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Java项目中Spring Boot集成AI大模型源码分享【支持讯飞星火、Kimi AI和通义等】

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简介：
本项目提供Spring Boot框架下集成多种AI大模型（如讯飞星火、Kimi AI及通义千问）的详细源代码，助力开发者便捷接入先进语言模型服务。 SpringBoot集成ai大模型（如讯飞星火认知大模型、Kimi AI、通义千问）。 使用说明： 1. 注册账号。 2. 讯飞星火开放平台：注册后创建应用，获取APPID, APISecret和APIKey。 3. Moonshot AI开放平台：在API Key管理中新建并获得Key。 4. 通义千问：登录后，在右上角的小人图标处悬浮鼠标查看api-key和业务空间管理；进入模型广场 - 通义前问-开源 - 通义千问2-开源版-72B 获取Model信息（具体依据对应模型进行）。 配置到项目resources下的application.yml文件中。 启动程序主类ChatAiApplication.java 通过浏览器或http请求工具访问相应端口。

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  • Java项目中Spring Boot集成AI大模型源码分享【支持讯飞星火、Kimi AI和通义等】
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    本项目提供Spring Boot框架下集成多种AI大模型（如讯飞星火、Kimi AI及通义千问）的详细源代码，助力开发者便捷接入先进语言模型服务。 SpringBoot集成ai大模型（如讯飞星火认知大模型、Kimi AI、通义千问）。 使用说明： 1. 注册账号。 2. 讯飞星火开放平台：注册后创建应用，获取APPID, APISecret和APIKey。 3. Moonshot AI开放平台：在API Key管理中新建并获得Key。 4. 通义千问：登录后，在右上角的小人图标处悬浮鼠标查看api-key和业务空间管理；进入模型广场 - 通义前问-开源 - 通义千问2-开源版-72B 获取Model信息（具体依据对应模型进行）。 配置到项目resources下的application.yml文件中。 启动程序主类ChatAiApplication.java 通过浏览器或http请求工具访问相应端口。
  • AI人机交互，运用科大讯飞星火大模型
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    本项目基于科大讯飞星火大模型，专注于开发先进的AI人机交互技术，旨在创造更自然、智能和高效的互动体验。 Python 编写的 AI 对话程序解压后进入文件夹，在命令行中输入以下命令进行安装：`python -m pip install -r requirements.txt`。示例代码在 `test.py` 文件中。
  • 讯飞星火模型代码示例讯飞星火模型代码示例讯飞星火模型代码示例讯飞星火模型代码示例讯飞星火模型代码示例讯飞星火模型代码示例讯飞星火
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    简介：本文提供了一系列关于讯飞星火模型的代码示例，帮助开发者理解和应用该AI模型，涵盖多种应用场景和编程指南。 “讯飞星火模型代码例子”被反复提到，强调这是关于科大讯飞公司的“星火”模型的编程示例。科大讯飞是中国一家著名的人工智能公司，在语音识别、自然语言处理等领域拥有深厚的技术积累。“星火”模型可能是该公司开发的一种特定AI工具，用于执行诸如文本理解、语音合成或机器翻译等任务。 再次提到“讯飞星火模型代码例子”，但没有提供额外信息。这可能意味着提供的压缩包包含使用星火模型的实际编程代码，帮助开发者理解和应用该模型。“软件插件”和“大模型”的提及暗示了星火模型可以作为软件组件集成到其他应用程序中，并且是一个功能强大的复杂系统。 【压缩包子文件的文件名称列表】提到“ok版本讯飞星火大模型”。这可能是经过测试、可用或稳定的特定版本。综合以上信息，这个压缩包可能包含以下内容： 1. **源代码**：实现星火模型功能的编程语言代码，如Python或Java等。 2. **模型文件**：包括权重和架构文件，用于实际预测操作。 3. **示例数据**：展示模型如何工作的输入数据集，形式多样（文本、音频）。 4. **文档**：详细说明使用方法、预期输入输出及性能指标，帮助开发者理解和集成。 5. **测试脚本**：验证模型正确性的代码，检查新数据上的表现。 6. **接口定义**：如果星火模型是一个库或API的一部分，则会有说明如何调用的文件。 7. **安装指南**：步骤说明在开发环境中设置和使用该模型的方法。 8. **许可信息**：“ok版本”可能表示这是一个经过质量控制、稳定且修复了已知问题的版本。 通过学习这些代码示例，开发者可以了解如何在其项目中利用科大讯飞的星火模型来提升智能化程度。对于AI和自然语言处理领域的初学者来说，这将是一个宝贵的资源，帮助他们理解大型模型的工作原理及其实践应用；而经验丰富的开发者则可以通过这些代码快速集成星火模型，提高开发效率。
  • 该项目基于ChatGPT、文心一言、通义千问、讯飞星火和智谱清言等主流模型构建
