星火大模型接入及文本生成HTTP流式、非流式接口（JAVA）
文章目录
- 一、接入星火大模型
- 二、基于JAVA实现HTTP非流式接口
- 1.配置
- 2.接口实现
- （1）分析接口请求
- （2）代码实现
- 3.功能测试
- （1）测试对话功能
- （2）测试记住上下文功能
- 三、基于JAVA实现HTTP流式接口
- 1.接口实现
- （1）分析接口请求
- （2）代码实现
- 2.功能测试
- （1）测试对话功能
- （2）测试记住上下文功能
一、接入星火大模型
首先，需要在讯飞开放平台(https://passport.xfyun.cn/login)进行登录：
-
点击这个＋创建应用：
-
创建应用：
-
查看创建好的应用：
点击创建的应用可以查看各种鉴权信息，如调用http接口需要的APIPassword。
二、基于JAVA实现HTTP非流式接口
非流式，即一次性返回生成的内容，返回为一个接口；流式，即一边生成一边返回，会返回多个接口，所有接口的文本内容拼接起来构成完整的回答。
本文以模型Spark Lite为例，重要信息（APIPassword、接口地址）在这个页面查看：https://console.xfyun.cn/services/cbm
接口文档在这个地址查看：https://www.xfyun.cn/doc/spark/HTTP%E8%B0%83%E7%94%A8%E6%96%87%E6%A1%A3.html#_1-%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E
1.配置
- 需要先创建好Spring Boot项目，配置applicaiton.yml如下：
port: 9000# 星火大模型相关配置
spark:# http鉴权相关配置http:httpApiPassword: ""# 模型相关配置，参考https://console.xfyun.cn/services/cbmmodel:temperature: 0.5 #核采样阈值，用于决定结果随机性，取值越高随机性越强，即相同的问题得到的不同答案的可能性越高。取值范围 (0，1]，默认为0.5topK: 4 # 平衡生成文本的质量和多样性，较小的 k 值会减少随机性，使得输出更加稳定；而较大的 k 值会增加随机性，产生更多新颖的输出。取值范围[1, 6]，默认为4max_tokens: 1024 # 允许回复的最大tokens数量modelName: "lite"apiHttpUrl: "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1/chat/completions"historyRememberCount: 100 # 记录的上下文条数，为0则表示单轮问答不记住上下文
- pom.xml如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>org.example</groupId><artifactId>spark</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId><version>2.7.6</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.30</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>2.0.43</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><version>2.7.18</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId><version>2.7.18</version></dependency></dependencies></project>
2.接口实现
（1）分析接口请求
- 请求头：
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer 123456
- 请求体：
{"model": "generalv3.5","user": "用户唯一id","messages": [{"role": "system","content": "你是知识渊博的助理"},{"role": "user","content": "你好，讯飞星火"}],// 下面是可选参数"temperature": 0.5,"top_k": 4,"stream": false,"max_tokens": 1024
}
- 正常响应：
{"code": 0,"message": "Success","sid": "cha000b0003@dx1905cd86d6bb86d552","choices": [{"message": {"role": "assistant","content": "你好，我是由科大讯飞构建的星火认知智能模型。\n如果你有任何问题或者需要帮助的地方，请随时告诉我！我会尽力为你提供解答和支持。请问有什么可以帮到你的吗？"},"index": 0}],"usage": {"prompt_tokens": 6,"completion_tokens": 42,"total_tokens": 48}
}
- 错误响应：
{"error": {"message": "invalid user","type": "api_error","param": null,"code": null}
}
（2）代码实现
- 主方法：
//从application.yml中引入一些必要的配置@Value("${spark.http.httpApiPassword}")private String httpApiPassword;@Value("${spark.model.apiHttpUrl}")private String apiUrl;@Value("${spark.model.temperature}")private float temperature;@Value("${spark.model.topK}")private int topK;@Value("${spark.model.modelName}")private String model;@Value("${spark.model.max_tokens}")private int maxTokens;@Value("${spark.model.historyRememberCount}")private int historyRememberCount;private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();public SparkResponse completions(String systemContent, String userContent, String userId) throws IOException {URL url = new URL(apiUrl);HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();connection.setRequestMethod("POST");// 设置请求头connection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + httpApiPassword);connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");// 设置请求体，发起请求connection.setDoOutput(true);connection.getOutputStream().write(buildRequestBody(systemContent, userContent, userId,false).toJSONString().getBytes());// 获取响应SparkResponse res = parseResponse(connection);// 将响应加到上下文中if(historyRememberCount>0){rememberCompletionsAnswer(userId,res);}return res;}
- 构建请求体：
private JSONObject buildRequestBody(String systemContent, String userContent, String userId, boolean isStreaming) {// 加入一些大模型参数JSONObject requestBody = new JSONObject();requestBody.put("model", model);requestBody.put("temperature", temperature);requestBody.put("top_k", topK);requestBody.put("max_tokens", maxTokens);requestBody.put("stream", isStreaming);JSONArray messages = new JSONArray();// 将历史上下文加入请求中if (historyRememberCount > 0&&!historyDialoguesMap.isEmpty()&&historyDialoguesMap.containsKey(userId)) {messages.addAll(historyDialoguesMap.get(userId));}// 构建此轮dialogue并加入到上下文中Dialogue messageSystem = null;if (StringUtils.isNotEmpty(systemContent)) {messageSystem = new Dialogue("system", systemContent);messages.add(messageSystem);}Dialogue messageUser = new