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Spring AI Alibaba 实现了与阿里云通义模型的完整适配，接下来，我们将学习如何使用 spring ai alibaba 开发一个基于通义模型服务的智能聊天应用。

快速体验示例

注意：因为 Spring AI Alibaba 基于 Spring Boot 3.x 开发，因此本地 JDK 版本要求为 17 及以上。

下载项目运行以下命令下载源码，进入 helloworld 示例目录：

git clone --depth=1 https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git
cd spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-examples/helloworld-example

运行项目首先，需要获取一个合法的 API-KEY 并设置 AI_DASHSCOPE_API_KEY 环境变量，可跳转阿里云百炼平台了解如何获取 API-KEY。
Terminal window
```
export AI_DASHSCOPE_API_KEY=${REPLACE-WITH-VALID-API-KEY}
```
启动示例应用：
Terminal window
```
./mvnw compile exec:java -Dexec.mainClass="com.alibaba.cloud.ai.example.helloworld.HelloWorldExampleApplication"
```
访问 http://localhost:8080/ai/chat?input=给我讲一个笑话吧，向通义模型提问并得到回答。

示例开发指南

以上示例本质上就是一个普通的 Spring Boot 应用，我们来通过源码解析看一下具体的开发流程。

添加依赖

首先，需要在项目中添加 spring-ai-alibaba-starter 依赖，它将通过 Spring Boot 自动装配机制初始化与阿里云通义大模型通信的 ChatClient、ChatModel 相关实例。

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
  <version>1.0.0-M2.1</version>
</dependency>

注意：由于 spring-ai 相关依赖包还没有发布到中央仓库，如出现 spring-ai-core 等相关依赖解析问题，请在您项目的 pom.xml 依赖中加入如下仓库配置。
<repositories>
  <repository>
    <id>spring-milestones</id>
    <name>Spring Milestones</name>
    <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
    <snapshots>
      <enabled>false</enabled>
    </snapshots>
  </repository>
</repositories>

注入 ChatClient

接下来，在普通 Controller Bean 中注入 ChatClient 实例，这样你的 Bean 就具备与 AI 大模型智能对话的能力了。
```
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {

  private final ChatClient chatClient;

  public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
    this.chatClient = builder.build();
  }

  @GetMapping("/chat")
  public String chat(String input) {
    return this.chatClient.prompt()
        .user(input)
        .call()
        .content();
  }
}
```
以上示例中，ChatClient 调用大模型使用的是默认参数，Spring AI Alibaba 还支持通过 DashScopeChatOptions 调整与模型对话时的参数，DashScopeChatOptions 支持两种不同维度的配置方式：
1. 全局默认值，即 ChatClient 实例初始化参数
  
  可以在 application.yaml 文件中指定 spring.ai.dashscope.chat.options.* 或调用构造函数 ChatClient.Builder.defaultOptions(options)、DashScopeChatModel(api, options) 完成配置初始化。
2. 每次 Prompt 调用前动态指定
```
ChatResponse response = chatModel.call(
  new Prompt(
    "Generate the names of 5 famous pirates.",
    DashScopeChatOptions.builder()
      .withModel("qwen-plus")
      .withTemperature(0.4F)
    .build()
  ));
```
关于 DashScopeChatOptions 配置项的详细说明，请查看参考手册。

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