《多轮AI智能对话系统》整体实现-第01节：项目搭建与基础功能设计与实现

作者：冰河
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  • 本章难度：★★☆☆☆
  • 本章重点：对多轮AI智能对话系统的整体项目结构进行搭建，并对基础功能进行设计和实现，从全局角度掌握多轮AI智能对话系统的整体项目结构和基础功能设计思路。重点掌握多轮AI智能对话系统的通用设计思路和设计方法，并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

大家好，我是冰河~~

截止到目前，我们已经简单明确了多轮AI智能对话系统的需求和流程，并且对多轮AI智能对话系统的执行流程进行了简单的设计。接下来，我们就可以开始着手设计和开发多轮AI智能对话系统。

一、前言

在冰河技术知识星球，每一个AI应用项目都会设计和实现不同的功能，目的就是为我们最终要实现的企业级大型AI项目做准备。其中，我们开始手撸的多轮AI智能对话系统的总体功能包括：涵盖智能对话、历史消息、详细统计、清除历史对话、上下文记忆、系统监控、会话管理、异常处理和智能路由等功能。

二、本节诉求

对多轮AI智能对话系统的整体项目结构进行搭建，并对基础功能进行设计和实现，从全局角度掌握多轮AI智能对话系统的整体项目结构和基础功能设计思路。重点掌握多轮AI智能对话系统的通用设计思路和设计方法，并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

三、项目搭建

注意：本节只给大家展示多轮AI智能对话系统整体项目搭建的核心步骤，其他代码的实现细节，大家可以自行到本节对应的源码分支进行查看，这里不再赘述。

（1）创建项目

创建一个名为spring-ai-chat-redis的Maven项目，并在pom.xml中按照《开篇：多轮智能对话系统正式开撸》一节中的技术选型添加相关的依赖。pom.xml文件的整体配置如下：

<properties>
	<maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
	<maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
	<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
	<spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version>
</properties>

<dependencies>
	<!-- Spring Boot Web -->
	<dependency>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
	</dependency>

	<!-- Spring Boot Data Redis -->
	<dependency>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
	</dependency>

	<!-- Spring AI OpenAI依赖（支持OpenAI兼容API如DeepSeek） -->
	<dependency>
		<groupId>org.springframework.ai</groupId>
		<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
		<version>${spring-ai.version}</version>
	</dependency>

	<!-- Lombok -->
	<dependency>
		<groupId>org.projectlombok</groupId>
		<artifactId>lombok</artifactId>
		<optional>true</optional>
	</dependency>

	<!-- Jackson for JSON processing -->
	<dependency>
		<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
		<artifactId>jackson-databind</artifactId>
	</dependency>

	<!-- Spring Boot Test -->
	<dependency>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
		<scope>test</scope>
	</dependency>

	<!-- Validation -->
	<dependency>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
	</dependency>
</dependencies>

（2）创建项目包结构

在项目工程中创建io.binghe.ai.chat包，并在此包下创建如下子包：

  • client：主要存放封装的调用大模型的客服端类，

  • config：主要存放项目的配置类。

  • controller：主要存放项目的接口类。

  • exception：主要存放项目的全局异常捕获类。

  • model：主要存放AI消息的模型类。

  • request：主要存放前端向后端服务发送请求时的数据模型类。

  • response：主要存放后端向前端响应结果时的数据模型类。

  • service：主要存放项目的业务逻辑实现类。

四、编码实现

注意：本节只给大家展示多轮AI智能对话系统基础功能的代码实现，其他代码的实现细节，大家可以自行到本节对应的源码分支进行查看，这里不再赘述。

（1）实现AiConfig类

AiConfig类是项目的AI相关的配置类。

源码详见：io.binghe.ai.chat.config.AiConfig。

@Configuration
public class AiConfig {

    @Value("${spring.ai.openai.api-key:}")
    private String apiKey;

    @Value("${spring.ai.openai.base-url:https://api.deepseek.com}")
    private String baseUrl;

    @Value("${spring.ai.openai.chat.options.model:deepseek-chat}")
    private String model;

    @Value("${spring.ai.openai.chat.options.temperature:0.7}")
    private Double temperature;

    @Value("${spring.ai.openai.chat.options.max-tokens:2000}")
    private Integer maxTokens;

    /**
     * OpenAI API配置 - 用于DeepSeek
     */
    @Bean
    public OpenAiApi openAiApi() {
        return new OpenAiApi(baseUrl, apiKey);
    }

    /**
     * ChatModel配置 - 使用DeepSeek API
     */
    @Bean
    public ChatModel chatModel(OpenAiApi openAiApi) {
        // 手动处理类型转换以确保兼容性
        String modelName = model != null && !model.isEmpty() ? model : "deepseek-chat";
        Double temp = temperature != null ? temperature : 0.7;
        Integer tokens = maxTokens != null ? maxTokens : 2000;

        OpenAiChatOptions options = OpenAiChatOptions.builder()
                .withModel(modelName)
                .withTemperature(temp)
                .withMaxTokens(tokens)
                .build();
        return new OpenAiChatModel(openAiApi, options);
    }
}

（2）实现RestTemplateConfig类

项目中会基于RestTemplate发送HTTP请求，RestTemplateConfig类是项目的RestTemplate配置类。

源码详见：io.binghe.ai.chat.config.RestTemplateConfig。

@Configuration
public class RestTemplateConfig {

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

（3）实现WebConfig类

WebConfig类是项目中关于Web资源相关的配置类，主要在WebConfig类中实现对静态资源的处理。

源码详见：io.binghe.ai.chat.config.WebConfig。

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Override
    public void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
        // 配置静态资源处理
        registry.addResourceHandler("/**")
                .addResourceLocations("classpath:/static/")
                .setCacheControl(CacheControl.maxAge(1, TimeUnit.HOURS));

        // 专门处理favicon.ico请求，避免404错误
        registry.addResourceHandler("/favicon.ico")
                .addResourceLocations("classpath:/static/")
                .setCacheControl(CacheControl.maxAge(1, TimeUnit.DAYS));
    }
}

（4）实现AiMessage类

AiMessage类是全局的AI消息类，主要用于与AI大模型进行交互。

源码详见：io.binghe.ai.chat.model.AiMessage。

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好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~