Dialogue("user", userContent);messages.add(messageUser);if(historyRememberCount > 0){historyInsert(userId,messageSystem);historyInsert(userId,messageUser);}requestBody.put("messages", messages);return requestBody;}/*** 上下文添加方法*/public void historyInsert(String userId, Dialogue dialogue) {if(dialogue == null){return;}if (historyDialoguesMap.containsKey(userId)) {List<Dialogue> historyDialogues = historyDialoguesMap.get(userId);historyDialogues.add(dialogue);if (historyDialogues.size() > historyRememberCount) {historyDialogues.remove(0);}}else{List<Dialogue> historyDialogues = new ArrayList<>();historyDialogues.add(dialogue);historyDialoguesMap.put(userId,historyDialogues);if (historyDialogues.size() > historyRememberCount) {historyDialogues.remove(0);}}}
- 定义响应体类：
/*** 星火大模型返回类型封装*/
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class SparkResponse implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;private Integer code;private String message;private String sid;private String id;private Long created;private List<Choices> choices;private JSONObject usage;private JSONObject error;
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Choices implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;private Dialogue message;private Dialogue delta;private int index;
}
/*** 与大模型的会话*/
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Dialogue {/*** 角色：system user assistant*/private String role;private String content;private int index;public Dialogue(String role, String content) {this.role=role;this.content=content;}
}
- 获取响应：
private SparkResponse parseResponse(HttpURLConnection connection) throws IOException {int responseCode = connection.getResponseCode();log.info("SparkHttpAPI completions responseCode:{}", responseCode);if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {try (InputStream inputStream = connection.getInputStream()) {return objectMapper.readValue(inputStream, SparkResponse.class);}} else {throw new SparkResponseParseException("NonStreaming Completions Result Parse Error");}}
- 将响应加到上下文中：
public void rememberCompletionsAnswer(String userId, SparkResponse res){historyInsert(userId, res.getChoices().get(0).getMessage());}
3.功能测试
（1）测试对话功能
@Autowiredprivate SparkHttpAPI sparkHttpAPITest;@Testvoid completions() {String systemContent = "你是知识渊博的助理";String userContent = "告诉我讯飞星火认知大模型的应用场景有哪些？";try{SparkResponse ans= sparkHttpAPITest.completions(systemContent,userContent,"111");System.out.println(ans);}catch (Exception e){log.error("测试不通过",e);}}
（2）测试记住上下文功能
@Testvoid historyTest() {String systemContent = "你是知识渊博的律师";String userContent = "小王偷了小李门口的鞋子，小王犯法吗？";try {SparkResponse ans = sparkHttpAPITest.completions(systemContent, userContent, "111");System.out.println(ans);userContent = "小王犯了什么罪";ans = sparkHttpAPITest.completions(null, userContent, "111");System.out.println(ans);} catch (Exception e) {log.error("测试不通过", e);}}
三、基于JAVA实现HTTP流式接口
接口文档也在这个地址查看：https://www.xfyun.cn/doc/spark/HTTP%E8%B0%83%E7%94%A8%E6%96%87%E6%A1%A3.html#_1-%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E
1.接口实现
（1）分析接口请求
- 响应格式：
相比非流式略微有一些不同，响应分成了多次，最后一个data:[DONE]为结束标志。
data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546385,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"你好"},"index":0}]}data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546385,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"，很高兴"},"index":0}]}data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546385,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"为你解答问题"},"index":0}]}data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546385,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"。\n"},"index":0}]}data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546387,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"我是讯飞星火认知大模型，由科大讯飞构建的认知智能系统。"},"index":0}]}data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546388,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"我具备与人类进行自然交流的能力，可以高效地满足各领域的认知智能需求。"},"index":0}]}data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546389,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"无论你有什么问题或者需要帮助的地方，我都将尽我所能提供支持和解决方案。请随时告诉我你的需求！"},"index":0}]}data:{"code":0,"message":"Success","sid":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","id":"cha000b000c@dx1905cf38fc8b86d552","created":1719546389,"choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":""},"index":0}],"usage":{"prompt_tokens":6,"completion_tokens":68,"total_tokens":74}}data:[DONE]
