介紹
多模型AI輔助開發?
維基框架1.1.0集成了主流AI引擎的統一接口，支持開發者按需調用不同模型的優勢能力：
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?DeepSeek?：專注代碼生成與重構，擅長復雜業務邏輯實現
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?ChatGPT?：多模態推理能力，適用于系統架構設計
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?Grok?：實時數據分析，優化生產環境問題診斷
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?DouBao?：中文語義深度理解，提升本土化文檔質量
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?Qwen3?：強化數學推理，專精財務/統計模塊開發，支持在線搜索功能。
通過智能路由機制，系統根據代碼特征自動選擇最佳模型（可手動配置）。開發者可同時使用多個模型協同工作，例如用DeepSeek生成代碼，Qwen3驗證事務，DouBao編寫文檔。
使用
運行環境要求
最低JDK版本：17+（1.0.7及更早版本支持Java 8）
統一接口架構
public static void main(String[] args) {CdkjApplication.run(AiApplication.class, args);QwenConfig config = new QwenConfig();config.setApiKey("sk-xxxx");QwenService chatService = (QwenService) AiUtils.findAiService(config);System.out.printf("AI回復" + chatService.chat("你好，請介紹一下你呢。"));config.setModel(Qwen.QWEN_VL_MAX_LATEST.getModel());QwenService service = AiUtils.findAiService(config, QwenService.class);System.out.printf("AI回復" + service.chatVision(List.of("介紹這個圖片。"), List.of("https://framewiki.com/logo.png")));}依賴引入
<dependency><groupId>com.framewiki</groupId><artifactId>wiki-all</artifactId><version>1.1.0</version>
</dependency>模塊介紹
模塊目錄
配置讀取
package com.cdkjframework.ai.model.qwen;import com.cdkjframework.ai.core.impl.BaseAiConfig;
import com.cdkjframework.ai.enums.ModelsName;
import com.cdkjframework.ai.enums.Openai;
import com.cdkjframework.ai.enums.Qwen;
import com.cdkjframework.util.tool.StringUtils;/*** @ProjectName: wiki-framework* @Package: com.cdkjframework.ai.model.qwen* @ClassName: QwenConfig* @Description: java類作用描述* @Author: xiaLin* @Date: 2025/8/3 9:07* @Version: 1.0*/
public class QwenConfig extends BaseAiConfig {/*** 構造函數*/public QwenConfig() {// API接口地址super.setApiUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1");if (StringUtils.isNullAndSpaceOrEmpty(super.getModel())) {super.setModel(Qwen.QWEN_PLUS.getModel());}}/*** 構造函數** @param apiKey API密鑰*/public QwenConfig(String apiKey) {this();super.setApiKey(apiKey);}/*** 獲取模型（廠商）名稱** @return 返回模型（廠商）名稱*/@Overridepublic String getModelName() {return ModelsName.QWEN.getValue();}
}
服務注入
package com.cdkjframework.ai.model.qwen;import com.cdkjframework.ai.core.AiConfig;
import com.cdkjframework.ai.core.AiProvider;
import com.cdkjframework.ai.enums.ModelsName;
import com.cdkjframework.ai.model.qwen.impl.QwenServiceImpl;/*** @ProjectName: wiki-framework* @Package: com.cdkjframework.ai.model.qwen* @ClassName: QwenProvider* @Description: java類作用描述* @Author: xiaLin* @Date: 2025/8/3 9:08* @Version: 1.0*/
public class QwenProvider implements AiProvider {/*** 獲取服務名稱** @return 返回服務名稱*/@Overridepublic String getServiceName() {return ModelsName.QWEN.getValue();}/*** 創建服務** @param config 配置信息*/@Overridepublic QwenService create(AiConfig config) {return new QwenServiceImpl(config);}
}
接口
服務接口
package com.cdkjframework.ai.model.qwen;import java.util.List;
import java.util.function.Consumer;import com.cdkjframework.ai.constant.AiCommon;
import com.cdkjframework.ai.core.AiService;
import com.cdkjframework.ai.core.Message;
import com.cdkjframework.builder.ResponseBuilder;/*** @ProjectName: wiki-framework* @Package: com.cdkjframework.ai.model.qwen* @ClassName: QwenService* @Description: java類作用描述* @Author: xiaLin* @Date: 2025/8/3 9:08* @Version: 1.0*/
