AI的核心原理是什么？如何搭建一个AI聊天机器人？

发表于 2024-11-08 更新于 2024-11-16 分类于 Java 阅读次数：本文字数： 5.1k 阅读时长 ≈ 5 分钟

嗨，你好呀，我是猿java

AI无疑是当下最热门的一个话题，不管你是不是做技术，多多少少都听过它，很多人甚至都担心自己的工作会被它取代，那么，AI的背后的原理是什么？为什么它会这么流行？这篇文章，我们通过搭建一个简单的聊天机器人来了解 AI背后的秘密。

1. 实现机器人的方式

实现的机器人的方式很多，这里我们列举三类常见的实现方式：

1.1 预设答案

预设答案是指我们可以预设一些问题，然后给每个问题预先设置好答案，对于没有预先设置好的问题，统一使用默认答案。比如公众号里面的自动回复功能，如下图：

预设答案是最简单且最安全的一种实现方式，最简单是因为它完全没有什么技术含量，完全是一个关键字Map的机制。最安全是因为答案是预先配置好，完全可控，所以不管提问者提什么样的问题，都不可能有涉政，涉黄，涉暴的问题。

1.2 常规算法

基于常规算法是指，根据用户的输入，需要分析其语义，然后作出合理的回答，常见的算法有决策树、线性回归等。

决策树是一种用于分类和回归的非参数模型，其基本思想是将数据集划分为更小的子集，同时构建一个类似树结构的决策模型。这个树由节点（Node）和分支（Branch）组成：

根节点（Root Node）：数据开始的地方，包含整个数据集。
内部节点（Internal Nodes）：根据某个特征进行数据的条件判断分割。
叶子节点（Leaf Nodes）：代表最终的决策结果或类别。

线性回归是一种统计方法，用于建模目标变量和一个或多个自变量之间的线性关系。其目标是找到一个线性方程，使得预测值和实际值之间的误差最小化。

1.3 大语言模型

大型语言模型（Large Language Models，LLMs）是非常大的深度学习模型，预先在海量数据上进行训练，其底层的 Transformer（在 2017年由谷歌在论文“Attention Is All You Need”中首次提出）是一组神经网络，包括具有自注意力能力的编码器和解码器。编码器和解码器从文本序列中提取意义，并理解其中单词和短语之间的关系。

LLMs是目前最为流行的一种方式，比如字节的豆包，Facebook的Chatbot，如 OpenAI 的 GPT-3、GPT-4、ChatGPT-4o，谷歌的 BERT 和 T5 等。下面是我和豆包的一段对话：

豆包MarsCode可以根据我的问题，分析我的语义，给出相当 nice的答案，给国产的ChatGPT点赞。

LLMs核心是 Transformer神经网络架构允许使用非常大的模型，通常具有数千亿个参数。这种大规模的模型可以摄取海量数据，通常来自互联网，也包括像 Common Crawl这样的来源，后者包括超过 500亿个网页，以及维基百科，大约有 5700万页。

Transformer模型工作流程如下图:

Transformer之所以非常适合用于大型语言模型，主要有两个关键创新：位置编码和自注意力。

位置编码（positional encodings）：是指嵌入输入在序列中出现的顺序。本质上，借助位置编码，单词可以不按顺序输入到神经网络中，而不是逐个按顺序输入。

自注意力（self-attention）：在处理输入数据时为每个部分分配一个权重，这个权重表示该输入在整个输入中的重要性。换句话说，模型不需要对所有输入给予同等的注意，而是可以专注于实际上重要的部分。随着模型筛选和分析海量数据，这种关于神经网络需要关注的输入部分的表示会逐渐学习。

这两种技术结合在一起，使得可以分析在长距离、非顺序的情况下，各个元素是如何微妙地影响和相互关联的。这种非顺序处理数据的能力能够把复杂问题分解成多个小的、同时进行的计算。自然地，GPU在并行解决这些类型的问题上非常适合，可以大规模处理大型未标注数据集和巨大的Transformer网络。

因为 LLMs的知识点太多，更多关于 LLMs的原理，可以参考我前面的文章：AI背后的”思考者”：LLM大语言模型是什么？

2. 如何搭建聊天机器人？

2.1 目标

设计一个聊天机器人，能理解用户的输入并提供合理的答复。

2.2 技术栈

Java: 使用Java作为开发语言。
Spring Boot: 作为项目的基础框架，用于快速构建和部署 RESTful应用程序。
Spring AI: 使用 Spring Boot与AI API服务集成。
RESTful API: 提供 HTTP接口以与聊天机器人进行交互。
OpenAI API: 使用 OpenAI的 GPT等模型来处理自然语言并生成回复。