（2）代码实现
- 主方法：
public void streamingCompletions(String systemContent, String userContent, Consumer<SparkResponse> responseConsumer, String userId) throws IOException {URL url = new URL(apiUrl);HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();connection.setRequestMethod("POST");// 设置请求头connection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + httpApiPassword);connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");// 设置请求体connection.setDoOutput(true);connection.getOutputStream().write(buildRequestBody(systemContent, userContent, userId,true).toJSONString().getBytes());// 获取响应parseResponseStreaming(connection, responseConsumer, userId);}
- 解析响应：
private void parseResponseStreaming(HttpURLConnection connection, Consumer<SparkResponse> responseConsumer, String userId) throws IOException {int responseCode = connection.getResponseCode();log.info("SparkHttpAPI completions responseCode:{}", responseCode);if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {try (InputStream inputStream = connection.getInputStream();BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {if (!line.trim().isEmpty()) {line = line.replaceFirst("data: ", "");if (line.equals("[DONE]")) {return;}try {SparkResponse response = objectMapper.readValue(line, SparkResponse.class);if(historyRememberCount>0){rememberStreamingAnswer(userId,response);}responseConsumer.accept(response); // 将解析的响应传递给调用方} catch (Exception e) {log.error("Failed to parse response line: {}", line, e);}}}}} else {throw new SparkResponseParseException("Streaming Completions Result Parse Error");}}
- 记住响应到上下文中：
public void rememberStreamingAnswer(String userId, SparkResponse res){historyInsert(userId, res.getChoices().get(0).getDelta());}
2.功能测试
（1）测试对话功能
@Testvoid streamingCompletions() {String systemContent = "你是知识渊博的助理";String userContent = "告诉我讯飞星火认知大模型的应用场景有哪些？";try {sparkHttpAPITest.streamingCompletions(systemContent, userContent, SparkHttpResponseHandler::handleResponse, "111");} catch (Exception e) {log.error("测试不通过", e);}}
- 其中的SparkHttpResponseHandler用于处理流式响应：
/*** 处理流式接口响应*/
public class SparkHttpResponseHandler {public static void handleResponse(SparkResponse response) {System.out.println("Received response: " + response);}
}
- 执行结果：
2025-01-24 10:21:29.901 INFO 25120 --- [ main] org.example.llm.SparkHttpAPI : SparkHttpAPI completions responseCode:200
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685289, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=我是科大讯飞研发, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685289, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=的以中文为核心的, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=新一代认知智能大, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=模型，我能够在与, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=人自然的对话互动, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=的过程中，同时提, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=供以下多种能力：, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content= 1. 内容生成, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=能力：我可以生成, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=多种类型多种风格, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=的内容，例如邮件, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685290, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=、文案、公文、作, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=文、对话等； 2, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=. 自然语言理解, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=能力：我可以理解, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=对话和篇章，并可, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=以实现文本摘要、, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=信息抽取、多语言, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=翻译、阅读理解、, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=情感分析等能力；, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685291, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content= 3. 知识问答, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=能力：我可以回答, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=各种各样的问题，, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=包括医学知识、百, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=科知识、天文地理, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=等； 4. 推理, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=能力：我拥有基于, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=思维链的推理能力, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685292, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=，能够进行科学推, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
