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混元开源之力：spring-ai-hunyuan 项目功能升级与实战体验

news 来源：原创 2025/9/19 19:00:27

今天咱们继续聊聊 spring-ai-hunyuan 这个项目。上次我们兼容了 spring-ai 的 1.0.0 正式版本之后，就暂时放了一阵子，没怎么动。最近倒是收到不少小伙伴反馈，说混元的思考链功能为什么不返回结果。其实，混元官方那边提供的兼容 OpenAI 的方案，本质上就是帮大家能快速接入，方便快捷，但也难免会有一些高级特性或者参数没办法支持。就算官方给了参数，也未必能直接用上。

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所以最近我就抽时间重新开发了一下，专门把思考链的集成做了进来。同时顺带把 ASR（语音识别）和 TTS（语音合成）功能也加进去了，这样一来，基本上跟文字生成相关的场景都给覆盖了，功能更加完整了。

项目的源码开源在这儿，感兴趣的小伙伴可以直接去看看：
https://github.com/StudiousXiaoYu/spring-ai-hunyuan

目前我还没写出详细的实战案例教程，不过今天先给大家简单介绍一下，方便大家能快速上手。所有的案例源码也已经全部开源了，大家可以直接 clone 到本地跑起来试试：
https://github.com/StudiousXiaoYu/spring-ai-hunyuan-example

项目集成

首先，咱们需要在 pom.xml 文件中集成相应的依赖。只需要将以下依赖添加到你的 pom.xml 中就可以了：

<dependency><groupId>io.github.studiousxiaoyu</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-hunyuan</artifactId><version>${spring-ai-hunyuan.version}</version>
</dependency>

好的，这样就搞定了，挺简单的。现在我们已经开发到1.0.0.2版本了，除了混元生文功能外，还加入了思考链、文本转语音、语音转文本等功能。接下来，我们需要在配置文件里加上你腾讯云的秘钥信息，具体内容如下：

spring.ai.hunyuan.secret-id=${HUNYUAN_SECRET_ID}
spring.ai.hunyuan.secret-key=${HUNYUAN_SECRET_KEY}

申请地址如下：https://console.cloud.tencent.com/cam/capi

你直接新建秘钥即可。

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场景演示

没错，经过这些步骤后，我们就具备了所有必要的条件，可以直接用 SpringAI 混元框架来对接混元，进行企业级开发了。这样一来，开发流程会更加顺畅，功能也能更好地满足企业需求，效率会大大提升。

模型注入

首先，我们需要将本章节需要用到的所有模型先注入进来。这里简单介绍下。

private final ChatClient chatClient;private final HunYuanAudioTranscriptionModel audioTranscriptionModel;private final HunYuanAudioTextToVoiceModel textToVoiceModel;public ChatClientExample(ChatModel chatModel, HunYuanAudioTranscriptionModel audioTranscriptionModel, HunYuanAudioTextToVoiceModel textToVoiceModel) {this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel).defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor()).build();this.audioTranscriptionModel = audioTranscriptionModel;this.textToVoiceModel = textToVoiceModel;
}

这里使用的聊天模型默认是hunyuan-pro，语音转文本则用的是一句话识别接口，具体使用的模型是16k_zh-PY（支持中英粤三种语言）。需要注意的是，这个接口有一些限制，比如音频时长不能超过60秒，文件大小不能超过3MB。之所以选择这个接口，是因为目前语音转文本技术主要集中在日常对话类应用，像大数据分析这种场景还没有广泛涉及，所以暂时是采用这个接口。如果你有疑问，可以参考一下官方文档链接：点击查看文档。

至于文本转语音，我们用的是101001（情感女声），你可以查看音色列表来了解更多：点击查看音色列表，如果需要更多信息，也可以参考这里：点击查看详细文档。

如果你想调整模型的参数，完全可以在配置文件中做修改。我已经把参数配置开放出来，常见的参数如下：

#聊天模型切换
spring.ai.hunyuan.chat.options.model=
#语音转文本模型切换
spring.ai.hunyuan.audio.transcription.options.engSerViceType=
#文本转语音模型切换
spring.ai.hunyuan.audio.tts.options.voiceType=