public interface QwenService extends AiService {/*** 搜索*/String EXTRA_BODY = "extra_body";/*** 搜索值*/String EXTRA_BODY_VALUE = "{\"enable_search\": True\"}";/*** 流式參數*/String STREAM_OPTIONS = "stream_options";/*** 流式參數值*/String STREAM_OPTIONS_VALUE = "{\"include_usage\": True}";/*** 對話* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param messages 消息列表* @return 返回AI回復的消息*/String chatSearch(final List<Message> messages);/*** 對話-SSE 流式輸出* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param messages 消息列表* @param callback 流式數據回調函數*/void chatSearch(final List<Message> messages, final Consumer<ResponseBuilder> callback);/*** 圖像理解：模型會依據傳入的圖片信息以及問題，給出回復。** @param prompts 提問* @param images 圖片列表/或者圖片Base64編碼圖片列表(URI形式)* @return AI回答內容*/String chatVision(List<String> prompts, final List<String> images);/*** 圖像理解-SSE流式輸出** @param prompts 提問* @param images 傳入的圖片列表地址/或者圖片Base64編碼圖片列表(URI形式)* @param callback 流式數據回調函數*/void chatVision(List<String> prompts, final List<String> images, final Consumer<ResponseBuilder> callback);/*** 圖像理解：模型會依據傳入的圖片信息以及問題，給出回復。** @param prompts 提問* @param videos 視頻列表(URI形式)* @return AI回答內容*/String chatVideoVision(List<String> prompts, final List<List<String>> videos);/*** 圖像理解-SSE流式輸出** @param prompts 提問* @param videos 視頻列表(URI形式)* @param callback 流式數據回調函數*/void chatVideoVision(List<String> prompts, final List<List<String>> videos, final Consumer<ResponseBuilder> callback);
}
服務接口實現
package com.cdkjframework.ai.model.qwen.impl;import com.cdkjframework.ai.core.AiConfig;
import com.cdkjframework.ai.core.Message;
import com.cdkjframework.ai.core.impl.BaseAiService;
import com.cdkjframework.ai.model.qwen.QwenService;
import com.cdkjframework.builder.ResponseBuilder;
import com.cdkjframework.constant.IntegerConsts;
import com.cdkjframework.util.tool.JsonUtils;
import com.cdkjframework.util.tool.ThreadUtils;import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.function.Consumer;import static com.cdkjframework.ai.constant.AiConstant.*;
import static com.cdkjframework.ai.constant.AiConstant.Qwen.*;/*** @ProjectName: wiki-framework* @Package: com.cdkjframework.ai.model.qwen.impl* @ClassName: QwenServiceImpl* @Description: Qwen AI 服務實現類* @Author: xiaLin* @Date: 2025/8/3 9:08* @Version: 1.0*/
public class QwenServiceImpl extends BaseAiService implements QwenService {/*** 構造函數** @param config AI 服務接口*/public QwenServiceImpl(AiConfig config) {super(config);}/*** 對話* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param messages 消息列表* @return 返回AI回復的消息*/@Overridepublic String chat(List<Message> messages) {final String paramJson = buildChatRequestBody(messages, Boolean.FALSE);// 發送POST請求final StringBuilder response = post(CHAT_ENDPOINT, paramJson);// 返回結果return response.toString();}/*** 對話-檢索增強* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param messages 消息列表* @return 返回AI回復的消息*/@Overridepublic String chatSearch(List<Message> messages) {final String paramJson = buildChatRequestBody(messages, Boolean.TRUE);// 發送POST請求final StringBuilder response = post(CHAT_ENDPOINT, paramJson);// 返回結果return response.toString();}/*** 對話-SSE 流式輸出* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param messages 消息列表* @param callback 流式數據回調函數*/@Overridepublic void chat(List<Message> messages, Consumer<ResponseBuilder> callback) {Map<String, Object> paramMap = buildChatStreamRequestBody(messages, Boolean.FALSE);ThreadUtils.newThread(() -> postStream(CHAT_ENDPOINT, paramMap, callback), QWEN_CHAT_SSE).start();}/*** 對話-SSE 流式輸出* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param messages 消息列表* @param callback 流式數據回調函數*/@Overridepublic void chatSearch(List<Message> messages, Consumer<ResponseBuilder> callback) {Map<String, Object> paramMap = buildChatStreamRequestBody(messages, Boolean.TRUE);ThreadUtils.newThread(() -> postStream(CHAT_ENDPOINT, paramMap, callback), QWEN_CHAT_SSE).start();}/*** 