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Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685296, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=工作。, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, id=cha000beda5@dx194961d49a99a4b532, created=1737685296, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=null, index=0), index=0)], usage={"prompt_tokens":12,"completion_tokens":304,"total_tokens":316}, error=null)（2）测试记住上下文功能
@Testvoid historyTest() {String systemContent = "你是知识渊博的律师";String userContent = "小王偷了小李门口的鞋子，小王犯法吗？";try {sparkHttpAPITest.streamingCompletions(systemContent, userContent, SparkHttpResponseHandler::handleResponse,"111");userContent = "小王犯了什么罪";sparkHttpAPITest.streamingCompletions(null, userContent, SparkHttpResponseHandler::handleResponse,"111");} catch (Exception e) {log.error("测试不通过", e);}}
- 执行结果：
2025-01-24 10:24:38.667 INFO 33000 --- [ main] org.example.llm.SparkHttpAPI : SparkHttpAPI completions responseCode:200
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685478, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=小, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685478, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=王的行为, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685478, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=是否构成犯罪, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685478, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=，取决于具体的法律, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685478, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=条文和司法解释, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685479, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=。, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685479, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=在大多数情况下，偷窃是一种违法行为，因为它侵犯了他人的财产权。然而，如果小王只是出于好奇或者误认为鞋子属于他而拿走，那么这种行为可能不会被视为犯罪。, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685480, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=此外，如果小王的行为是出于善意，例如他误以为鞋子是自己的，那么这种行为可能不会被认定为犯罪。但是，如果他的行为导致了小李的财产损失，那么他可能需要承担相应的赔偿责任。, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, id=cha000bf839@dx19496202bdeb8f2532, created=1737685480, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=总之，小王是否犯法需要根据具体情况来判断。如果您有关于这个问题的疑问，建议您咨询专业的律师以获取准确的法律建议。, index=0), index=0)], usage={"prompt_tokens":35,"completion_tokens":129,"total_tokens":164}, error=null)
2025-01-24 10:24:41.009 INFO 33000 --- [ main] org.example.llm.SparkHttpAPI : SparkHttpAPI completions responseCode:200
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685481, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=小, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685481, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=王的行为, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685481, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=可能构成盗窃, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685481, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=罪。, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685482, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=根据《中华人民共和国刑法》第二百六十四条，盗窃公私财物，数额较大或者多次盗窃的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处或者单处罚金；数额巨大或者有其他严重情节的，处三年以上十年以下有期徒刑，并处罚金；, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685482, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=数额特别巨大或者有其他特别严重情节的，处十年以上有期徒刑或者无期徒刑，并处罚金或者没收财产。然而，如果小王是出于好奇或者误认为鞋子属于他而拿走，那么这种行为可能不会被视为犯罪。, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685483, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=此外，如果小王的行为导致了小李的财产损失，那么他可能需要承担相应的赔偿责任。请注意，这只是一般情况下的法律解释，具体情况需要根据案件的具体事实和证据来判断。, index=0), index=0)], usage=null, error=null)
Received response: SparkResponse(code=0, message=Success, sid=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, id=cha000bf847@dx194962034c8b8f2532, created=1737685483, choices=[Choices(message=null, delta=Dialogue(role=assistant, content=如果您有关于这个问题的疑问，建议您咨询专业的律师以获取准确的法律建议。, index=0), index=0)], usage={"prompt_tokens":218,"completion_tokens":175,"total_tokens":393}, error=null)相关文章：
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Go优雅实现redis分布式锁
前言 系统为了保证高可用，通常会部署多实例，并且会存在同时对共享资源并发读写，这时候为了保证读写的安全，常规手段是会引入分布式锁，本文将介绍如何使用redis设计一个优雅的Go分布式锁。 设计 redis分布式锁是借助…...