这只是其中的一个小例子，实际上官方提供的所有请求参数都被封装在每个模型配置的 option 里面。如果你想了解更详细的内容，可以直接去看看官方文档，或者你也可以查看我写的源码，都会有很清楚的说明。

基础聊天

先来看下最基础的生文操作，直接使用spring ai的官方示例即可。

对话

这里直接看下阻塞问答和流式问答，代码如下：

@PostMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam("userInput")  String userInput) {String content = this.chatClient.prompt().user(userInput).call().content();log.info("content: {}", content);return content;
}@GetMapping("/chat-stream")
public Flux<ServerSentEvent<String>> chatStream(@RequestParam("userInput") String userInput) {return chatClient.prompt().user(userInput).stream().content() // 获取原始Flux<String>.map(content -> ServerSentEvent.<String>builder() // 封装为SSE事件.data(content).build());
}

因为我们采用了流式问答的方式，通常最喜欢用前端通过SSE（Server-Sent Events）来实现。所以在这个地方，我也直接返回了ServerSentEvent，这样方便前端对接。这里虽然没有展示具体的页面，但示例项目中已经集成了Swagger文档，你可以简单浏览一下，看看效果如何。

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结构化对象

另外一个要说的点是结构化对象的兼容性，简单来说就是系统能不能返回 Java 对象的信息。接下来我们看一下具体的代码：

@GetMapping("/ai-Entity")
public ActorFilms aiEntity() {ActorFilms actorFilms = chatClient.prompt().user("Generate the filmography for a random actor.").call().entity(ActorFilms.class);return actorFilms;
}/***当前用户输入后，返回列表实体类型的回答，ParameterizedTypeReference是一个泛型，用于指定返回的类型。* @return List<ActorFilms>*/
@GetMapping("/ai-EntityList")
List<ActorFilms> generationByEntityList() {List<ActorFilms> actorFilms = chatClient.prompt().user("Generate the filmography of 5 movies for Tom Hanks and Bill Murray.").call().entity(new ParameterizedTypeReference<List<ActorFilms>>() {});return actorFilms;
}public record ActorFilms(String actor, List<String> movies) {
}

这个例子里，我们用了两种不同的情况：一种是普通的单一类型，另外一种是数组类型。当然，其实其他类型的Map结构也是支持的。不过，能不能正常运行，最终还是取决于模型的能力，看它是否支持这些结构。

目前我用的hunyuan-pro模型还没有报错。从返回的结果来看，大体上是没问题的，具体效果可以参考下面的截图：

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函数调用

另外，关于函数调用的部分，我们会提前准备好一些写好的方法，并且把这些方法的参数暴露出来，供大模型调用。先让我们看看代码是怎么写的吧。

@PostMapping("/ai-function")
String functionGenerationByText(@RequestParam("userInput")  String userInput) {HunYuanChatOptions options = new HunYuanChatOptions();options.setModel("hunyuan-functioncall");String content = this.chatClient.prompt().options(options).user(userInput).tools(new DateTimeTools()).call().content();log.info("content: {}", content);return content;
}public class DateTimeTools {@Tool(description = "Get the current date and time in the user's timezone")String getCurrentDateTime() {String currentDateTime = LocalDateTime.now().atZone(LocaleContextHolder.getTimeZone().toZoneId()).toString();log.info("getCurrentDateTime:{}",currentDateTime);return currentDateTime;}}

我这里简单展示了一下如何获取当前日期的工具，代码没有加入任何输入参数，主要就是看看它能否正常工作。顺便提一下，我在代码里指定了当前使用的模型。之前的配置是换全局模型，但在这里，你只需要替换当前对话中使用的模型就行了。因为我们需要切换到一个支持函数调用的大模型。

最后演示如下，如图所示：

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思考链

新集成的思考链来了，简单来说，就是通过检查大模型返回的数据，看里面有没有包含‘思考’的内容。不过要注意，并不是所有的大模型都有这个功能，只有部分模型才会有类似的思考内容。代码如下：

