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标题: 【非常记载Java-20250204】调用讯飞星火AI（Spark lite 版本）Api 授权错误题目处置惩罚 [打印本页]

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作者: 星球的眼睛    时间: 2025-3-23 21:09
标题: 【非常记载Java-20250204】调用讯飞星火AI（Spark lite 版本）Api 授权错误题目处置惩罚
题目重现

• 依靠
  
  1. <!--讯飞开放平台sdk-->
  2. <dependency>
  3.     <groupId>io.github.briqt</groupId>
  4.     <artifactId>xunfei-spark4j</artifactId>
  5.     <version>1.3.0</version>
  6. </dependency>

  复制代码
• yml配置文件
  
  1. # 讯飞Api配置
  2. xunfei:
  3.   client:
  4.     appId: "别只顾着抄，这里要写自己的"
  5.     apiKey: "别只顾着抄，这里要写自己的"
  6.     apiSecret: "别只顾着抄，这里要写自己的"

  复制代码
• SparkConfig 配置类
  
  1. @Configuration
  2. @ConfigurationProperties(prefix = "xunfei.client")
  3. @Data
  4. public class SparkConfig {
  5.     private String appid;
  6.     private String apiKey;
  7.     private String apiSecret;
  9.     @Bean
  10.     public SparkClient sparkClient() {
  11.         SparkClient sparkClient = new SparkClient();
  12.         sparkClient.appid = this.appid;
  13.         sparkClient.apiKey = this.apiKey;
  14.         sparkClient.apiSecret = this.apiSecret;
  15.         return sparkClient;
  16.     }
  17. }

  复制代码
• SparkManager 实现类
  
  1. @Component
  2. @Slf4j
  3. public class SparkManager {
  4.     @Resource
  5.     private SparkClient sparkClient;
  7.     /**
  8.      * AI生成问题的预设条件
  9.      */
  10.     public static final  String PRECONDITION = "" +
  11.             "你是一名Java程序员\n" +
  12.             "给我一些软件开发方面的知识\n";
  14.     public String sendHttpToSpark(final String content){
  15.         // 消息列表，可以再此列表添加历史对话记录
  16.         List<SparkMessage> messages = new ArrayList<>();
  17.         messages.add(SparkMessage.systemContent(PRECONDITION));
  18.         // 用户输入内容
  19.         messages.add(SparkMessage.userContent(content));
  20.         // 构造请求
  21.         SparkRequest sparkRequest = SparkRequest.builder()
  22.                 // 指定请求版本，lite为V1_5
  23.                 .apiVersion(SparkApiVersion.V1_5)
  24.                 .messages(messages)     // 消息列表
  25.                 .build();
  26.         // 同步调用
  27.         SparkSyncChatResponse chatResponse = sparkClient.chatSync(sparkRequest);
  28.         String responseContent = chatResponse.getContent();
  29.         log.info("spark返回内容：{}",responseContent);
  30.         return responseContent;
  31.     }
  32. }

  复制代码
  可以到讯飞星火官网免费领取不限量的免费AI
  
  
  
  

完成以上步骤后，不出意外的话就能正常通过java代码调用Spark lite 的API举行 AI 对话，但遗憾的是出了意外

• 测试代码
  

1. @SpringBootTest
2. public class SparkManagerTest {
4.     @Resource
5.     private SparkManager sparkManager;
7.     private final String userInput = "如何调用api";
9.     @Test
10.     public void testApi(){
11.         String result = sparkManager.sendHttpToSpark(userInput);
12.         System.out.println(result);
13.     }
14. }

复制代码

• 报错截图
  

题目处置惩罚

一开始我怀疑的是本身的配置出了题目，但CV大法除了CV错地方外，还能怎么错呢？
刚好讯飞星火提供了免费的Spark Lite的同时，还赠送了不少Spark4.0 Uitra的token数，刚好可以拿来做验证

修改指定请求版本

1. public String sendHttpToSpark(final String content){
2.     List<SparkMessage> messages = new ArrayList<>();
3.     messages.add(SparkMessage.systemContent(PRECONDITION));
4.     messages.add(SparkMessage.userContent(content));
5.     SparkRequest sparkRequest = SparkRequest.builder()
6.             // 修改指定请求版本为4_0，其对应4.0Ultra
7.             .apiVersion(SparkApiVersion.V4_0)
8.             .messages(messages)   
9.             .build();
10.     SparkSyncChatResponse chatResponse = sparkClient.chatSync(sparkRequest);
11.     String responseContent = chatResponse.getContent();
12.     log.info("spark返回内容：{}",responseContent);
13.     return responseContent;
14. }

复制代码

此时再运行测试代码可正常获取返回内容

然后看了源码后，也算是找到 Spark Lite 授权错误的原因，API版本枚举类(SparkApiVersion.class)中lite对应的V1_5版本中的domain属性是general 而不是 lite

为了使用免费版本的AI（仅限学习，经济压力大，学习阶段就搞付费的蒙受不起），自然得想方法处置惩罚。

需要注意的是，SparkApiVersion类中的构造方法是私有的，无法直接设值，所以我采用的是使用反射去修改值（不保举，但这不对外，仅是学习AI才使用该方法；如有更好的方法，烦请告知）
编写EnumReflectionUtil工具类，用于修改枚举值

1. public class EnumReflectionUtil {
2.     public static void setEnumField(Enum<?> enumConstant, String fieldName, Object newValue) throws Exception {
3.         Field field = enumConstant.getClass().getDeclaredField(fieldName);
4.         field.setAccessible(true);
5.         field.set(enumConstant, newValue);
6.     }
7. }

复制代码

修改SparkManager类

1. @Component
2. @Slf4j
3. public class SparkManager {
4.     @Resource
5.     private SparkClient sparkClient;
7.     @PostConstruct
8.     public void init(){
9.         try {
10.             // 修改 V1_5 的版本信息
11.             EnumReflectionUtil.setEnumField(SparkApiVersion.V1_5, "version", "v1.1");
12.             EnumReflectionUtil.setEnumField(SparkApiVersion.V1_5, "url", "https://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat");
13.             EnumReflectionUtil.setEnumField(SparkApiVersion.V1_5, "domain", "lite");
14.         } catch (Exception e) {
15.             log.error("尝试修改枚举字段异常：", e);
16.         }
17.     }
19.     /**
20.      * AI生成问题的预设条件
21.      */
22.     public static final  String PRECONDITION = "" +
23.             "你是一名Java程序员\n" +
24.             "给我一些软件开发方面的知识\n";
27.     public String sendHttpToSpark(final String content){
28.         // 消息列表，可以再此列表添加历史对话记录
29.         List<SparkMessage> messages = new ArrayList<>();
30.         messages.add(SparkMessage.systemContent(PRECONDITION));
31.         // 用户输入内容
32.         messages.add(SparkMessage.userContent(content));
33.         // 构造请求
34.         SparkRequest sparkRequest = SparkRequest.builder()
35.                 // 此时SparkApiVersion.V1_5的内容为修改后的内容
36.                 .apiVersion(SparkApiVersion.V1_5)
37.                 .messages(messages)     // 消息列表
38.                 .build();
39.         // 同步调用
40.         SparkSyncChatResponse chatResponse = sparkClient.chatSync(sparkRequest);
41.         String responseContent = chatResponse.getContent();
42.         log.info("spark返回内容：{}",responseContent);
43.         return responseContent;
44.     }
45. }

复制代码

此时再运行测试代码可正常获取返回内容，且增加的是Spark Lite的token数而非Spark4.0的，说明调用的是Spark Lite 无误

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