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一、ZhiPuAI 嵌入模型

Spring AI 支持智谱 AI 的文本嵌入模型。智谱 AI 的文本嵌入用于衡量文本字符串之间的相关性。嵌入是一个浮点数向量（列表）。两个向量之间的距离衡量了它们的相关性。距离小表示相关性高，距离大表示相关性低。

二、先决条件

您需要创建一个智谱 AI 的 API 来访问智谱 AI 的语言模型。

在 智谱 AI 注册页面 创建账户，并在 API 密钥页面 生成令牌。

Spring AI 项目定义了一个名为 spring.ai.zhipuai.api-key 的配置属性，您应将其设置为从 API 密钥页面获得的 API 密钥值。

您可以在 application.properties 文件中设置此配置属性：

spring.ai.zhipuai.api-key=<your-zhipuai-api-key>

为了在处理像 API 密钥这样的敏感信息时增强安全性，您可以使用 Spring 表达式语言（SpEL）引用环境变量：

# 在 application.yml 中spring:ai:zhipuai:api-key:${ZHIPUAI_API_KEY}

# 在您的环境变量或 .env 文件中exportZHIPUAI_API_KEY=<your-zhipuai-api-key>

您也可以在应用程序代码中以编程方式设置此配置：

// 从安全来源或环境变量中检索 API 密钥StringapiKey=System.getenv("ZHIPUAI_API_KEY");

添加仓库和 BOM

Spring AI 的构件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库中。请参阅 构件仓库 部分，将这些仓库添加到您的构建系统中。

为便于依赖管理，Spring AI 提供了 BOM（物料清单），以确保在整个项目中使用统一版本的 Spring AI。请参阅 依赖管理 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。

三、自动配置

Spring AI 的自动配置和启动器模块的构件名称发生了重大变化。更多信息请参阅升级说明。

Spring AI 为 Azure ZhiPuAI 嵌入模型提供了 Spring Boot 自动配置。要启用它，请在项目的 Maven pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId></dependency>

或在您的 Gradle build.gradle 构建文件中添加：

dependencies{implementation'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-zhipuai'}

请参阅 依赖管理 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

3.1 嵌入属性

3.1.1 重试属性

前缀 spring.ai.retry 用作属性前缀，用于配置 ZhiPuAI 嵌入模型的重试机制。

3.1.2 连接属性

前缀 spring.ai.zhipuai 用作属性前缀，用于连接到智谱 AI。

3.1.3 配置属性

现在通过前缀为 spring.ai.model.embedding 的顶级属性来配置嵌入自动配置的启用和禁用。

• 启用：spring.ai.model.embedding=zhipuai（默认已启用）

• 禁用：spring.ai.model.embedding=none（或任何与 zhipuai 不匹配的值）

此项更改是为了支持配置多个模型。

前缀 spring.ai.zhipuai.embedding 是用于配置智谱 AI 的 EmbeddingModel 实现的属性前缀。

您可以为 ChatModel 和 EmbeddingModel 实现覆盖通用的 spring.ai.zhipuai.base-url 和 spring.ai.zhipuai.api-key。如果设置了 spring.ai.zhipuai.embedding.base-url 和 spring.ai.zhipuai.embedding.api-key 属性，它们将优先于通用属性。同样，如果设置了 spring.ai.zhipuai.chat.base-url 和 spring.ai.zhipuai.chat.api-key 属性，它们也将优先于通用属性。这在您希望为不同模型和不同模型端点使用不同的智谱 AI 账户时非常有用。

所有以 spring.ai.zhipuai.embedding.options 为前缀的属性，都可以在运行时通过向 EmbeddingRequest 调用添加特定于请求的运行时选项来覆盖。

四、运行时选项

ZhiPuAiEmbeddingOptions.java 提供了智谱 AI 的配置，例如要使用的模型等。

默认选项也可以使用 spring.ai.zhipuai.embedding.options 属性进行配置。

在启动时，使用 ZhiPuAiEmbeddingModel 构造函数来设置用于所有嵌入请求的默认选项。在运行时，您可以通过在 EmbeddingRequest 中使用 ZhiPuAiEmbeddingOptions 实例来覆盖默认选项。

例如，为特定请求覆盖默认模型名称：

EmbeddingResponseembeddingResponse=embeddingModel.call(newEmbeddingRequest(List.of("Hello World","World is big and salvation is near"),ZhiPuAiEmbeddingOptions.builder().model("Different-Embedding-Model-Deployment-Name").build()));

五、示例控制器

这将创建一个 EmbeddingModel 实现，您可以将其注入到您的类中。以下是一个使用 EmbeddingModel 实现的简单 @Controller 类示例。

spring.ai.zhipuai.api-key=YOUR_API_KEY spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=embedding-2

@RestControllerpublicclassEmbeddingController{privatefinalEmbeddingModelembeddingModel;@AutowiredpublicEmbeddingController(EmbeddingModelembeddingModel){this.embeddingModel=embeddingModel;}@GetMapping("/ai/embedding")publicMapembed(@RequestParam(value="message",defaultValue="Tell me a joke")Stringmessage){EmbeddingResponseembeddingResponse=this.embeddingModel.embedForResponse(List.of(message));returnMap.of("embedding",embeddingResponse);}}

六、手动配置

如果不使用 Spring Boot，您可以手动配置智谱 AI 嵌入模型。为此，请在项目的 Maven pom.xml 文件中添加 spring-ai-zhipuai 依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-zhipuai</artifactId></dependency>

或在您的 Gradle build.gradle 构建文件中添加：

dependencies{implementation'org.springframework.ai:spring-ai-zhipuai'}

请参阅 依赖管理 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

spring-ai-zhipuai 依赖还提供了对 ZhiPuAiChatModel 的访问。有关 ZhiPuAiChatModel 的更多信息，请参阅 智谱 AI 聊天客户端 部分。

接下来，创建一个 ZhiPuAiEmbeddingModel 实例，并用它来计算两个输入文本的相似度：

varzhiPuAiApi=newZhiPuAiApi(System.getenv("ZHIPUAI_API_KEY"));varembeddingModel=newZhiPuAiEmbeddingModel(api,MetadataMode.EMBED,ZhiPuAiEmbeddingOptions.builder().model("embedding-3").dimensions(1536).build());EmbeddingResponseembeddingResponse=this.embeddingModel.embedForResponse(List.of("Hello World","World is big and salvation is near"));

ZhiPuAiEmbeddingOptions 为嵌入请求提供配置信息。该选项类提供了 builder() 以便轻松创建选项。