@PostMapping("/chat-think")
public String think(@RequestParam("userInput")  String userInput) {HunYuanChatOptions options = new HunYuanChatOptions();options.setModel("hunyuan-a13b");options.setEnableThinking(true);ChatResponse chatResponse = this.chatClient.prompt().user(userInput).options(options).call().chatResponse();HunYuanAssistantMessage output = (HunYuanAssistantMessage) chatResponse.getResult().getOutput();String think = output.getReasoningContent();String text = output.getText();log.info("think: {}", think);log.info("text: {}", text);return text;
}@PostMapping("/stream-think")
public Flux<ServerSentEvent<String>> streamThink (@RequestParam("userInput") String userInput){HunYuanChatOptions options = new HunYuanChatOptions();options.setModel("hunyuan-a13b");options.setEnableThinking(true);Flux<ServerSentEvent<String>> chatResponse = this.chatClient.prompt().user(userInput).options(options).stream().chatResponse().map(content -> (HunYuanAssistantMessage) content.getResult().getOutput()).map(content -> {String think = content.getReasoningContent();String text = content.getText();StreamResponse streamResponse;if (think != null && !think.isEmpty()) {streamResponse = new StreamResponse("thinking", think);} else {streamResponse = new StreamResponse("answer", text);}return ServerSentEvent.<String>builder().data(JSONUtil.toJsonStr(streamResponse)).build();});return chatResponse;
}@Data
@NoArgsConstructor
public class StreamResponse {@JsonProperty("type")private String type;@JsonProperty("content")private String content;public StreamResponse(String type, String content) {this.type = type;this.content = content;}
}

同样的，我这边也写了两种方案，一个是阻塞式的，另一个是流式返回内容的。因为目前Spring AI还没有统一的思考链返回字段，所以如果你想要获取思考链的内容，得先把返回的信息类转换成我自己定义的信息类，才能提取出这些数据。而且还需要注意的是，你得设置enableThinking的值才行。

接下来我们来看一下效果，像图上展示的那样。

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因为我只能返回到固定的字段里，所以如果你需要以流式的方式获取思考链的话，你得先定义一个格式，方便前端去截取数据。我这边已经帮你定义好了，当前的返回样式就是这样的，如图所示。

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通过type值，前端就可以方便的定义标签里的值了。

图片理解

目前大模型已经可以支持图片理解了，但它暂时不能直接通过文字生成图片，这其实是另外一个功能，需要单独进行对接。目前这个部分还没有对接完成。以下是相关的代码：

@PostMapping("/chatWithPic")
public String chatWithPic(@RequestParam("userInput")  String userInput) {var imageData = new ClassPathResource("/img.png");var userMessage = UserMessage.builder().text(userInput).media(List.of(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, imageData))).build();var hunyuanChatOptions = HunYuanChatOptions.builder().model("hunyuan-turbos-vision").build();String content = this.chatClient.prompt(new Prompt(userMessage, hunyuanChatOptions)).call().content();log.info("content: {}", content);return content;
}//https://cloudcache.tencent-cloud.com/qcloud/ui/portal-set/build/About/images/bg-product-series_87d.png
@PostMapping("/chatWithPicUrl")
public String chatWithPicUrl(@RequestParam("url")  String url,@RequestParam("userInput")  String userInput) throws MalformedURLException {var imageData = new UrlResource(url);var userMessage = UserMessage.builder().text(userInput).media(List.of(Media.builder().mimeType(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG).data(url).build())).build();var hunyuanChatOptions = HunYuanChatOptions.builder().model("hunyuan-t1-vision").build();String content = this.chatClient.prompt(new Prompt(userMessage, hunyuanChatOptions)).call().content();log.info("content: {}", content);return content;
}

目前我们支持两种方式来上传图片，一种是直接使用本地图片，另一种是通过在线的 URL 图片都可以。不过呢，这样的话，我们需要先构建一些用户信息，不能再像以前那样只传个简单的文本就能搞定了。咱们先看看效果如何吧。