本地部署deepseek模型步骤
文章目录 0.deepseek简介1.安装ollama软件2.配置合适的deepseek模型3.安装chatbox可视化 0.deepseek简介 DeepSeek 是一家专注于人工智能技术研发的公司，致力于打造高性能、低成本的 AI 模型，其目标是让 AI 技术更加普惠，让更多人能够用上强…...
（2025 年最新）MacOS Redis Desktop Manager中文版下载，附详细图文
MacOS Redis Desktop Manager中文版下载 大家好，今天给大家带来一款非常实用的 Redis 可视化工具——Redis Desktop Manager（简称 RDM）。相信很多开发者都用过 Redis 数据库，但如果你想要更高效、更方便地管理 Redis 数据&#x…...
C++ 写一个简单的加减法计算器
************* C topic：结构 ************* Structure is a very intersting issue. I really dont like concepts as it is boring. I would like to cases instead. If I want to learn something, donot hesitate to make shits. Like building a house. Wh…...
计算机网络基础 - 链路层(3)
计算机网络基础 链路层和局域网交换局域网链路层寻址地址解析协议 ARP以太网物理拓扑以太网帧结构以太网提供的服务以太网标准 链路层交换机交换机转发和过滤自学习交换机优点交换机和路由器比较 大家好呀！我是小笙，本章我主要分享计算机网络基础 - 链路…...
ray.rllib 入门实践-5： 训练算法
前面的博客介绍了ray.rllib中算法的配置和构建，也包含了算法训练的代码。 但是rllib中实现算法训练的方式不止一种，本博客对此进行介绍。很多教程使用 PPOTrainer 进行训练，但是 PPOTrainer 在最近的 ray 版本中已经取消了。 环境配置&#x…...
FPGA 使用 CLOCK_LOW_FANOUT 约束
使用 CLOCK_LOW_FANOUT 约束 您可以使用 CLOCK_LOW_FANOUT 约束在单个时钟区域中包含时钟缓存负载。在由全局时钟缓存直接驱动的时钟网段 上对 CLOCK_LOW_FANOUT 进行设置，而且全局时钟缓存扇出必须低于 2000 个负载。 注释： 当与其他时钟约束配合…...
选择的阶段性质疑
条条大路通罗马，每个人选择的道路，方向并不一样，但不妨碍都可以到达终点，而往往大家会更推崇自己走过的路径。 自己靠什么走向成功，自己用了什么方法，奉行什么原则或者理念，也会尽可能传播这种&…...
固有频率与模态分析
目录 引言 1. 固有频率：物体的“天生节奏” 1.1 定义 1.2 关键特点 1.3 实际意义 2. 有限元中的模态分析：给结构“体检振动” 2.1 模态分析的意义 2.2 实际案例 2.2.1 桥梁模态分析 2.2.2 飞机机翼模态分析 2.2.3 具体事例 3. 模态分析的工具…...
