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【开源】给ChatGLM写个，Java对接的SDK

news 文章来源：https://blog.csdn.net/Yao__Shun__Yu/article/details/133802791 2025/4/21 2:06:54

作者：小傅哥 - 百度搜 小傅哥bugstack
博客：bugstack.cn

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄

大家好，我是技术UP主小傅哥。

清华大学计算机系的超大规模训练模型 ChatGLM-130B 使用效果非常牛，所以我也想把这样的Ai能力接入到自己的应用中或者做一些 IntelliJ IDEA Plugin 使用。但经过了一晚上的折腾，我决定给它写个对接的SDK开源出来！—— 🤔 智谱Ai不是已经有了一个SDK吗？为啥还要写呢？那你写多少了？

在很早之前就关注了智谱Ai(ChatGLM)，也看到官网有一个Java对接的SDK方式。但从前几天开始正式对接发现，这SDK是8月份提交的，10个commit，而且已经2个月没有更新了。所以真的是不少Bug呀，呀，呀！如果不去修改它的SDK代码，就没法对接。如；ConfigV3类中，拆分ApiKey的操作；String[] arrStr = apiSecretKey.split("."); 但这里的.是正则的关键字，所以根本没法拆分。一起动就报错 invalid apiSecretKey 这对于初次对接并且没有看源码的伙伴来说，是不小的炸雷。

不过，虽然 SDK 有点赶工，不好用。但不影响智谱Ai(ChatGLM)是个好东西。他的官网中有API HTTP 接口对接描述。所以，小傅哥决定跟着按照它的文档写一个能简单对接，代码有干净整洁的 SDK 让大家使用。

那么，接下来小傅哥就介绍下，如何基于智谱Ai(ChatGLM)的开发者文档，开发一个通用的SDK组件。也让后续有想法PR贡献源码的伙伴，一起参与进来。—— 别看东西不大，写到简历上，也是非常精彩的一笔！

本文不止有智谱Ai-SDK开发，还有如何在项目中运用SDK开发一个自己的OpenAi服务。文末有SDK链接和OpenAi应用工程。

一、对接鉴权

文档：https://open.bigmodel.cn/dev/api
ApiKey：https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys - 申请个人授权，创建ApiKey即可

智谱Ai的Api文档，与ChatGPT对接有一些差

如果大家对接过ChatGPT开发，直接获取一个ApiKey就可以使用了。但在对接智谱Ai的Api时，需要把获取的ApiKey按照.号分割，并需要进行JWT-Token的创建。而这个Token才是实际传给接口的内容。

因为生成Token会比较耗时，所以这里会使用Guava框架进行本地缓存29分钟，有效期30分钟的Token，确保可以有效的刷新。
在工程中提供了 BearerTokenUtils Token 生成工具类，测试的时候可以使用。

二、接口处理

文档：https://open.bigmodel.cn/dev/api#chatglm_lite - 以Api文档的chatglm_lite模型举例对接

传输方式	https
请求地址	https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_lite/sse-invoke
调用方式	SSE
字符编码	UTF-8
接口请求头	accept: text/event-stream
接口请求格式	JSON
响应格式	标准 Event Stream
接口请求类型	POST
开发语言	任意可发起 HTTP 请求的开发语言

在正式开发代码，要把接口的使用先简单测试运行出来。之后再去编写代码。为此这里小傅哥先根据官网的文档和鉴权使用方式，编写了 curl http 请求；

curl -X POST \-H "Authorization: Bearer eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiIsInNpZ25fdHlwZSI6IlNJR04ifQ.eyJhcGlfa2V5IjoiNGUwODdlNDEzNTMwNmVmNGE2NzZmMGNjZTNjZWU1NjAiLCJleHAiOjE2OTY5OTM5ODIzMTQsInRpbWVzdGFtcCI6MTY5Njk5MjE4MjMxNH0.9nxhRXTJcP4Q_YTQ8w5y0CZOBOu0epP1J56oDaYewQ8" \-H "Content-Type: application/json" \-H "User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)" \-H "Accept: text/event-stream" \-d '{"top_p": 0.7,"sseFormat": "data","temperature": 0.9,"incremental": true,"request_id": "xfg-1696992276607","prompt": [{"role": "user","content": "写个java冒泡排序"}]}' \http://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_lite/sse-invoke

注意：Authorization: Bearer 后面传的是 JWT Token 不是一个直接从官网复制的 ApiKey - 你可以使用工程中 BearerTokenUtils 创建
之后可以直接运行这段脚本(也可以导入到ApiPost工具中)，执行后就能获得到运行效果了。—— 速度非常快！

三、组件开发

在🤔考虑到抽象和设计原则下，小傅哥这里采用了会话模型结构进行工程框架设计。把程序的调用抽象为一次会话，而会话的创建则交给工厂🏭。通过工厂屏蔽使用细节，在使用上简化调用，尽可能让外部最少知道原则。这样的设计实现方式，既可以满足调用方开心的使用，也可以让SDK贡献者见代码如见文档，容易理解和上手。