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本地文件我也放在了案例项目中，你可以直接查看，和这个url的图片是一致的。

语音转文本

具体的注意事项前面已经说了，我们这里直接使用即可。代码如下：

//https://output.lemonfox.ai/wikipedia_ai.mp3
@PostMapping("/audio2textByUrl")
public String audio2textByUrl(@RequestParam("url")  String url) throws MalformedURLException {Resource resource = new UrlResource(url);String call = audioTranscriptionModel.call(resource);log.info("text: {}", call);return call;
}@PostMapping("/audio2textByPath")
public String audio2textByPath(){Resource resource = new ClassPathResource("/speech/speech1.mp3");String call = audioTranscriptionModel.call(resource);log.info("text: {}", call);return call;
}

好的，这里有两种方式可以选择，一种是用本地文件，另一种是用在线 URL。官方推荐使用腾讯云 COS 来存储音频并生成 URL 后提交请求，这样做有几个好处：首先，它会走内网来下载音频，能显著减少请求的延迟；其次，使用这种方式不会产生外网流量费用，也能帮助节省成本。

当然，最后还是看你个人的需求和实际情况啦。效果如图所示：

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文本转语音

这部分也是已经集成完毕，直接一行代码即可完成调用，所有配置变动都可以写到配置中，代码如下：

@PostMapping("/text2audio")
public byte[] text2audio(@RequestParam("userInput")  String userInput) throws MalformedURLException {byte[] call = textToVoiceModel.call(userInput);FileUtil.writeBytes(call, "D:/output.mp3");return call;
}

前端其实可以直接读取音频流，然后用一个 <audio> 标签来播放。我这边后台是直接生成的 MP3 文件，主要是为了测试文件是否能正常播放。经过测试，结果一切正常，播放效果也没问题。

小结

这次更新的 spring-ai-hunyuan 项目在功能上做了不少增强，特别是在思考链、语音识别（ASR）和语音合成（TTS）方面。之前由于兼容性问题，一些高级功能可能无法完全支持，而现在这些问题已经得到解决。新的版本 1.0.0.2 增加了这些功能，增强了项目的整体能力，特别是在与文本生成相关的场景中，用户可以更加顺畅地进行开发。

首先，项目源码已经开源，大家可以直接从 GitHub 上查看，甚至根据提供的案例源码快速上手。集成方面，也提供了简单易用的依赖配置和腾讯云秘钥设置，帮助开发者迅速搭建起开发环境。

在实际功能上，这个版本加入了思考链、文本转语音、语音转文本等模块，能够让开发者更加方便地调用大模型进行文本和语音的处理。对于语音识别和合成，使用腾讯云的接口能更好地处理音频文件（如语音转文字和文字转语音）。另外，思考链功能的加入，更是让模型能在生成回答的同时，带上思考过程，提升了交互的自然度。

具体到代码实现上，项目的集成和配置都非常直观，基本只需在 pom.xml 添加依赖、配置好秘钥，并调整一些参数设置，就能实现各种功能。最基本的功能包括基于用户输入的聊天对话，支持流式和阻塞式问答。而在结构化对象的处理上，项目支持将聊天内容转换成 Java 对象格式返回，非常适合数据驱动的应用场景。

对于前端开发者来说，流式问答（SSE）可以非常方便地实现实时聊天功能，而思考链的集成则让聊天更具智能化和逻辑性。虽然目前图片生成还未完全对接，但语音转文本和文本转语音的功能已非常完善，提供了两种方式（本地文件和 URL）来处理音频数据。

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编程日记 2025/9/18 7:55:00

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原文：https://mp.weixin.qq.com/s/Oo5T6g68BNe9QUTL4bHrIg AI外语学习神器Enjoy上线！网页版、桌面版全攻略来袭 everyone-can-use-english 是一个帮助用户学习和使用英语的工具类应用。简单讲，它通过技术手段降低英语使用门槛，让每个人都能轻松练习和掌握英语。适用人群：英…...

编程日记 2025/9/18 7:31:12

css-4

定位布局...

