《一站式AI智能平台》后端系统实现-第05节:智能问答功能的设计与实现
作者:冰河
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- 本章难度:★★☆☆☆
- 本章重点:对一站式AI智能平台的智能问答功能进行设计与实现,从全局角度掌握一站式AI智能平台的整体项目结构。重点掌握一站式AI智能平台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,对于一站式AI智能平台的后端服务来说,我们设计和实现了实时流式聊天功能、营销文案生成功能、智能代码生成功能。每个功能都可以在特定的实际场景下,发挥重要的作用,实现降本增效的效果。
一、前言
不少小伙伴都知道,之前冰河带着大家手写过《AI智能问答系统》,那为何这次又要带着大家写智能问答功能呢?那当然是我们把这些常用的功能统一集成到一站式AI智能平台啦,并且在一站式AI智能平台实现的智能问答功能会比《AI智能问答系统》更加灵活,支持前端传递AI大模型调优的核心参数,支持随时根据大模型返回的结果数据动态调整AI大模型参数,实现更加灵活、更加智能的设计。
二、本节诉求
对一站式AI智能平台的智能问答功能进行设计与实现,从全局角度掌握一站式AI智能平台的整体项目结构。重点掌握一站式AI智能平台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、核心类设计
注意:本节只给大家展示一站式AI智能平台智能问答功能的核心类实现关系,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。
一站式AI智能平台智能问答功能的核心类设计如图5-1所示。

本节的实现中,主要是在AiChatToolsService接口、AiChatToolsServiceImpl实现类和AiChatToolsController类中新增了qaAiChat()方法。这个qaAiChat()方法就是一站式AI智能平台智能问答功能的核心方法。
四、编码实现
本节只给大家展示一站式AI智能平台智能问答功能的核心类编码实现,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)定义智能问答功能的方法
在AiChatToolsService接口中定义qaAiChat方法作为智能问答功能的核心方法。
源码详见:io.binghe.ai.chat.tools.service.AiChatToolsService#qaAiChat。
/**
* 智能问答
*/
AiMessageResponse qaAiChat(AiMessageRequest request);
(2)实现智能问答功能的方法
在AiChatToolsServiceImpl类中实现AiChatToolsService接口中定义的qaAiChat()方法,在qaAiChat()方法的具体实现中,会通过构建智能问答功能的提示词,设置智能问答功能的参数,当参数传递了温度和最大Token数量等参数时,则使用传递的温度和最大Token数量等,否则,使用智能问题功能默认的温度和最大Token数量等参数。
通过调用chatModel的call方法来调用AI大模型,并接收AI大模型返回的结果数据,最终将AI大模型返回的结果数据封装成AiMessageResponse模型返回给调用方。
源码详见:io.binghe.ai.chat.tools.service.impl.AiChatToolsServiceImpl#qaAiChat。
@Override
public AiMessageResponse qaAiChat(AiMessageRequest request) {
try{
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 设置智能问答提示词
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(Constants.PROMPT_QA_CHAT.concat("\n\n用户问题: ").concat(Constants.CONTENT_PARAMS));
Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of(Constants.CONTENT_KEY, request.getContent()));
// 设置智能问答参数
DeepSeekChatOptions options = DeepSeekChatOptions.builder()
.temperature(request.getTemperature() == null ? Constants.DEFAULT_QA_TEMPERATURE : request.getTemperature())
.maxTokens(request.getMaxTokens() == null ? Constants.DEFAULT_QA_MAX_TOKENS : request.getMaxTokens())
.build();
// 调用AI大模型
ChatResponse chatResponse = chatModel.call(new Prompt(prompt.getInstructions(), options));
String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
long executeTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
log.info("执行智能问答逻辑耗时: {}ms", executeTime);
AiMessageResponse aiMessageResponse = AiMessageResponse.success(content, Constants.MODEL_DEEPSEEK_CHAT);
aiMessageResponse.setExecuteTimeMs(executeTime);
return aiMessageResponse;
}catch (Exception e){
log.error("处理智能问答逻辑失败: ", e);
return AiMessageResponse.error("处理处理智能问答逻辑失败: " + e.getMessage());
}
}
(3)实现智能问答功能代码的接口方法
在AiChatToolsController类中新增qaAiChat方法作为智能问答功能的HTTP接口的映射方法,对外接收AiMessageRequest参数,并响应AiMessageResponse结果数据。
源码详见:io.binghe.ai.chat.tools.controller.AiChatToolsController#qaAiChat。
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好了,今天就到这儿吧,我是冰河,我们下期见~~