数科OFD证照生成原理剖析与平替方案实现
一、 引言 近年来，随着电子发票的普及，OFD格式作为我国电子发票的标准格式，其应用范围日益广泛。然而，由于不同软件生成的OFD文件存在差异，以及用户对OFD文件处理需求的多样化，OFD套餐转换工具应运而生。本…...
CAN总线数据采集与分析
CAN总线数据采集与分析 目录 CAN总线数据采集与分析1. 引言2. 数据采集2.1 数据采集简介2.2 数据采集实现3. 数据分析3.1 数据分析简介3.2 数据分析实现4. 数据可视化4.1 数据可视化简介4.2 数据可视化实现5. 案例说明5.1 案例1：数据采集实现5.2 案例2：数据分析实现5.3 案例3…...
SpringSecurity：There is no PasswordEncoder mapped for the id “null“
文章目录 一、情景说明二、分析三、解决 一、情景说明 在整合SpringSecurity功能的时候 我先是去实现认证功能 也就是，去数据库比对用户名和密码 相关的类： UserDetailsServiceImpl implements UserDetailsService 用于SpringSecurity查询数据库 Logi…...
ResNet 残差网络
目录 网络结构 残差块（Residual Block） ResNet网络结构示意图 残差块（Residual Block）细节 基本残差块（ResNet-18/34） Bottleneck残差块（ResNet-50/101/152） 残差连接类型对比 变体网…...
使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明：假设每台服务器已…...
eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明： 想象一下，你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界，里面有虚拟的路由器、交换机、电脑（PC）等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”，它们之间可以互相通信，就像一个封闭的小王国。 但是&#…...
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣（LeetCode） 思路： 笔者写过很多次这道题了，不想写题解了，大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...
鸿蒙DevEco Studio HarmonyOS 5跑酷小游戏实现指南
1. 项目概述 本跑酷小游戏基于鸿蒙HarmonyOS 5开发，使用DevEco Studio作为开发工具，采用Java语言实现，包含角色控制、障碍物生成和分数计算系统。 2. 项目结构 /src/main/java/com/example/runner/├── MainAbilitySlice.java // 主界…...
Springboot社区养老保险系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展，人们对手机的需求越来越大，各种手机软件也都在被广泛应用，但是对于手机进行数据信息管理，对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱，社区养老保险系统小程序被用户普遍使用，为方…...
短视频矩阵系统文案创作功能开发实践，定制化开发
在短视频行业迅猛发展的当下，企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果，纷纷采用短视频矩阵运营策略，同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而，频繁的文案创作需求让运营者疲于应对，如何高效产出高质量文案成…...
使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务
目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式（本地调用） SSE模式（远程调用） 4. 注册工具提…...
AirSim/Cosys-AirSim 游戏开发（四）外部固定位置监控相机
这个博客介绍了如何通过 settings.json 文件添加一个无人机外的 固定位置监控相机，因为在使用过程中发现 Airsim 对外部监控相机的描述模糊，而 Cosys-Airsim 在官方文档中没有提供外部监控相机设置，最后在源码示例中找到了，所以感…...
Java数值运算常见陷阱与规避方法
整数除法中的舍入问题 问题现象 当开发者预期进行浮点除法却误用整数除法时，会出现小数部分被截断的情况。典型错误模式如下： void process(int value) {double half = value / 2; // 整数除法导致截断// 使用half变量 }此时...
STM32HAL库USART源代码解析及应用
STM32HAL库USART源代码解析 前言STM32CubeIDE配置串口USART和UART的选择使用模式参数设置GPIO配置DMA配置中断配置硬件流控制使能生成代码解析和使用方法串口初始化__UART_HandleTypeDef结构体浅析HAL库代码实际使用方法使用轮询方式发送使用轮询方式接收使用中断方式发送使用中…...