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本文来看如何使用Spring AI Alibaba构建Agent应用。
1 需求
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基于 AI 大模型与用户对话#xff0c;理解用户自然语言表达的需求支持多轮连续对话…0 前言
本文来看如何使用Spring AI Alibaba构建Agent应用。
1 需求
智能客服平台可帮助用户完成机票预定、问题解答、机票改签、取消等动作具体要求
基于 AI 大模型与用户对话理解用户自然语言表达的需求支持多轮连续对话能在上下文中理解用户意图理解机票操作相关的术语与规范并严格遵守如航空法规、退改签规则等在必要时可调用工具辅助完成任务
2 技术架构 2.1 接入AI大模型
不过是用 Spring Boot 开发普通 Java 应用要能持续接收用户提问解决机票相关问题叫它Agent应用是因为这应用可与 AI 交互由 AI 帮助应用理解用户问题并为用户做决策简化分解后的架构 2.2 利用RAG增加机票退改签规则
应用由 AI 模型理解用户问题决策下一步动作、驱动业务流程。但任一通用大模型都能解决机票相关问题吗依赖模型的决策是可靠的吗如有用户提出机票改签的诉求模型一定能很好理解用户意图没疑问。但
它咋知当前用户符不符合退票规则毕竟每个航空公司改签规则都不同它咋知改签手续费的规定在这样一个可能带来经济纠纷、法律风险的应用场景下AI模型必须要知道改签规则的所有细节并逐条确认用户信息复合规则后才能最终作出是否改签的决策
显然单纯依赖 AI 模型本身不能满足需求就要用到RAG模式。通过 RAG 将机票退改签相关领域知识输入给应用和 AI 模型让 AI 结合这些规则与要求辅助决策增加 RAG 后的架构 有了RAG应用才真正成为智能化的机票问题专家就像一个经公司业务培训的客服代表既能人性化与用户对话又能根据规则引导用户行为。
2.3 使用Function Calling执行业务动作
AI Agent可帮应用理解用户需求并决策但没法代替应用完成决策执行决策执行还是要由应用自己完成这点和传统应用无区别不论智能化的还是预先编排好的应用都是要由应用本身去调用函数修改数据库记录实现数据持久化。
通过 Spring AI 框架可将模型的决策转换为对某个具体函数的调用从而完成机票的最终改签或者退票动作将用户数据写入数据库即Function Calling模式。 2.4 使用 Chat Memory 增加多轮对话能力
大模型是无状态的它看到的只有当前这轮对话的内容。因此若要支持多轮对话效果需应用每次都将之前对话上下文保留并与最新问题一并作为 prompt 发送给模型。这时我们可以利用 Spring AI Alibaba 提供的内置 Conversation Memory 支持方便的维护对话上下文。
至此让我们总结在这个智能客服平台应用使用到的
3 Spring AI Alibaba 核心能力
基本模型对话能力通过 Chat Model API 与通义模型交互Prompt 管理能力Chat Memory 聊天记忆支持多轮对话RAG、Vector Store机票预定、改签、退票等相关规则 4 使用 ChatClient 完成编码
Spring AI Alibaba 不止提供了以上原子能力抽象还提供了高阶 “智能体” API 抽象 ChatClient让我们可以非常方便的使用流式 Fluent API 把多个组件组装起来成为一个AI Agent。
具体使用
this.chatClient modelBuilder.defaultSystem(您是“Funnair”航空公司的客户聊天支持代理。请以友好、乐于助人且愉快的方式来回复。您正在通过在线聊天系统与客户互动。在提供有关预订或取消预订的信息之前您必须始终从用户处获取以下信息预订号、客户姓名。在询问用户之前请检查消息历史记录以获取此信息。在更改预订之前您必须确保条款允许这样做。如果更改需要收费您必须在继续之前征得用户同意。使用提供的功能获取预订详细信息、更改预订和取消预订。如果需要可以调用相应函数调用完成辅助动作。请讲中文。今天的日期是 {current_date}.).defaultAdvisors(new PromptChatMemoryAdvisor(chatMemory), // Chat Memorynew VectorStoreChatMemoryAdvisor(vectorStore)),new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, SearchRequest.defaults()), // RAGnew LoggingAdvisor()).defaultFunctions(getBookingDetails, changeBooking, cancelBooking) // FUNCTION CALLING.build();
这样ChatClient就为我们屏蔽了所有与大模型交互的细节只需要把ChatClient注入常规的 Spring Bean 就可以为我们的机票应用加入智能化能力了。
5 运行效果 关注我紧跟本系列专栏文章咱们下篇再续 作者简介魔都架构师多家大厂后端一线研发经验在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验深厚业务架构和解决方案的积累。 负责 中央/分销预订系统性能优化 活动券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化 LLM Agent应用开发 区块链应用开发 大数据开发挖掘经验 推荐系统项目 目前主攻市级软件项目设计、构建服务全社会的应用系统。 参考
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