编程日记 2025/9/18 7:11:17

【操作系统】从实模式到保护模式，

实模式...

编程日记 2025/9/18 7:03:29

Flutter CSV导入导出：大数据处理与用户体验优化

Flutter CSV导入导出：大数据处理与用户体验优化本文基于BeeCount(蜜蜂记账)项目的实际开发经验，深入探讨如何在Flutter应用中实现高效、用户友好的CSV数据导入导出功能。项目背景 BeeCount(蜜蜂记账)是一款开源、简洁、无广告的个人记账应用。所有财务数据完全由用户掌控，支…...

编程日记 2025/9/18 6:56:16

读人形机器人15未来城市

读人形机器人15未来城市1. 将机器人技术融入城市规划 1.1. 新一轮工业革命的曙光要求我们重新审视城市的设计与功能 1.2. 将机器人技术融入城市规划已不再是未来主义的概念，而是一种现实需要 1.3. 将机器人技术融入城市规划，能够将城市转变为充满活力的智能生态系统1.3.1. 通…...

编程日记 2025/9/18 6:27:02

解锁智能检索新境界：CriticGPT 赋能检索模型洞察人类偏好

随着大型语言模型技术的快速发展，检索增强生成 (RAG) 系统已成为连接海量知识与精准回答的关键桥梁。然而，传统 RAG 模型在理解和满足用户真实需求方面仍存在明显局限。2024 年 6 月 OpenAI 发布的 CriticGPT 技术，为突破这一瓶颈提供了全新思路。本文将深入剖析 Reward-RAG…...

编程日记 2025/9/18 4:44:59

NET 中 Async/Await 的演进：从状态机到运行时优化的 Continuation

NET 中 Async/Await 的演进：从状态机到运行时优化的 Continuation C# 的 `async/await` 长期以来是编写简洁、非阻塞代码的基石，但其传统实现——每个异步方法生成一个独立状态机——在高性能场景（如递归或链式异步调用）中暴露出显著局限性。2025 年的 .NET 9 和 .NET 10 …...

编程日记 2025/9/18 4:39:09

最长公共子序列

题目描述 给你一个序列X和另一个序列Z，当Z中的所有元素都在X中存在，并且在X中的下标顺序是严格递增的，那么就把Z叫做X的子序列。 例如：Z=是序列X=的一个子序列，Z中的元素在X中的下标序列为<1,2,4,6>。 现给你两个序列X和Y，请问它们的最长公共子序列的长度是多少？ …...

编程日记 2025/9/18 3:29:06

使用 Ansible 管理服务器集群

Inventory Ansible 使用 /etc/ansible/hosts 管理受控服务器列表： --- ungrouped:hosts:node-1:ansible_host: 192.168.1.1ansible_user: johnnode-2:ansible_host: 192.168.1.2ansible_user: janenode-3:ansible_host: 192.168.1.3ansible_user: frank关于 inventory 文件的字…...

编程日记 2025/9/18 2:38:11

爆

1现在处于非常破防的阶段，不知道为什么会打成这个样子。 ABC 过得很快。看到 D1 的第一眼就会了，发现转移只需要随便优化一下就能通过 D2，不太想写。E 看上去挺可做，F 看上去是板子题。于是开始写 F，不知道这种代码不长、没有任何思维难度的题怎么能写那么长时间，根本原因…...

编程日记 2025/9/18 2:33:52

Codeforces Round 1051 (Div. 2)

A. All Lengths Subtraction 题意：一个排列，对于每个\(k \in [1, n]\)，你都要选择一个长度为\(k\)的子数组使得它们都减一，求有没有方案使得最终所有数都是\(0\)。 考虑\(k\)从大到小，发现做\(n\)的时候\(1\)变成\(0\)，此时如果\(1\)不在两端，则\(k = n - 1\)时必然再把…...

编程日记 2025/9/18 1:17:24

再不学就晚了！RDT LeRobot与RDKS100部署详解

作者：SkyXZ CSDN：SkyXZ～-CSDN博客 博客园：SkyXZ - 博客园 机械臂：LeRobot-SO101 数采机：MacBook-Pro Python3.10 开发机：Ubuntu 22.04, Cuda12.4,8 NVIDIA A100-SXM4-40GB 开发板：RDK OS 4.0.2 Based on Ubuntu 22.04, Python 3.10.12, OpenExplore 3.2.0 相…...

