《一站式AI智能平台》后端系统实现-第06节：通用聊天功能的设计与实现

作者：冰河
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  • 本章难度：★★☆☆☆
  • 本章重点：对一站式AI智能平台的通用聊天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~~

一站式AI智能平台在设计和实战上主打一个实用，如果自己开发和搭建一套AI智能平台，并且应用于实际学习和工作场景，那将会是一件非常了不起的事情。

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、智能代码生成功能和智能问答功能。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

之前我们已经在一站式AI智能平台中实现了实时流式聊天功能，那为何这里我们还要实现通用聊天功能呢？实际上就是两种不同的实现方式，一站式AI智能平台集成两种不同的聊天方式，到时完成后，大家可以根据自己的喜好使用哪一种。AI智能平台本身不会限制大家的使用，这也是作为一站式AI智能平台的基本设计原则。

二、本节诉求

对一站式AI智能平台的通用聊天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智能平台通用聊天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智能平台通用聊天功能的核心类设计如图6-1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commonAiChat()方法。这个commonAiChat()方法就是一站式AI智能平台智通用聊天功能的核心方法。

四、编码实现

本节只给大家展示一站式AI智能平台通用聊天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）定义通用聊天功能的方法

在AiChatToolsService接口中定义commonAiChat方法作为通用聊天功能的核心方法。

源码详见：io.binghe.ai.chat.tools.service.AiChatToolsService#commonAiChat。

/**
 * 通用对话聊天
 */
AiMessageResponse commonAiChat(AiMessageRequest request);

（2）实现通用聊天功能的方法

在AiChatToolsServiceImpl类中实现AiChatToolsService接口中定义的commonAiChat()方法，在commonAiChat()方法的具体实现中，会通过构建通用聊天功能的提示词，设置通用聊天功能的参数。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#commonAiChat。

@Override
public AiMessageResponse commonAiChat(AiMessageRequest request) {
	try{
		long startTime = System.currentTimeMillis();
		String promptStr = StringUtils.hasLength(request.getSystemPrompt()) ? request.getSystemPrompt() : Constants.PROMPT_COMMON_CHAT;

		// 设置提示词
		PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(promptStr.concat("\n\n用户: ").concat(Constants.CONTENT_PARAMS));
		Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of(Constants.CONTENT_KEY, request.getContent()));

		// 设置聊天参数
		DeepSeekChatOptions options = DeepSeekChatOptions.builder()
				.temperature(request.getTemperature() == null ? Constants.DEFAULT_TEMPERATURE : request.getTemperature())
				.maxTokens(request.getMaxTokens() == null ? Constants.DEFAULT_MAX_TOKENS : request.getMaxTokens())
				.build();

		// 调用大模型
		ChatResponse chatResponse = chatModel.call(new Prompt(prompt.getInstructions(), options));
		String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();

		long executeTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
		log.info("聊天耗时: {}ms",  executeTime);

		AiMessageResponse aiMessageResponse = AiMessageResponse.success(content, Constants.MODEL_DEEPSEEK_CHAT);
		aiMessageResponse.setExecuteTimeMs(executeTime);
		return aiMessageResponse;
	}catch (Exception e){
		log.error("与AI大模型对话失败: ", e);
		return AiMessageResponse.error("与AI大模型对话失败: " + e.getMessage());
	}
}

（3）实现通用聊天功能代码的接口方法

在AiChatToolsController类中新增commonAiChat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#commonAiChat。

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好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~