Spring AI 集成阿里云百炼平台
创建API key
在阿里云百炼平台创建API key设置系统变量。阿里云百炼 api key 创建
API 参考
官方API地址：https://bailian.console.aliyun.com
（1）在阿里云百炼控制台，选择API参考菜单。
API文档从如何获取API key、配置环境变量、安装SDK、对话、通义千问、以及万象文生文、文生图及多模态都进行详细的说明和指导。
下面开始正式的代码部分，通过测试类简要说明对话、多模态应用的集成
1.引入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!--阿里百炼-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
<version>2.21.1</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.ai/spring-ai-ollama -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama</artifactId>
<version>0.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.8.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
<version>1.0.0.2</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<repositories>
<repository>
<id>spring-milestones</id>
<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
<snapshots><enabled>false</enabled></snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-snapshots</id>
<url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
<snapshots>
<enabled>true</enabled>
</snapshots>
</repository>
</repositories>
2.修改配置文件
spring:
application:
name: quick-start
ai:
dashscope:
api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
chat:
options:
# model: wanx-v1 #wanx-v1
# multi-model: true #多模态模型
model: qwen-turbo
image: #配置图像大模型
base-url: https://dashscope.aliyun.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis
options:
model: wanx2.1-t2i-turbo
这里的ai.chat.model 可以在阿里云百炼平台，选择你想要的模型进行配置。如下图：
点击每个大模型下面的查看详情，可以查询当前token额度和计费标准。
3.文生文
@SpringBootTest
public class TestAlibaba {
@Autowired
private DashScopeChatModel dashScopeChatModel;
@Test
public void testQianwen(){
String call = dashScopeChatModel.call("你是谁？");
System.out.println(call);
}
@Test
public void testQianWenStream(){
Flux<String> stream = dashScopeChatModel.stream("你好？");
stream.toIterable().forEach(System.out::print);
}
}
4.文生图
@Test
public void testImages(){
String prompt = "生成一只橘猫，一只奶牛猫，玩闹的图片";
ImageSynthesisParam param =
ImageSynthesisParam.builder()
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model(ImageSynthesis.Models.WANX_V1) //设置大模型为wanx_v1
.prompt(prompt)
.style("<watercolor>")
.n(1) //设置生成图片的数量
.size("1024*1024") //设置图片的尺寸
.build();
ImageSynthesis imageSynthesis = new ImageSynthesis();
ImageSynthesisResult result = null;
try {
System.out.println("---sync call, please wait a moment----");
result = imageSynthesis.call(param);
} catch (ApiException | NoApiKeyException e){
throw new RuntimeException(e.getMessage());
}
System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
System.out.println(result.getOutput().getResults().get(0).get("url"));
}
返回数据：
{"request_id":"44f028f5-b43c-9ce7-b105-fa052c854dbf","output":{"task_id":"3bbe5e22-fa38-4ef5-ae45-ddc6cc11378f","task_status":"SUCCEEDED","results":[{"url":"https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/1d/b0/20250817/f52ecab8/52bd6da2-b099-4c1a-b6f8-f92579b1fb65-1.png?Expires=1755509978&OSSAccessKeyId=LTAI5tQZd8AEcZX6KZV4G8qL&Signature=fP7de7tkr%2BkG0ouFe7mL7wUijvU%3D"}],"task_metrics":{"TOTAL":1,"SUCCEEDED":1,"FAILED":0}},"usage":{"image_count":1}}
results里面的url是生成图片的地址。
生成图片：
5.文生语音
文生语音在百炼平台中选择语音合成，目前只有一个cosyvoice-v2大模型