编程日记 2025/9/18 0:57:42

编译Unity4.3.1f1

参考： 编译 Unity 4.3.1 引擎_unity-source-4.3.1f1-CSDN博客 Unity 4.3.1f1编译调试 - 知乎 Unity source 4.3.1f1 源代码分析-腾讯游戏学堂 附： 早期版本下载（4.x之前的版本）...

编程日记 2025/9/18 0:57:37

【R课堂-电机专栏】为什么提高电机的电压时，转速会随之上升？

本文探讨的问题是 “为什么提高电机的电压时，转速会随之上升？”具体而言，就是当给电机绕组施加的电压升高（增大）时，为什么其转速会随之上升。这一现象看似理所当然，但其背后的原理却涉及诸多物理公式。这个问题对于深入了解电机原理非常关键，下面将为大家详细阐述。●问…...

编程日记 2025/9/18 0:46:59

抽象 CF

一道题在 CF 上有三倍经验，我有个细节假了： \(n \le 10^5\)，84 个点的那道在 #64 寄了。 \(n \le 2 \times 10^5\)，88 个点的那道在 #88 寄了。 \(n \le 5 \times 10^5\)，111 个点的那道直接 A 了。...

编程日记 2025/9/18 0:41:50

单元测试之Mockito使用

测试中为什么需要Mock 在实际的测试中，被测试的对象并不都是可以通过简单的new操作符就可以创建出来的！ 实际的业务代码中，一个业务类往往要依赖很多其他的类才能完成一个完整的业务方法，这些依赖包括第三方的rpc，db的查询等等，具体的拓扑如下图我们想测试ClassA，但是Cl…...

编程日记 2025/9/18 0:37:37

Jetson有Jtop,Linux有Htop,RDK也有Dtop！

作者：SkyXZ CSDN：SkyXZ～-CSDN博客 博客园：SkyXZ - 博客园 本项目基于btop开源项目进行二次开发，旨在为RDK平台提供更强大的系统监控工具。 Linux系统下有Htop可以作为系统监控，英伟达的Jetson也有第三方的Jtop，咱们RDK虽然也提供了hrut_somstatus来查看BPU的使用…...

编程日记 2025/9/18 0:37:37

《原子习惯》-读书笔记4

2025.09.17 Day4 1、 养成习惯的过程可以分为四个简单的步骤：提示、渴求、反应和奖励。2、你的头脑在不断分析你的内外部环境，寻找奖励所在的线索。因为线索是我们已然接近奖励的第一个迹象，它自然会导致人们滋生渴求。3、提示的作用是让你注意到奖励的存在。渴求是想要得到…...

编程日记 2025/9/18 0:32:40

Java学习第二天

数据类型 Java、c++是一种强类型语言要求变量的使用要严格符合规定，所有变量都必须先定义后才能使用，安全性高，速度较慢 弱类型语言：安全性低，速度较快 Java数据类型分为两大类：基本类型、引用类型位：计算机内部数据存储的最小单位，11001100是一个八位二进制数 字节：是…...

编程日记 2025/9/18 0:16:52

Java学习第三天

顺序结构 package Scanner;import java.util.Scanner;public class Demo05 {public static void main(String[] args) {//我们可以输入多个数字，并求其总和与平均数，每输入一个数字用回车确认，通过输入非数字来结束输入并非输出执行结果Scanner scanner=new Scanner(System.…...

编程日记 2025/9/18 0:16:52

Java学习第四天

break continue break在任何循环语句的主体部分，均可用break控制循环的流程。break用于强行退出循环，不执行循环中剩余的语句（break语句也在switch语句中使用） continue语句用在循环语句体中，用于终止某次循环过程，即跳过循环体中尚未执行的语句，接着进行下一次是否执行…...

编程日记 2025/9/18 0:16:52