1. 工程结构

工程非常注重会话的设计和使用，因为框架的根基搭建好以后，扩展各项功能就会有迹可循。大部分代码就是因为早期没有考虑好框架，最后功能来了被填充的很乱。

2. 会话流程

会话流程以工厂创建 Session 为入口点进行使用，其他的操作都在组件内自己处理好。

3. 代码举例

@Override
public OpenAiSession openSession() {// 1. 日志配置HttpLoggingInterceptor httpLoggingInterceptor = new HttpLoggingInterceptor();httpLoggingInterceptor.setLevel(configuration.getLevel());// 2. 开启 Http 客户端OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder().addInterceptor(httpLoggingInterceptor).addInterceptor(new OpenAiHTTPInterceptor(configuration)).connectTimeout(configuration.getConnectTimeout(), TimeUnit.SECONDS).writeTimeout(configuration.getWriteTimeout(), TimeUnit.SECONDS).readTimeout(configuration.getReadTimeout(), TimeUnit.SECONDS).build();configuration.setOkHttpClient(okHttpClient);// 3. 创建 API 服务IOpenAiApi openAiApi = new Retrofit.Builder().baseUrl(configuration.getApiHost()).client(okHttpClient).addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create()).addConverterFactory(JacksonConverterFactory.create()).build().create(IOpenAiApi.class);configuration.setOpenAiApi(openAiApi);return new DefaultOpenAiSession(configuration);
}

这是一段 DefaultOpenAiSessionFactory 创建工厂开启会话的服务对象。使用方只需要在自己的工程中，创建出一个工厂对象就可以对接使用了。下文有代码示例
其他更多的代码，直接看小傅哥开发好的 chatglm-sdk-java

四、组件使用

1. 组件配置

申请ApiKey：https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys - 注册申请开通，即可获得 ApiKey
运行环境：JDK 1.8+
maven pom - 暂时测试阶段，未推送到Maven中央仓库，需要下载代码本地 install 后使用

<dependency><groupId>cn.bugstack</groupId><artifactId>chatglm-sdk-java</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

源码(Github)：https://github.com/fuzhengwei/chatglm-sdk-java
源码(Gitee)：https://gitee.com/fustack/chatglm-sdk-java
源码(Gitcode)：https://gitcode.net/KnowledgePlanet/road-map/chatglm-sdk-java

2. 单元测试

@Slf4j
public class ApiTest {private OpenAiSession openAiSession;@Beforepublic void test_OpenAiSessionFactory() {// 1. 配置文件Configuration configuration = new Configuration();configuration.setApiHost("https://open.bigmodel.cn/");configuration.setApiSecretKey("4e087e4135306ef4a676f0cce3cee560.sgP2*****");// 2. 会话工厂OpenAiSessionFactory factory = new DefaultOpenAiSessionFactory(configuration);// 3. 开启会话this.openAiSession = factory.openSession();}/*** 流式对话*/@Testpublic void test_completions() throws JsonProcessingException, InterruptedException {// 入参；模型、请求信息ChatCompletionRequest request = new ChatCompletionRequest();request.setModel(Model.CHATGLM_LITE); // chatGLM_6b_SSE、chatglm_lite、chatglm_lite_32k、chatglm_std、chatglm_prorequest.setPrompt(new ArrayList<ChatCompletionRequest.Prompt>() {private static final long serialVersionUID = -7988151926241837899L;{add(ChatCompletionRequest.Prompt.builder().role(Role.user.getCode()).content("写个java冒泡排序").build());}});// 请求openAiSession.completions(request, new EventSourceListener() {@Overridepublic void onEvent(EventSource eventSource, @Nullable String id, @Nullable String type, String data) {ChatCompletionResponse response = JSON.parseObject(data, ChatCompletionResponse.class);log.info("测试结果 onEvent：{}", response.getData());// type 消息类型，add 增量，finish 结束，error 错误，interrupted 中断if (EventType.finish.getCode().equals(type)) {ChatCompletionResponse.Meta meta = JSON.parseObject(response.getMeta(), ChatCompletionResponse.Meta.class);log.info("[输出结束] Tokens {}", JSON.toJSONString(meta));}}@Overridepublic void onClosed(EventSource eventSource) {log.info("对话完成");}});// 等待new CountDownLatch(1).await();}}

这是一个单元测试类，也是最常使用的流式对话模式。

五、应用接入

1. SpringBoot 配置类

@Configuration
@EnableConfigurationProperties(ChatGLMSDKConfigProperties.class)
public class ChatGLMSDKConfig {@Bean@ConditionalOnProperty(value = "wxpay.config.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = false)public OpenAiSession openAiSession(ChatGLMSDKConfigProperties properties) {// 1. 配置文件cn.bugstack.chatglm.session.Configuration configuration = new cn.bugstack.chatglm.session.Configuration();configuration.setApiHost(properties.getApiHost());configuration.setApiSecretKey(properties.getApiSecretKey());// 2. 会话工厂OpenAiSessionFactory factory = new DefaultOpenAiSessionFactory(configuration);// 3. 开启会话return factory.openSession();}}@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "chatglm.sdk.config", ignoreInvalidFields = true)
public class ChatGLMSDKConfigProperties {/** 状态；open = 开启、close 关闭 */private boolean enable;/** 转发地址 */private String apiHost;/** 可以申请 sk-*** */private String apiSecretKey;}

@Autowired(required = false)
private OpenAiSession openAiSession;

注意：如果你在服务中配置了关闭启动 ChatGLM SDK 那么注入 openAiSession 为 null

2. yml 配置

# ChatGLM SDK Config
chatglm:sdk:config:# 状态；true = 开启、false 关闭enabled: false# 官网地址 api-host: https://open.bigmodel.cn/# 官网申请 https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeysapi-key: 4e087e4135306ef4a676f0cce3cee560.sgP2DUs*****

你可以在配置文件中，通过 enabled 参数，启动和关闭 ChatGLM SDK

六、应用开发

基于本文开发的 ChatGLM SDK 就可以对接到 OpenAi 开发一个自己的应用了。https://bugstack.cn/md/project/chatgpt/chatgpt.html