MiniMax 聊天

Spring AI 支持 MiniMax 的各种 AI 语言模型。您可以与 MiniMax 语言模型交互,并基于 MiniMax 模型创建多语言对话助手。spring-doc.cn

先决条件

您需要使用 MiniMax 创建 API 才能访问 MiniMax 语言模型。spring-doc.cn

MiniMax 注册页面创建一个帐户,并在 API 密钥页面上生成令牌。 Spring AI 项目定义了一个名为 config property 的配置属性,您应该将其设置为从 API Keys 页面获取的值。 导出环境变量是设置该配置属性的一种方法:spring.ai.minimax.api-keyAPI Keyspring-doc.cn

export SPRING_AI_MINIMAX_API_KEY=<INSERT KEY HERE>

添加存储库和 BOM

Spring AI 工件发布在 Spring Milestone 和 Snapshot 存储库中。 请参阅 Repositories 部分,将这些存储库添加到您的构建系统中。spring-doc.cn

为了帮助进行依赖项管理,Spring AI 提供了一个 BOM(物料清单),以确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参阅依赖项管理部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。spring-doc.cn

自动配置

Spring AI 为 MiniMax Chat 客户端提供 Spring Boot 自动配置。 要启用它,请将以下依赖项添加到项目的 Maven 文件中:pom.xmlspring-doc.cn

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-minimax-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

或您的 Gradle 构建文件。build.gradlespring-doc.cn

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-minimax-spring-boot-starter'
}
请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

聊天属性

重试属性

前缀用作属性前缀,用于配置 MiniMax 聊天模型的重试机制。spring.ai.retryspring-doc.cn

财产 描述 违约

spring.ai.retry.max 次尝试spring-doc.cn

最大重试尝试次数。spring-doc.cn

10spring-doc.cn

spring.ai.retry.backoff.initial-intervalspring-doc.cn

指数回退策略的初始休眠持续时间。spring-doc.cn

2 秒spring-doc.cn

spring.ai.retry.backoff.multiplierspring-doc.cn

Backoff interval 乘数。spring-doc.cn

5spring-doc.cn

spring.ai.retry.backoff.max 间隔spring-doc.cn

最大回退持续时间。spring-doc.cn

3 分钟spring-doc.cn

spring.ai.retry.on-client-errorsspring-doc.cn

如果为 false,则引发 NonTransientAiException,并且不要尝试重试客户端错误代码4xxspring-doc.cn

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spring.ai.retry.exclude-on-http-codesspring-doc.cn

不应触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如,引发 NonTransientAiException)。spring-doc.cn

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spring.ai.retry.on-http-codesspring-doc.cn

应触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如,引发 TransientAiException)。spring-doc.cn

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连接属性

前缀用作用于连接到 MiniMax 的属性前缀。spring.ai.minimaxspring-doc.cn

财产 描述 违约

spring.ai.minimax.base-urlspring-doc.cn

要连接到的 URLspring-doc.cn

api.minimax.chatspring-doc.cn

spring.ai.minimax.api-keyspring-doc.cn

API 密钥spring-doc.cn

-spring-doc.cn

配置属性

前缀是属性前缀,允许您为 MiniMax 配置聊天模型实施。spring.ai.minimax.chatspring-doc.cn

财产 描述 违约

spring.ai.minimax.chat.enabledspring-doc.cn

启用 MiniMax 聊天模型。spring-doc.cn

spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.base-urlspring-doc.cn

可选覆盖spring.ai.minimax.base-url以提供特定于聊天的 urlspring-doc.cn

api.minimax.chatspring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.api-keyspring-doc.cn

Optional 覆盖 spring.ai.minimax.api-key 以提供特定于聊天的 api-keyspring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.modelspring-doc.cn

这是要使用的 MiniMax Chat 模型spring-doc.cn

abab6.5g-chat(、 和 指向最新的模型版本)abab5.5-chatabab5.5s-chatabab6.5-chatabab6.5g-chatabab6.5t-chatabab6.5s-chatspring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.max代币spring-doc.cn

在聊天完成中生成的最大令牌数。输入标记和生成的标记的总长度受模型的上下文长度限制。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.temperaturespring-doc.cn

要使用的采样温度,用于控制生成的完成项的明显创造性。较高的值将使输出更具随机性,而较低的值将使结果更加集中和确定。不建议为相同的 completions 请求修改 temperature 和 top_p,因为这两个设置的交互很难预测。spring-doc.cn

0.7spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.topPspring-doc.cn

使用温度进行采样的替代方法,称为核抽样,其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的 token。我们通常建议更改此温度或温度,但不能同时更改两者。spring-doc.cn

1.0spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.nspring-doc.cn

为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。请注意,您将根据所有选项中生成的令牌数量付费。默认值为 1,不能大于 5。具体来说,当温度非常小且接近 0 时,我们只能返回 1 个结果。如果此时已设置 n 且 >1,则 service 将返回非法的输入参数 (invalid_request_error)spring-doc.cn

1spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.presencePenaltyspring-doc.cn

介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值根据新标记到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记,从而增加模型讨论新主题的可能性。spring-doc.cn

0.0 英尺spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.frequencyPenaltyspring-doc.cn

介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新标记,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。spring-doc.cn