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    本项目集成ChatGPT、文心一言、通义千问、讯飞星火及智谱清言等多个业界领先的AI语言模型，旨在提供更智能、全面的语言处理服务。 基于chatgpt-web项目改造，页面UI借鉴ChatGLM项目。后端项目使用Java服务搭建，并支持移步至ChatMASTER进行进一步操作。该系统兼容多种主流模型，包括但不限于ChatGPT（3.5、4.0）、文心一言、通义千问、讯飞星火和智谱清言(ChatGLM)，同时提供文心一言(Stable-Diffusion-XL作图)功能，并支持对模型及助手进行后台自定义配置，详情可参考Chat-Master-Admin。
  • Spring Boot JavaFX8 集成支持
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    本项目提供了一种简单高效的方法来集成Spring Boot与JavaFX8，使得开发者能够快速创建桌面应用程序，并充分利用Spring框架的强大功能。 springboot-javafx-support 注意：当前 master 分支针对的是 Spring Boot 2 和 Spring Framework 5 的版本。 最新的生产就绪版本是： 对于 Spring Boot 1.5.x 是 1.4.5 版本。（生命尽头！） 对于 Spring Boot 2.x 则为 2.1.6 版本。 Spring Boot 和 JavaFx 配合使用非常理想！ 您至少需要 JDK1.8 的补丁级别 40。 当前服务不可用，服务器已崩溃。 在相关文档中查找分步示例： 还有许多例子可供参考：
  • Python API接口接入讯飞星火大模型，轻松便捷地将星火模型融入Python项目。
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    本简介介绍如何通过Python API接口简便地接入讯飞星火大模型，助力开发者快速集成该模型至各类Python项目中。 讯飞星火大模型提供Python API接口，方便在Python项目中快速集成星火模型。支持的版本包括v3.0、v2.0及v1.0，并且可以接入“星火知识库”。此资源适用于学习和练习、毕业设计、课程作业以及相关竞赛的学习等场景，具有较高的参考价值，可以直接修改复现或在此基础上进行进一步开发与扩展。您可以放心下载并使用该资源，在此基础上学习借鉴以实现其他功能。 请注意： 1. 本资源仅限于开源学习和技术交流用途，不得用于商业目的。 2. 部分字体和插图可能来源于网络，如果涉及侵权，请联系相关人员处理。
  • 科大讯飞 AI 示范
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    科大讯飞AI示范项目展示了公司在人工智能领域的前沿技术和应用成果，涵盖语音识别、自然语言处理等核心领域。 【AI 科大讯飞 示例】是科大讯飞公司提供的一个实例展示，主要涵盖了离线命令识别和离线语音合成两项技术，在现代智能设备和物联网(IoT)场景中具有广泛应用。 离线命令识别允许设备在没有互联网连接的情况下理解和执行用户的语音指令。例如，用户可以通过语音来操作听MP3或拨打电话等功能。这项技术的关键在于将大量语音数据转化为可识别的命令，通常涉及深度学习算法如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，这些能够学习并理解不同语音模式的技术。科大讯飞的离线命令识别可能还包括声学模型和语言模型训练，以提高准确率和响应速度。 离线语音合成技术则将文本转换为自然、流畅的语音输出，无需在线连接。这种功能在智能助手、有声读物、语音导航等场景中非常实用。科大讯飞的离线语音合成功能可能基于深度学习波形生成方法（如DNN-Waveform）或参数合成技术（例如GMM-UBM, Tacotron），这些技术可以产生高质量且自然的人声效果。 压缩包文件XunfeiV5Demo很可能包含了科大讯飞的SDK及相关示例代码，帮助开发者研究并将其集成到自己的项目中。这个SDK通常包括必要的库文件、API接口文档、样例代码和开发指南等资源，以支持快速理解和实现离线命令识别与语音合成功能。 为了使用这个示例，用户需要满足一定的积分要求（例如30个积分），这可能是科大讯飞对技术使用权的一种设定方式。这些积分可能通过注册账户、参与社区活动或购买服务等方式获得。一旦拥有足够的积分，用户就可以下载并体验这项先进的离线AI语音技术。 【AI 科大讯飞 示例】为开发者提供了一个了解和实践离线语音交互的平台，展示了科大讯飞在AI语音领域的强大实力，并推动了人工智能技术在生活中更广泛的应用可能性。无论是个人开发还是企业应用，这种示例都是提升产品智能化水平、优化用户体验的重要工具。
  • 讯飞星火认知模型.html
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    讯飞星火认知模型是由科大讯飞研发的一种先进的人工智能技术，旨在通过深度学习和自然语言处理提升机器的认知与理解能力。该模型支持广泛的场景应用，包括但不限于智能问答、内容生成等，致力于为用户提供更加智能化的服务体验。 讯飞星火认知大模型展示了科大讯飞在人工智能领域的最新研究成果，该模型具备强大的语言理解和生成能力，在多个评测任务中表现出色。通过深度学习技术的应用，它能够为用户提供智能化的服务体验，并且具有广泛的应用前景。