chatModel = new OpenAiChatModel(this.openAiApi, this.openAiChatOptions);


ChatResponse response = this.chatModel.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

// Or with streaming responses
Flux<ChatResponse> response = this.chatModel.stream(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

手动配置示例展示了如何直接创建 OpenAiChatModel 实例，并通过设置相关参数进行文本生成。这种方式适用于需要更精细控制模型创建过程的场景。

四、注意事项

需要注意的是，Groq API 与 OpenAI API 并非完全兼容，存在一定的兼容性约束，且目前 Groq 不支持多模式消息和媒体内容。开发者在使用过程中应充分了解这些限制，避免因兼容性问题导致开发工作受阻。

总结

通过以上对 Spring AI 与 Groq 集成的详细介绍，我们可以看到，这一组合为开发者提供了一种高效、灵活的 AI 应用开发方式。借助 Groq 强大的 AI 推理能力和 Spring AI 便捷的开发框架，开发者能够快速构建出功能丰富的 AI 应用。从集成的前提条件到各类配置属性的设置，再到函数调用等核心功能的实现，以及通过示例代码的直观展示，都为开发者提供了全面的指导。尽管存在一些兼容性限制，但随着技术的不断发展和完善，Spring AI 与 Groq 的集成必将在 AI 开发领域发挥更加重要的作用，助力开发者创造出更多优秀的 AI 应用，推动人工智能技术在各个领域的广泛应用和创新发展 。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2374720.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Megatron系列——张量并行

Megatron系列——张量并行

本文整理自bilibili Zomi视频 1、行切分和列切分 注意&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;A按列切分时&#xff0c;X无需切分&#xff0c;split复制广播到A1和A2对应设备即可。最后Y1和Y2需要拼接下&#xff0c;即All Gather &#xff08;2&#xff09;A按行切分时&#…
阅读更多...
学习笔记：黑马程序员JavaWeb开发教程(2025.4.3)

学习笔记：黑马程序员JavaWeb开发教程(2025.4.3)

12.1 基础登录功能 EmpService中的login方法&#xff0c;是根据接收到的用户名和密码&#xff0c;查询时emp数据库中的员工信息&#xff0c;会返回一个员工对象。使用了三元运算符来写返回 Login是登录&#xff0c;是一个业务方法&#xff0c;mapper接口是持久层&#xff0c;是…
阅读更多...
[Windows] Honeyview V5.53

[Windows] Honeyview V5.53

[Windows] Honeyview 链接&#xff1a;https://pan.xunlei.com/s/VOQ3BzcINSmMb1YsHO_Pp2tqA1?pwdujkm# Honeyview是一款兼快速与强大于一体的免费图像查看器&#xff0c; 本版本为该软件的最后一个版本&#xff0c;将不再有新的更新。 主要功能 轻量且快速可以显示包括…
阅读更多...
Altera系列FPGA实现图像视频采集转HDMI/LCD输出，提供4套Quartus工程源码和技术支持

Altera系列FPGA实现图像视频采集转HDMI/LCD输出，提供4套Quartus工程源码和技术支持

目录 1、前言工程概述免责声明 2、相关方案推荐我已有的所有工程源码总目录----方便你快速找到自己喜欢的项目Altera系列FPGA相关方案推荐 3、设计思路框架工程设计原理框图输入Sensor之-->OV7725摄像头输入Sensor之-->OV5640摄像头输入Sensor之-->串口传图输入图像缓…
阅读更多...
Leetcode-BFS问题

Leetcode-BFS问题

LeetCode-BFS问题 1.Floodfill问题 1.图像渲染问题 [https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/) class Solution {public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int color) {//可以借助另一…
阅读更多...
【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】8.4 数据故事化呈现（报告结构设计/业务价值提炼）

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】8.4 数据故事化呈现（报告结构设计/业务价值提炼）

&#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 文章大纲 8.4 数据故事化呈现&#xff1a;从报告结构到业务价值的深度融合一、数据故事化的核心价值体系&#xff08;一&#xff09;报告结构设计的黄金框架1. 业务场景锚定&#xff…
阅读更多...
专题二：二叉树的深度搜索（二叉树剪枝）

专题二：二叉树的深度搜索（二叉树剪枝）

以leetcode814题为例 题目分析&#xff1a; 也就是当你的子树全为0的时候就可以剪掉 算法原理分析&#xff1a; 首先分析问题&#xff0c;你子树全为0的时候才可以干掉&#xff0c;我们可以设递归到某一层的时候如何处理 然后抽象出三个核心问题 也就是假设我们递归到第2层…
阅读更多...
Hugging Face推出了一款免费AI代理工具，它能像人类一样使用电脑

Hugging Face推出了一款免费AI代理工具，它能像人类一样使用电脑

Hugging Face推出了一款免费AI代理工具&#xff0c;它能像人类一样使用电脑。 这款工具名为Open Computer Agent&#xff08;开放计算机代理&#xff09;&#xff0c;可模拟真实的电脑操作。 无需安装&#xff0c;在浏览器中即可运行。 以下是一些信息&#xff1a; - Open C…
阅读更多...
生成对抗网络（GAN）深度解析：理论、技术与应用全景

生成对抗网络（GAN）深度解析：理论、技术与应用全景

生成对抗网络&#xff08;Generative Adversarial Networks,GAN&#xff09;作为深度学习领域的重要突破&#xff0c;通过对抗训练框架实现了强大的生成能力。本文从理论起源、数学建模、网络架构、工程实现到行业应用&#xff0c;系统拆解GAN的核心机制&#xff0c;涵盖基础理…
阅读更多...
Python集成开发环境之Thonny