2.3 项目结构

Controller: 处理 HTTP请求。
Service: 业务逻辑层，包括与 OpenAI API的交互。
Model: 定义请求和响应的数据结构。
Configuration: 配置 OpenAI API的访问。

2.3 步骤详解

1. 开始一个Spring Boot项目

首先，我们在开发环境中创建一个新的 Spring Boot项目，包括以下依赖：

Spring Web
Spring Boot DevTools
Spring Configuration Processor

2. 配置OpenAI API

在application.properties或application.yml文件中，配置 OpenAI API key，例如：

1	openai.api.key=YOUR_OPENAI_API_KEY

需要从 OpenAI平台申请一个 API key。

3. 实现Controller

接下来，实现一个简单的 RESTful控制器来处理客户端请求，创建一个名为ChatController的类。

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatService chatService;

    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<ChatResponse> askQuestion(@RequestBody ChatRequest chatRequest) {
        String response = chatService.getResponse(chatRequest.getMessage());
        return ResponseEntity.ok(new ChatResponse(response));
    }
}

在这里，ChatRequest是一个包含用户输入消息的模型，而ChatResponse是包含聊天机器人的回复模型。

4. 定义Model层

创建请求和响应的模型类。

public class ChatRequest {
    private String message;

    // getters and setters
}

public class ChatResponse {
    private String response;

    public ChatResponse(String response) {
        this.response = response;
    }

    // getters and setters
}

5. 创建Service

建立一个ChatService类，通过此类调用 OpenAI API。

@Service
public class ChatService {

    private final String apiKey = "YOUR_OPENAI_API_KEY";

    public String getResponse(String message) {
        // 使用OpenAI API进行交互的逻辑
        // 例如，初始化OpenAI客户端，发送请求，获得响应。
        return callOpenAIAPI(message);
    }

    private String callOpenAIAPI(String message) {
        // 与OpenAI API进行实际交互的逻辑
        // 包括建立HTTP请求，解析JSON响应等。
        return "回答: " + message; // 示例
    }
}

在getResponse方法中，实现与 OpenAI API的交互。这包括设置HTTP请求头，发送用户消息，并解析API返回的回复。

6. 配置API客户端

使用Spring配置管理API客户端的细节。也可以使用HttpClient或RestTemplate等工具来进行HTTP请求。

@Configuration
public class OpenAIConfig {

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

    // 其他配置，例如API基础URL或客户端选项
}

7. 与OpenAI API交互

在实际应用中，这一步可能涉及到复杂的API调用和响应处理，以下是一个简单的示例，展示如何使用 RestTemplate与OpenAI API交互。

private String callOpenAIAPI(String message) {
    RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
    headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
    headers.setBearerAuth(apiKey);

    JSONObject request = new JSONObject();
    request.put("prompt", message);
    request.put("max_tokens", 150);

    HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(request.toString(), headers);

    ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity("https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions", entity, String.class);
    
    // 解析API响应，返回消息
    JSONObject responseBody = new JSONObject(response.getBody());
    return responseBody.getJSONArray("choices").getJSONObject(0).getString("text");
}

到此，一个简单的聊天机器人就实现好了，其实依赖 OpenAI的API实现聊天机器人很简单，因为核心的语义分析等技术难点已自包含在三方 API中，我们只需要关注自己的业务逻辑。

3. 总结

本文，我们分析了几种实现聊天机器人的方法，从传统的方式到如今如日中天的大语言模型，然后基于 Spring Boot 和 OpenAI的 API，实现了一个简易的聊天机器人，搭建的过程很简单。

作为一名技术人员，或许你不是从事 AI相关的工作，但是，怀着对技术的好奇心，我们不应该只停留在使用 AI的阶段，而更应该去了解 AI，了解 LLMs的原理，了解 Transformer模型，了解它和 CNNs和 RNNs的区别，从而更加好地扩展我们的技术视野。

对于一些国产的 AI产品，我们应该采用包容的态度多去使用它们，比如我们的豆包，让 AI真正可以为我们的技术赋能。

因为大语言模型的知识点实在是太多了，所以本文很难用文字完全描述。作为一名Java猿，我自己也一直在学习LLMs，我相信技术不应该被我们当前使用的语言所束缚，而应该不断地拓展视野，只要能坚持学习积累，或许有一天我们也可以在 AI的大浪中乘风破浪。

4. 交流学习

最后，把猿哥的座右铭送给你：投资自己才是最大的财富。如果你觉得文章有帮助，请帮忙转发给更多的好友，或关注公众号：猿java，持续输出硬核文章。