0.0 英尺spring-doc.cn

spring.ai.minimax.chat.options.stopspring-doc.cn

该模型将停止生成 stop 指定的字符,目前仅支持 [“stop_word1”] 格式的单个停用词spring-doc.cn

-spring-doc.cn

您可以覆盖 common 和 for implementations。 如果设置了 and 属性,则优先于公共属性。 如果您想对不同的模型和不同的模型终端节点使用不同的 MiniMax 账户,这将非常有用。spring.ai.minimax.base-urlspring.ai.minimax.api-keyChatModelspring.ai.minimax.chat.base-urlspring.ai.minimax.chat.api-key
通过向调用添加特定于请求的运行时选项,可以在运行时覆盖所有前缀为 的属性。spring.ai.minimax.chat.optionsPrompt

运行时选项

MiniMaxChatOptions.java 提供模型配置,例如要使用的模型、温度、频率损失等。spring-doc.cn

启动时,可以使用 constructor 或 properties 配置默认选项。MiniMaxChatModel(api, options)spring.ai.minimax.chat.options.*spring-doc.cn

在运行时,您可以通过向调用添加新的、特定于请求的选项来覆盖默认选项。 例如,要覆盖特定请求的默认模型和温度:Promptspring-doc.cn

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        MiniMaxChatOptions.builder()
            .withModel(MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue())
            .withTemperature(0.5)
        .build()
    ));
除了特定于模型的 MiniMaxChatOptions 之外,您还可以使用通过 ChatOptionsBuilder#builder() 创建的可移植 ChatOptions 实例。

Samples控制器

创建一个新的 Spring Boot 项目,并将 添加到您的 pom(或 gradle)依赖项中。spring-ai-minimax-spring-boot-starterspring-doc.cn

在目录下添加一个文件,以启用和配置 MiniMax 聊天模型:application.propertiessrc/main/resourcesspring-doc.cn

spring.ai.minimax.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.minimax.chat.options.model=abab6.5g-chat
spring.ai.minimax.chat.options.temperature=0.7
将 替换为您的 MiniMax 凭证。api-key

这将创建一个可以注入到类中的实现。 下面是一个使用 chat 模型进行文本生成的简单类的示例。MiniMaxChatModel@Controllerspring-doc.cn

@RestController
public class ChatController {

    private final MiniMaxChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(MiniMaxChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
	public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        var prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}

手动配置

MiniMaxChatModel 实现 and,并使用低级 MiniMaxApi 客户端连接到 MiniMax 服务。ChatModelStreamingChatModelspring-doc.cn

将依赖项添加到项目的 Maven 文件中:spring-ai-minimaxpom.xmlspring-doc.cn

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-minimax</artifactId>
</dependency>

或您的 Gradle 构建文件。build.gradlespring-doc.cn

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-minimax'
}
请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

接下来,创建一个并将其用于文本生成:MiniMaxChatModelspring-doc.cn

var miniMaxApi = new MiniMaxApi(System.getenv("MINIMAX_API_KEY"));

var chatModel = new MiniMaxChatModel(this.miniMaxApi, MiniMaxChatOptions.builder()
                .withModel(MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue())
                .withTemperature(0.4)
                .withMaxTokens(200)
                .build());

ChatResponse response = this.chatModel.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

// Or with streaming responses
Flux<ChatResponse> streamResponse = this.chatModel.stream(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

这提供了聊天请求的配置信息。 这是 fluent 选项构建器。MiniMaxChatOptionsMiniMaxChatOptions.Builderspring-doc.cn

低级 MiniMaxApi 客户端

MiniMaxApiMiniMax API 提供了轻量级的 Java 客户端。spring-doc.cn

以下是如何以编程方式使用 api 的简单代码段:spring-doc.cn

MiniMaxApi miniMaxApi =
    new MiniMaxApi(System.getenv("MINIMAX_API_KEY"));

ChatCompletionMessage chatCompletionMessage =
    new ChatCompletionMessage("Hello world", Role.USER);

// Sync request
ResponseEntity<ChatCompletion> response = this.miniMaxApi.chatCompletionEntity(
    new ChatCompletionRequest(List.of(this.chatCompletionMessage), MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue(), 0.7f, false));

// Streaming request
Flux<ChatCompletionChunk> streamResponse = this.miniMaxApi.chatCompletionStream(
        new ChatCompletionRequest(List.of(this.chatCompletionMessage), MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue(), 0.7f, true));

有关详细信息,请遵循 MiniMaxApi.java 的 JavaDoc。spring-doc.cn

MiniMax 型号支持 Web 搜索功能。Web 搜索功能允许您在 Web 上搜索信息并在聊天响应中返回结果。spring-doc.cn

关于网页搜索,请关注 MiniMax ChatCompletion 了解更多信息。spring-doc.cn

以下是如何使用 Web 搜索的简单代码段:spring-doc.cn

UserMessage userMessage = new UserMessage(
        "How many gold medals has the United States won in total at the 2024 Olympics?");

List<Message> messages = new ArrayList<>(List.of(this.userMessage));

List<MiniMaxApi.FunctionTool> functionTool = List.of(MiniMaxApi.FunctionTool.webSearchFunctionTool());

MiniMaxChatOptions options = MiniMaxChatOptions.builder()
    .withModel(MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.value)
    .withTools(this.functionTool)
    .build();


// Sync request
ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(this.messages, this.options));

// Streaming request
Flux<ChatResponse> streamResponse = chatModel.stream(new Prompt(this.messages, this.options));

MiniMaxApi 示例