一、Spring AI 简介
SpringAI整合了全球（主要是国外）的大多数大模型，而且对于大模型开发的三种技术架构都有比较好的封装和支持，开发起来非常方便。
不同的模型能够接收的输入类型、输出类型不一定相同。SpringAI根据模型的输入和输出类型不同对模型进行了分类：
二、AI大模型简介
通常发布大模型的官方、大多数的云平台都会提供开放的、公共的大模型服务。这里我们看一些国内提供大模型服务的云平台：
| 云平台 | 公司 | 地址 |
|---|---|---|
| 阿里百炼 | 阿里巴巴 | https://bailian.console.aliyun.com |
| 腾讯TI平台 | 腾讯 | https://cloud.tencent.com/product/ti |
| 千帆平台 | 百度 | https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview |
| SiliconCloud | 硅基流动 | https://siliconflow.cn/zh-cn/siliconcloud |
| 火山方舟-火山引擎 | 字节跳动 | https://www.volcengine.com/product/ark |
这些开放平台并不是免费，而是按照调用时消耗的token来付费，每百万token通常在几毛~几元钱，而且平台通常都会赠送新用户百万token的免费使用权。
调用大模型，我们通过访问模型对外暴露的API接口，实现与大模型的交互。
我们以DeepSeek官方给出的文档为例：
# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`from openai import OpenAI# 1.初始化OpenAI客户端，要指定两个参数：api_key、base_url
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")# 2.发送http请求到大模型，参数比较多
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat", # 2.1.选择要访问的模型messages=[ # 2.2.发送给大模型的消息{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},{"role": "user", "content": "Hello"},],stream=False # 2.3.是否以流式返回结果
)print(response.choices[0].message.content)
