Hanserwei/han-ai-robot-backend
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feat(ai): 实现基于模板的智能代码生成功能

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- 新增 PromptTemplateController 控制器，支持多种提示词模板方式
- 支持流式输出智能生成的代码内容- 提供系统角色与用户角色组合的提示词构建方式
- 新增 code-assistant.st 模板文件用于代码生成场景
- 扩展 DashscopeAIController，增加对话记忆功能
- 支持通过 chatId 维护多轮对话上下文- 引入 Spring AI 相关依赖以支持提示词模板和消息管理
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Hanserwei
2025-10-23 22:42:26 +08:00
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commit d12334fe36
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54
src/main/java/com/hanserwei/airobot/controller/DashscopeAIController.java
View File

@@ -4,21 +4,40 @@ import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatModel;
import com.hanserwei.airobot.model.AIResponse;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.model.Generation;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
@RestController
@RequestMapping("/v6/ai")
public class DashscopeAIController {
// 存储聊天对话
private final Map<String, List<Message>> chatMemoryStore = new ConcurrentHashMap<>();
@Resource
private DashScopeChatModel dashScopeChatModel;
@Value("classpath:/prompts/code-assistant.st")
private org.springframework.core.io.Resource templateResource;
/**
* 普通对话
*
@@ -26,13 +45,38 @@ public class DashscopeAIController {
* @return 对话结果
*/
@GetMapping("/generate")
public String generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "你是谁？") String message) {
public String generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "你是谁？") String message,
@RequestParam(value = "chatId") String chatId)
{
// 提示词模板
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(templateResource);
// 根据 chatId 获取对话记录
List<Message> messages = chatMemoryStore.get(chatId);
// 若不存在，则初始化一份
if (CollectionUtils.isEmpty(messages)) {
messages = new ArrayList<>();
chatMemoryStore.put(chatId, messages);
}
// 添加 “用户角色消息” 到聊天记录中
messages.add(new UserMessage(message));
// 构建提示词
Prompt prompt = new Prompt(messages);
// 一次性返回结果
ChatClient chatClient = ChatClient.builder(dashScopeChatModel).build();
return chatClient.prompt()
.user(message)
.call()
.content();
String responseText = Objects.requireNonNull(chatClient.prompt(prompt)
.call()
.chatResponse())
.getResult()
.getOutput()
.getText();
// 添加 “助手角色消息” 到聊天记录中
if (responseText != null) {
messages.add(new AssistantMessage(responseText));
}
return responseText;
}
/**

136
src/main/java/com/hanserwei/airobot/controller/PromptTemplateController.java Normal file
View File

@@ -0,0 +1,136 @@
package com.hanserwei.airobot.controller;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatModel;
import com.hanserwei.airobot.model.AIResponse;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.model.Generation;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.ai.template.st.StTemplateRenderer;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@RestController
@RequestMapping("/v7/ai")
public class PromptTemplateController {
@Resource
private DashScopeChatModel chatModel;
/**
* 智能代码生成
* @param message
* @param lang
* @return
*/
@GetMapping(value = "/generateStream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<AIResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message") String message,
@RequestParam(value = "lang") String lang) {
// 提示词模板
String template = """
你是一位资深 {lang} 开发工程师。请严格遵循以下要求编写代码：
1. 功能描述：{description}
2. 代码需包含详细注释
3. 使用业界最佳实践
""";
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(template);
// 填充提示词占位符，转换为 Prompt 提示词对象
Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("description", message, "lang", lang));
// 流式输出
return chatModel.stream(prompt)
.mapNotNull(chatResponse -> {
Generation generation = chatResponse.getResult();
String text = generation.getOutput().getText();
return AIResponse.builder().v(text).build();
});
}
/**
* 智能代码生成 2
* @param message
* @param lang
* @return
*/
@GetMapping(value = "/generateStream2", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<AIResponse> generateStream2(@RequestParam(value = "message") String message,
@RequestParam(value = "lang") String lang) {
// 提示词模板
PromptTemplate promptTemplate = PromptTemplate.builder()
.renderer(StTemplateRenderer.builder().startDelimiterToken('<').endDelimiterToken('>').build()) // 自定义占位符
.template("""
你是一位资深 <lang> 开发工程师。请严格遵循以下要求编写代码：
1. 功能描述：<description>
2. 代码需包含详细注释
3. 使用业界最佳实践
""")
.build();
// 填充提示词占位符，转换为 Prompt 提示词对象
Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("description", message, "lang", lang));
// 流式输出
return chatModel.stream(prompt)
.mapNotNull(chatResponse -> {
Generation generation = chatResponse.getResult();
String text = generation.getOutput().getText();
return AIResponse.builder().v(text).build();
});
}
/**
* 智能代码生成 3
* @param message
* @param lang
* @return
*/
@GetMapping(value = "/generateStream3", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<AIResponse> generateStream3(@RequestParam(value = "message") String message,
@RequestParam(value = "lang") String lang) {
// 系统角色提示词模板
String systemPrompt = """
你是一位资深 {lang} 开发工程师, 已经从业数十年，经验非常丰富。
""";
SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);
// 填充提示词占位符，并转换为 Message 对象
Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(Map.of("lang", lang));
// 用户角色提示词模板
String userPrompt = """
请严格遵循以下要求编写代码：
1. 功能描述：{description}
2. 代码需包含详细注释
3. 使用业界最佳实践
""";
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(userPrompt);
// 填充提示词占位符，并转换为 Message 对象
Message userMessage = promptTemplate.createMessage(Map.of("description", message));
// 组合多角色消息，构建提示词 Prompt
Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));
// 流式输出
return chatModel.stream(prompt)
.mapNotNull(chatResponse -> {
Generation generation = chatResponse.getResult();
String text = generation.getOutput().getText();
return AIResponse.builder().v(text).build();
});
}
}

4
src/main/resources/prompts/code-assistant.st Normal file
View File

@@ -0,0 +1,4 @@
你是一位资深 {lang} 开发工程师。请严格遵循以下要求编写代码：
1. 功能描述：{description}
2. 代码需包含详细注释
3. 使用业界最佳实践