音频格式支持pmc、wav、MP3、ogg_opus
常用参数：
voice：可设置音色列表的音色，使用voice参数值
音色列表：
只是截取部分音色列表，更多请参考官网。
volume：设置音量，取值范围0~100
speechRate：设置语速。范围0.5到2，表示倍速，1为正常语速。
@Test
public void testTextToAudio(@Autowired DashScopeSpeechSynthesisModel speechSynthesisModel){
DashScopeSpeechSynthesisOptions build = DashScopeSpeechSynthesisOptions.builder()
.model("cosyvoice-v2") //设置大模型
.voice("longyingbing") //设置音色
.build();
SpeechSynthesisResponse response = speechSynthesisModel.call(new SpeechSynthesisPrompt("大家好我是旺仔小乔", build));
File file = new File("F:\\aiTest\\tts" + "\\123.mp3");
try(FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file)){
ByteBuffer audio = response.getResult().getOutput().getAudio();
fileOutputStream.write(audio.array());
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
测试结果：
在指定位置生成音频文件，指定文本和音色转换为音频。
6.文生视频
常用参数设置：
size:用于设置分辨率，可选参数如下：
duration：生成视频的时长，单位秒
watermark ：是否显示水印，参数true|false。设置true表示生成的视频显示AI生成的水印
@Test
public void text2Video() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException{
VideoSynthesis videoSynthesis = new VideoSynthesis();
VideoSynthesisParam param =
VideoSynthesisParam.builder()
.model("wan2.2-t2v-plus")
.prompt("海边夕阳西下，海浪翻涌")
.size("1920*1080")
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.build();
System.out.println("please wait...");
VideoSynthesisResult result = videoSynthesis.call(param);
System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
System.out.println(result.getOutput().getVideoUrl());
}
生成视频格式MP4如下：
ai生成视频
7.图像理解
此处选用通义千问VL-Max,代码如下：
需要设置图片地址，设置媒体类型为IMAGE_JPEG
@Test
public void testMutimode(){
try {
UrlResource urlResource = new UrlResource("file:////F:/aiTest/test.jpg");
Media media = new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_JPEG, urlResource);
DashScopeChatOptions options = DashScopeChatOptions.builder()
.withMultiModel(true) //是否是多模态
.withModel("qwen-vl-max-latest").build();
Prompt prompt = Prompt.builder().chatOptions(options)
.messages(UserMessage.builder().media(media)
.text("识别图片").build())
.build();
ChatResponse response = dashScopeChatModel.call(prompt);
System.out.println(response.getResult().getOutput().getText());
} catch (MalformedURLException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
test.jpg
输出内容：
这是一张时尚品牌 ba&sh 的宣传图，画面中的人物是一位女性模特。以下是详细的识别与描述：
人物性别
- 女性：从面部特征、发型、服装风格及整体气质判断，该人物为女性。
地域特征（推测）
- 亚洲裔或具有东亚混血特征：
- 面部轮廓柔和，五官立体但不过于突出，肤色偏白皙。
- 黑色长发自然披肩，发质顺滑，具有典型的东亚人种特征。
- 眼睛形状偏杏仁形，鼻梁适中，嘴唇较薄，符合许多亚洲女性的外貌特征。
- 虽然无法明确其具体国籍，但从外貌上看，她可能具有中国、韩国或东南亚等东亚地区的血统，也可能是混血背景。
服装特点
连衣裙
- 款式：短款碎花连衣裙，长度在大腿中部，属于夏季轻盈款式。
- 图案：浅米色底色上点缀着小碎花图案，花朵以红色、粉色和绿色为主，呈现出田园风格。
- 设计细节：
- 领口为立领设计，带有红色镶边，增添复古感。
- 长袖设计，袖口略微收紧，有轻微的泡泡袖效果，增加柔美感。
- 腰部系有一条棕色皮质腰带，强调腰线，提升比例。
- 下摆为双层荷叶边设计，层次丰富，增强飘逸感。
配饰
- 手包：左手持有一个深棕色丝绒质感的手拿包，表面有褶皱设计，类似“抽绳”式造型，富有文艺气息。
- 鞋子：脚穿一双浅金色罗马凉鞋，采用细带缠绕脚踝的设计，简约而优雅，适合春夏季节。
- 首饰：右手腕佩戴一条金色手镯，较为纤细，不抢眼但提升精致度。
整体风格总结
- 风格定位：法式浪漫、田园复古、轻熟女性风。
- 色彩搭配：以柔和的米色、粉色、棕色为主调，温暖而不失优雅。
- 适用场景：适合春夏季的日常出行、约会、郊游或轻松聚会等场合。
品牌标识
- 图片上方印有品牌名称 “ba&sh”，字体简洁现代，表明这是该品牌的官方宣传照。
总结
这位女性模特具有典型的东亚或亚裔混血外貌特征，身着一件充满法式风情的碎花连衣裙，搭配简约精致的配饰，展现出温柔、知性且略带复古的时尚气质。整体造型体现了 ba&sh 品牌所倡导的“轻松优雅”的生活美学。
以上就是本文的所有内容，阿里云百炼平台还有很多有趣的大模型等待你的发现，比如涂鸦作画、虚拟模特、创意海报生成、ai试衣、图生舞蹈视频、图生表情表视频等。