大模型之 Spring AI实战系列(十八):Spring AI Tools 进阶实战——深度集成 RESTful API 联通外部服务

AI3天前发布 beixibaobao
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系列篇章💥

No. 文章
1 大模型之Spring AI实战系列(一):基础认知篇 – 开启智能应用开发之旅
2 大模型之Spring AI实战系列(二):Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略
3 大模型之Spring AI实战系列(三):Spring Boot + OpenAI 实现聊天应用上下文记忆功能
4 大模型之Spring AI实战系列(四):Spring Boot + OpenAI 使用OpenAI Embedding实现文本向量化
5 大模型之Spring AI实战系列(五):Spring Boot + OpenAI 构建带角色设定的智能对话系统
6 大模型之Spring AI实战系列(六):Spring Boot + OpenAI 利用PromptTemplate构建动态提示词系统
7 大模型之Spring AI实战系列(七):Spring Boot + OpenAI 构建结构化输出的AI响应系统
8 大模型之Spring AI实战系列(八):Spring Boot + OpenAI 使用Whisper实现语音转文本功能
9 大模型之Spring AI实战系列(九):Spring Boot + OpenAI 使用TTS实现文本转语音功能
10 大模型之Spring AI实战系列(十):Spring Boot + OpenAI 使用 DALL·E实现文本生成图像功能
11 大模型之Spring AI实战系列(十一):Spring Boot + OpenAI 集成本地向量数据库Chroma
12 大模型之Spring AI实战系列(十二):Spring Boot + OpenAI 构建基于RAG的智能问答系统
13 大模型之Spring AI实战系列(十三):Spring Boot + OpenAI 基于 Tool Calling 实现单个外部工具调用
14 大模型之Spring AI实战系列(十四):Spring Boot + OpenAI 支持多个 Tool 的插件化调用实践
15 大模型之 Spring AI实战系列(十五):Spring AI Tools 初体验——搭建首个可调用工具
16 大模型之 Spring AI实战系列(十六):Spring AI Tools 初级开发——解锁天气查询与数据库操作工具
17 大模型之 Spring AI实战系列(十七):Spring AI Tools 高级技巧——异步调用、事务控制与错误处理攻略
18 大模型之 Spring AI实战系列(十八):Spring AI Tools 进阶实战——深度集成 RESTful API 联通外部服务

目录

  • 系列篇章💥
  • 前言
  • 一、Spring AI 工具模块概述
  • 二、封装 RESTful API 为工具类
    • (一)准备工作
      • 1. 添加依赖项
      • 2. 目标接口说明:快递状态查询服务
    • (二)创建核心工具类:`ExpressQueryTool.java`
  • 三、添加认证逻辑(Token / OAuth / API Key)
    • (一)简要示例:添加 API Key 认证
    • (二)简要示例:使用 OAuth2 获取 Token
  • 四、控制器中调用工具类
    • (一)用户请求入口代码:`ChatController.java`
    • (二)用户请求示例说明
  • 五、扩展实践:封装写操作工具(如订单创建)
  • 六、完整工具注册与调用流程
  • 七、进阶建议
  • 总结

前言

在企业级 AI 应用中,大语言模型(LLM)不仅仅是“回答问题”的工具,更是业务流程的智能中枢。为了实现真正的自动化与智能化操作,LLM 需要能够主动调用后端系统的接口来完成实际任务。

例如:

  • 查询用户订单信息
  • 创建新订单或提交表单
  • 调用快递状态查询接口
  • 触发审批流程等

这些功能通常都封装在企业的 RESTful API 中。为了让 LLM 理解并自动调用这些接口,我们需要将它们封装为 Spring AI 可识别的 工具类(Tools)

本文将围绕以下核心内容展开讲解:

✅ 如何将 RESTful API 封装为可被 LLM 调用的工具
✅ 如何添加 Token、OAuth、API Key 等认证逻辑
✅ 如何解析响应数据并返回给模型
✅ 实战案例:实现“快递状态查询”、“订单创建”等功能
✅ 完整代码示例 + 调试技巧 + 扩展建议

一、Spring AI 工具模块概述

Tool 是 Spring AI 提供的一个注解和接口体系,用于定义可供 LLM 主动调用的功能模块。每个 Tool 方法都会被注册为一个可调用函数,并通过 JSON Schema 的方式传递给 LLM。

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