Python集成开发环境之Thonny

前言&#xff1a;今天介绍一款Python的傻瓜IDE&#xff08;集成开发环境&#xff09;——Thonny&#xff0c;比较适合初学者进行Python程序的开发和学习&#xff0c;为用户提供了代码编辑、调试、运行等一系列功能。 我应该不止两次提到过这个词了“IDE”(集成开发环境)&#…
阅读更多...
【超详细教程】安卓模拟器如何添加本地文件？音乐/照片/视频一键导入！

【超详细教程】安卓模拟器如何添加本地文件？音乐/照片/视频一键导入！

作为一名安卓开发者或手游爱好者&#xff0c;安卓模拟器是我们日常工作和娱乐的重要工具。但很多新手在使用过程中常常遇到一个共同问题&#xff1a;**如何将电脑本地的音乐、照片、视频等文件导入到安卓模拟器中&#xff1f;**今天&#xff0c;我将为大家带来一份全网最详细的…
阅读更多...
构建DEEPPOLAR ——Architecture for DEEPPOLAR (256,37)

构建DEEPPOLAR ——Architecture for DEEPPOLAR (256,37)

目录 编码器 解码器 编码器 编码器是大小为的内核的集合ℓ 16,每个都由神经网络g建模。编码器内核g负责编码ℓ 输入。g的架构如下&#xff1a; 表1 DEEPOLAR模型训练中使用的超参数&#xff08;256,37&#xff0c;ℓ16&#xff09; Table 1. Hyperparameters used in model…
阅读更多...
使用 DMM 测试 TDR

使用 DMM 测试 TDR

TDR&#xff08;时域反射计&#xff09;可能是实验室中上升时间最快的仪器&#xff0c;但您可以使用直流欧姆表测试其准确性。 TDR 测量什么 在所有高速通道中&#xff0c;反射都很糟糕。我们尝试设计一个通道来减少反射&#xff0c;这些反射都会导致符号间干扰 &#xff08;…
阅读更多...
客户端限流主要采用手段：纯前端验证码、禁用按钮、调用限制和假排队

客户端限流主要采用手段：纯前端验证码、禁用按钮、调用限制和假排队

一、纯前端验证码 场景 防止机器人或脚本高频提交&#xff0c;需用户完成验证后才能触发请求。 Vue 前端实现 <template><div><button click"showCaptcha">提交订单</button><div v-if"captchaVisible"><img :src"…
阅读更多...
企业数字化中台建设方案(AI/技术中台、数据中台、业务中台)

企业数字化中台建设方案(AI/技术中台、数据中台、业务中台)

构建企业数字化中台需要实现业务、数据、AI和技术四大中台的有机协同&#xff0c;形成闭环能力体系。以下是综合建设方案&#xff08;含技术架构和实施路径&#xff09;&#xff1a; 一、建设背景与目标 1.1 行业痛点 生产设备数据孤岛&#xff0c;实时监控能力不足 传统ERP/…
阅读更多...
单因子实验方差分析模型的适应性检验

单因子实验方差分析模型的适应性检验

本文是实验设计与分析&#xff08;第6版&#xff0c;Montgomery著傅珏生译)第3章单因子实验 方差分析第3.4节的python解决方案。本文尽量避免重复书中的理论&#xff0c;着于提供python解决方案&#xff0c;并与原书的运算结果进行对比。您可以从Detail 下载实验设计与分析&…
阅读更多...
linux CUDA与CUDNN安装教程

linux CUDA与CUDNN安装教程

目录 1.CUDA安装 1.1.CUDA作用 1.2.CUDA下载 1.3.CUDA安装 1.4.验证 2.CUDNN安装 2.1.CUDNN作用 2.2.下载 2.3.安装 2.4.验证 1.CUDA安装 1.1.CUDA作用 CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型&#xff0c;允许开发者直接利用 GPU 的并行计算能力&#xff…
阅读更多...
添加购物车-02.代码开发

添加购物车-02.代码开发

一.代码开发 购物车属于用户端功能&#xff0c;因此要在user下创建controller代码。 Controller层 package com.sky.controller.user;import com.sky.dto.ShoppingCartDTO; import com.sky.entity.ShoppingCart; import com.sky.result.Result; import com.sky.service.Shopp…
阅读更多...
Unity动画系统使用整理 --- Playable

Unity动画系统使用整理 --- Playable

​​Playable API​​ 是一个强大的工具&#xff0c;用于更灵活地控制动画、音频、脚本等时间轴内容的播放和混合。它提供了比传统 Animator 更底层、更可控的方式管理时间轴行为&#xff0c;尤其适合复杂动画逻辑或动态内容组合的场景。 优点&#xff1a; 1.Playables API 支…
阅读更多...
Xilinx FPGA PCIe | XDMA IP 核 / 应用 / 测试 / 实践

Xilinx FPGA PCIe | XDMA IP 核 / 应用 / 测试 / 实践

注&#xff1a;本文为 “Xilinx FPGA 中 PCIe 技术与 XDMA IP 核的应用” 相关文章合辑。 图片清晰度受引文原图所限。 略作重排&#xff0c;未整理去重。 如有内容异常&#xff0c;请看原文。 FPGA&#xff08;基于 Xilinx&#xff09;中 PCIe 介绍以及 IP 核 XDMA 的使用 N…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023