从 0 到 1 学 AI 大模型接入（Go/Java 实战）

最近组织内部在写 AI 相关的项目，Go 和 Java 都有，感兴趣的朋友可以私信我了解一下。

前言

AI 大模型技术正飞速发展，其在各行业的应用日益广泛。本文将系统介绍 AI 大模型的核心知识与接入实战方法，帮助开发者快速掌握大模型的使用与集成技巧。由于技术迭代迅速，实际操作中若遇细节差异，建议结合官方文档灵活调整，重点掌握思路与方法。

一、AI 大模型基础认知

什么是 AI 大模型？

AI 大模型是指具备数十亿到数万亿参数的深度学习模型，通过大规模数据训练，可实现自然语言理解、多模态数据处理、逻辑推理等复杂能力。其核心优势在于 “涌现能力”—— 随着参数与数据量增长，会展现出训练中未明确赋予的新能力，如代码编写、多步骤问题解决等。

大模型的核心特点

• 超大参数规模

• 海量数据训练

• 强大的生成能力（文本、图像等）

• 复杂任务推理能力

主流大模型示例

目前大模型领域呈现百花齐放的态势，代表性模型包括：

• 国际：GPT-4o（多模态）、Claude 3 系列、Gemini Ultra、Llama 3（开源）等

• 国内：文心一言（百度）、通义千问（阿里）、豆包（字节跳动）、星火（科大讯飞）等

大模型分类维度

了解分类有助于技术选型，主要分类方式如下：

1. 按模态：单模态（如早期 GPT-3 仅处理文本）、多模态（如 GPT-4o 支持文本 + 音频 + 视频）

2. 按开源性：闭源模型（如 GPT-4、Claude，通过 API 访问）、开源模型（如 Llama 系列，可本地部署）

3. 按规模：超大规模（如 GPT-4，1.76T 参数）、中小规模（如 Llama 3 70B 参数）

4. 按用途：通用模型（如 GPT-4、Gemini）、特定领域模型（如医疗领域的 Med-PaLM 2、代码领域的 CodeLlama）

二、大模型接入路径

两种使用途径

1. 云服务：直接调用云端已部署的大模型服务，优势在于无需关注基础设施，按需付费、维护成本低，且能自动更新至最新版本，适合个人开发者与中小型应用。

2. 自部署：在本地或私有云部署开源大模型，特点是数据隐私性高、可定制化，但初期成本高、需专业团队维护，适合对数据安全要求严格的企业级场景。

三种接入方式

1. AI 应用平台接入

2. 通过云服务商提供的可视化平台快速使用大模型，以阿里云百炼为例，其支持从模型调用到应用构建的全流程，非技术人员也能在短时间内开发出大模型应用。

3. （注：阿里云百炼与模型服务灵积的区别：百炼是可视化平台，适合全角色；灵积是 API 接口层，面向技术开发）

2. AI 软件客户端接入

3. 通过专用客户端工具使用大模型能力，常用工具包括：

• Cherry Studio：集多模型对话、知识库管理、AI 绘画于一体的全能助手

• Cursor：专注于代码生成的 AI 编程工具，可快速理解代码库并提供智能建议

3. 程序接入

4. 通过代码集成大模型，分为两种方式：

5. 直接调用大模型：使用 SDK、API 或开发框架（如 Spring AI、LangChain4j），支持灵活切换模型

6. 调用平台应用：通过特定平台的 SDK 调用已构建的应用，适合快速开发但扩展性较弱

三、后端项目初始化实战

环境准备

• JDK 版本：必须为 17 或 21（推荐 21，支持虚拟线程）

• 开发工具：IDEA

项目创建步骤

1. 新建项目：选择 Spring Initializr 模板，Server URL 设为 https://start.spring.io/，配置项目信息（名称、位置、Java 版本 21 等）

2. 依赖选择：添加 Spring Web、Lombok 等基础依赖，后续可通过 Maven 配置补充

3. 核心依赖集成：

4. Hutool 工具库：简化字符串、日期等常用操作

5. Knife4j 接口文档：生成可视化 API 文档，便于接口测试与管理

6. 接口测试配置：

7. 编写测试 Controller，实现基础接口

8. 配置 application.yml，设置接口文档扫描路径

9. 启动项目后访问 http://localhost:8123/api/doc.html 验证接口文档是否正常

四、程序调用大模型的四种方式

以阿里云灵积平台为例，详解四种调用方式的实现方法：

1. SDK 接入

官方 SDK 是最直接的集成方式，步骤如下：

1. 引入依赖（最新版本参考 Maven 仓库）

2. 配置 API Key（建议通过环境变量或配置文件管理）

3. 编写调用代码：构建消息对象、设置模型参数、发送请求并处理响应

// SDK调用核心代码示例public class SdkTest {    public static GenerationResult callWithMessage() throws Exception {        Generation gen = new Generation();        // 构建系统消息与用户消息        Message systemMsg = Message.builder()                .role(Role.SYSTEM.getValue())                .content("You are a helpful assistant.")                .build();        Message userMsg = Message.builder()                .role(Role.USER.getValue())                .content("你是谁?")                .build();        // 设置调用参数        GenerationParam param = GenerationParam.builder()                .apiKey(TestApiKey.API_KEY)                .model("qwen-plus")                .messages(Arrays.asList(systemMsg, userMsg))                .build();        return gen.call(param);    }}

2. HTTP 接入

通过 REST API 直接发送请求，适合无 SDK 支持的场景：

1. 构建请求头：包含 Authorization（Bearer Token）、Content-Type

2. 构造请求体：指定模型、消息列表、参数配置

3. 发送 POST 请求并处理响应

// HTTP调用核心代码示例（基于Hutool）public class HttpAiInvoke {    public static void main(String[] args) {        String url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";        // 设置请求头与请求体        Map<String, String> headers = new HashMap<>();        headers.put("Authorization", "Bearer " + TestApiKey.API_KEY);        // ... 构建请求体JSON        HttpResponse response = HttpRequest.post(url)                .addHeaders(headers)                .body(requestBody.toString())                .execute();        // 处理响应    }}

3. Spring AI 接入

Spring 生态的 AI 框架，简化集成流程：

1. 引入 spring-ai-alibaba-starter 依赖

2. 配置 API Key 与模型信息

3. 注入 ChatModel 对象，调用模型接口

// Spring AI调用示例@Componentpublic class SpringAiTest implements CommandLineRunner {    @Resource    private ChatModel dashscopeChatModel;        @Override    public void run(String... args) {        AssistantMessage output = dashscopeChatModel.call(new Prompt("你好"))                .getResult().getOutput();        System.out.println(output.getText());    }}

4. LangChain4j 接入

专注于 LLM 应用的 Java 框架：

1. 引入 langchain4j-community-dashscope 依赖

2. 构建 ChatLanguageModel 对象

3. 调用 chat 方法实现对话

// LangChain4j调用示例public class LangChainAitest {    public static void main(String[] args) {        ChatLanguageModel qwenModel = QwenChatModel.builder()                .apiKey(TestApiKey.API_KEY)                .modelName("qwen-max")                .build();        String answer = qwenModel.chat("你好");        System.out.println(answer);    }}

五、总结

本文从概念到实战，系统介绍了 AI 大模型的接入方法。你可根据项目需求选择合适的接入方式，个人与中小型项目优先考虑云服务与平台接入，企业级项目可评估自部署方案。

如果大家在实际操作中想了解更细致的步骤，比如具体模型的参数选择、代码调试技巧，或者遇到了实操问题，欢迎私信我，我会提供更详细的教程内容～

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