對話-檢索增強* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param prompts 消息列表* @return 返回AI回復的消息*/@Overridepublic String chatVision(List<String> prompts, List<String> images) {// 構建請求體String paramJson = buildChatVisionRequestBody(prompts, images);return post(CHAT_ENDPOINT, paramJson).toString();}/*** 對話 VISION SSE 流式輸出* messages 可以由當前對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔** @param prompts 提詞* @param images 圖片列表* @param callback 流式數據回調函數*/@Overridepublic void chatVision(List<String> prompts, List<String> images, Consumer<ResponseBuilder> callback) {// 構建請求體Map<String, Object> paramMap = buildChatVisionStreamRequestBody(prompts, images);ThreadUtils.newThread(() -> postStream(CHAT_ENDPOINT, paramMap, callback), QWEN_CHAT_VISION_SSE).start();}/*** 圖像理解：模型會依據傳入的圖片信息以及問題，給出回復。** @param prompts 提問* @param videos 視頻列表(URI形式)* @return AI回答內容*/@Overridepublic String chatVideoVision(List<String> prompts, List<List<String>> videos) {// 構建請求體String paramJson = buildChatVideoRequestBody(prompts, videos);return post(CHAT_ENDPOINT, paramJson).toString();}/*** 圖像理解-SSE流式輸出** @param prompts 提問* @param videos 視頻列表(URI形式)* @param callback 流式數據回調函數*/@Overridepublic void chatVideoVision(List<String> prompts, List<List<String>> videos, Consumer<ResponseBuilder> callback) {// 構建請求體Map<String, Object> paramMap = buildChatVideoStreamRequestBody(prompts, videos);ThreadUtils.newThread(() -> postStream(CHAT_ENDPOINT, paramMap, callback), QWEN_CHAT_VISION_SSE).start();}/*** 構建chat請求體** @param messages 消息列表* @param search 是否搜索* @return 返回消息字符串*/private String buildChatRequestBody(final List<Message> messages, boolean search) {final Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>();buildRequestBody(Boolean.FALSE, search, paramMap, messages);// 合并其他參數paramMap.putAll(config.getAddConfigMap());// JSON 序列化return JsonUtils.objectToJsonString(paramMap);}/*** 構建chatVision請求體** @param prompts 提詞* @param images 圖片列表* @return 請求體字符串*/private String buildChatVisionRequestBody(List<String> prompts, final List<String> images) {// 使用JSON工具Map<String, Object> paramMap = buildRequestBody(Boolean.FALSE, prompts, images);return JsonUtils.objectToJsonString(paramMap);}/*** 構建chatStream請求體** @param messages 消息列表* @return 返回消息集合*/private Map<String, Object> buildChatStreamRequestBody(final List<Message> messages, boolean search) {final Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>();buildRequestBody(Boolean.TRUE, search, paramMap, messages);// 合并其他參數paramMap.putAll(config.getAddConfigMap());return paramMap;}/*** 構建圖片生成請求體** @param prompts 描述* @param images 圖片* @return 請求體*/private Map<String, Object> buildChatVisionStreamRequestBody(List<String> prompts, final List<String> images) {// 返回參數return buildRequestBody(Boolean.TRUE, prompts, images);}/*** 構建視頻生成請求體** @param prompts 描述* @param videos 圖片* @return 請求體*/private String buildChatVideoRequestBody(List<String> prompts, final List<List<String>> videos) {// 使用JSON工具Map<String, Object> paramMap = buildVideoRequestBody(Boolean.FALSE, prompts, videos);return JsonUtils.objectToJsonString(paramMap);}/*** 構建視頻生成請求體** @param prompts 描述* @param videos 圖片* @return 請求體*/private Map<String, Object> buildChatVideoStreamRequestBody(List<String> prompts, final List<List<String>> videos) {// 返回參數return buildVideoRequestBody(Boolean.TRUE, prompts, videos);}/*** 構建請求體** @param stream 是否流式* @param prompts 提詞* @param videos 圖片列表* * @return 請求體集合*/private Map<String, Object> buildVideoRequestBody(boolean stream, List<String> prompts,final List<List<String>> videos) {// 定義消息結構final List<Message> messages = new ArrayList<>();final List<Object> content = getVideoObjects(prompts, videos);messages.add(new Message(USER, content));// 使用JSON工具final Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>();if (stream) {paramMap.put(STREAM, Boolean.TRUE);}paramMap.put(MODEL, config.getModel());paramMap.put(MESSAGES, messages);// 合并其他參數paramMap.putAll(config.getAddConfigMap());return paramMap;}/*** 構建請求體** @param stream 是否流式* @param prompts 提詞* @param images 圖片列表* * @return 請求體集合*/private Map<String, Object> buildRequestBody(boolean stream, List<String> prompts, final List<String> images) {// 定義消息結構final List<Message> messages = new ArrayList<>();final List<Object> content = getObjects(prompts, images);messages.add(new Message(USER, content));// 使用JSON工具final Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>();if (stream) {paramMap.put(STREAM, Boolean.TRUE);}paramMap.put(MODEL, config.getModel());paramMap.put(MESSAGES, messages);// 合并其他參數paramMap.putAll(config.getAddConfigMap());return paramMap;}/*** 獲取圖片內容** @param prompts 提詞* @param videos 圖片列表* * @return 圖片內容*/private static List<Object> getVideoObjects(List<String> prompts, List<List<String>> videos) {final List<Object> content = new ArrayList<>(videos.size());for (List<String> video : videos) {int idx = videos.indexOf(video);String prompt = prompts.get(idx);// 構建視頻內容HashMap<String, Object> urlMap = new HashMap<>(IntegerConsts.TWO);urlMap.put(TYPE, VIDEO);urlMap.put(VIDEO, video);content.add(urlMap);// 構建文本內容final Map<String, String> contentMap = new HashMap<>(IntegerConsts.TWO);contentMap.put(TYPE, TEXT);contentMap.put(TEXT, prompt);content.add(contentMap);}return content;}/*** 獲取視頻內容** @param prompts 提詞* @param images 圖片列表* * @return 圖片內容*/private static List<Object> getObjects(List<String> prompts, List<String> images) {final List<Object> content = new ArrayList<>(IntegerConsts.ONE);for (String img : images) {int idx = img.indexOf(img);String prompt = prompts.get(idx);// 構建圖片內容HashMap<String, Object> imgUrlMap = new HashMap<>(IntegerConsts.ONE);imgUrlMap.put(TYPE, IMAGE_URL);HashMap<String, Object> imgMap = new HashMap<>(IntegerConsts.ONE);imgMap.put(URL, img);imgUrlMap.put(IMAGE_URL, imgMap);content.add(imgUrlMap);HashMap<String, String> urlMap = new HashMap<>(IntegerConsts.TWO);urlMap.put(TYPE, TEXT);urlMap.put(TEXT, prompt);content.add(urlMap);}return content;}/*** 構建請求體** @param stream 是否流式* @param search 是否搜索* @param paramMap 參數集合* @param messages 聊天消息*/private void buildRequestBody(boolean stream, boolean search, final Map<String, Object> paramMap,final List<Message> messages) {paramMap.put(MODEL, config.getModel());paramMap.put(MESSAGES, messages);if (stream) {paramMap.put(STREAM, Boolean.TRUE);paramMap.put(STREAM_OPTIONS, STREAM_OPTIONS_VALUE);}if (search) {paramMap.put(EXTRA_BODY, EXTRA_BODY_VALUE);}}}
AI工廠
package com.cdkjframework.ai;import com.cdkjframework.ai.core.AiConfig;
import com.cdkjframework.ai.core.AiProvider;
import com.cdkjframework.ai.core.AiService;
import com.cdkjframework.exceptions.GlobalRuntimeException;import java.util.Map;
import java.util.ServiceLoader;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/*** 創建 AiFactory 工廠類** @ProjectName: wiki-framework* @Package: com.cdkjframework.ai* @ClassName: AiFactory* @Description: 創建 AiFactory 工廠類* @Author: xiaLin* @Version: 1.0*/
public class AiFactory {/*** 創建 AiFactory 工廠類*/private static final Map<String, AiProvider> PROVIDERS = new ConcurrentHashMap<>();// 加載所有 AiProvider 實現類static {final ServiceLoader<AiProvider> loader = ServiceLoader.load(AiProvider.class);for (final AiProvider provider : loader) {PROVIDERS.put(provider.getServiceName().toLowerCase(), provider);}}/*** 獲取AI服務** @param config AI 配置* @return AI服務實例*/public static AiService findAiService(final AiConfig config) {return findAiService(config, AiService.class);}/*** 獲取AI服務** @param config Ai 配置* @param clazz AI服務類* @param <T> AI服務類* @return clazz對應的AI服務類實例*/@SuppressWarnings("unchecked")public static <T extends AiService> T findAiService(final AiConfig config, final Class<T> clazz) {final AiProvider provider = PROVIDERS.get(config.getModelName().toLowerCase());if (provider == null) {throw new IllegalArgumentException("不支持的模型: " + config.getModelName());}final AiService service = provider.create(config);if (!clazz.isInstance(service)) {throw new GlobalRuntimeException("模型服務不屬于指定類型: " + clazz.getSimpleName());}// 返回服務return (T) service;}
}
AI工具
package com.cdkjframework.ai;import com.cdkjframework.ai.core.AiConfig;
import com.cdkjframework.ai.core.AiService;
import com.cdkjframework.ai.core.Message;
import com.cdkjframework.ai.model.deepseek.DeepSeekService;
import com.cdkjframework.ai.model.doubao.DouBaoService;
import com.cdkjframework.ai.model.grok.GrokService;
import com.cdkjframework.ai.model.openai.OpenaiService;
import com.cdkjframework.ai.model.qwen.QwenService;import java.util.List;/*** AI 工具類** @ProjectName: wiki-framework* @Package: com.cdkjframework.ai* @ClassName: AiUtils* @Description: AI 工具類* @Author: xiaLin* @Version: 1.0*/
public class AiUtils {/*** 獲取AI模型服務，每個大模型提供的功能會不一樣，可以調用此方法指定不同AI服務類，調用不同的功能** @param config 創建的AI服務模型的配置* @param clazz AI模型服務類* @param <T> AiService實現類* @return 返回 AI 模型服務類 的實現類實例*/public static <T extends AiService> T findAiService(final AiConfig config, final Class<T> clazz) {return AiFactory.findAiService(config, clazz);}/*** 獲取AI模型服務** @param config 創建的AI服務模型的配置* @return 返回 AI 服務模型 其中只有公共方法*/public static AiService findAiService(final AiConfig config) {return findAiService(config, AiService.class);}/*** 獲取DeepSeek模型服務** @param config 創建的AI服務模型的配置* @return DeepSeekService*/public static DeepSeekService findDeepSeekService(final AiConfig config) {return findAiService(config, DeepSeekService.class);}/*** 獲取DouBao模型服務** @param config 創建的AI服務模型的配置* @return DouBaoService*/public static DouBaoService findDouBaoService(final AiConfig config) {return findAiService(config, DouBaoService.class);}/*** 獲取Grok模型服務** @param config 創建的AI服務模型的配置* @return GrokService*/public static GrokService findGrokService(final AiConfig config) {return findAiService(config, GrokService.class);}/*** 獲取Openai模型服務** @param config 創建的AI服務模型的配置* @return OpenAiService*/public static OpenaiService findOpenAiService(final AiConfig config) {return findAiService(config, OpenaiService.class);}/*** 獲取Qwen模型服務** @param config 創建的AI服務模型的配置* @return QwenService*/public static QwenService findQwenService(final AiConfig config) {return findAiService(config, QwenService.class);}/*** AI大模型對話功能（公共）** @param config 創建的AI服務模型的配置* @param prompt 需要對話的內容* @return 返回 AI模型返回消息內容*/public static String chat(final AiConfig config, final String prompt) {return findAiService(config).chat(prompt);}/*** AI大模型對話功能（公共）** @param config 創建的AI服務模型的配置* @param messages 由目前為止的對話組成的消息列表，可以設置role，content。詳細參考官方文檔* @return 返回 AI模型返回消息內容*/public static String chat(final AiConfig config, final List<Message> messages) {return findAiService(config).chat(messages);}
}
總結
以上只是博主自己在實際項目中和參考其它文章總結出來，然后在將其實封成工具分享給大家。
相關源碼在：維基框架
Gitee: https://gitee.com/cdkjframework/wiki-framework
Github：https://github.com/cdkjframework/wiki-framework
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![[React]Antd Cascader組件地區選擇](http://pic.xiahunao.cn/[React]Antd Cascader組件地區選擇)
 - 展示組成部分的餅圖)
)
進行c++開發的時，在debug時查看一個eigen數組內部的數值)