前言
今天给大家介绍一款 前端由uniapp开发的小程序，完美在小程序上运行，对话采用流式对话。后端由springboot+springai开发的应用软件源码。
功能简介
- 支持在管理后台动态新增“DeepSeek”，“openai”，“千帆”，“智谱”，等厂商的大模型。
- 支持在管理后台动态新增AI应用。
- 支持 “文本”和 "绘画" 。
- 支持流式对话，动态调优AI应用的prompt提示词，历史对话轮数，System Role等大模型属性。
- 内置AI应用的提示词都是大厂优化的提示词，有相当高的参考价值。
截图演示
小程序内置的AI应用截图
用dall-e-3 模型 绘画演示图
用 deepseek 测试文本聊天截图：
小程序 动态 切换模型截图
管理后台配置的大模型截图：
后台管理的应用列表截图
视频演示
https://githubs.xyz/show/c3cde6e3-8377-44ca-8ff0-87754094c938.mp4
系统技术介绍
程序前端采用uniapp代码编写， 完美在小程序运行。对话采用了websocket实现流式对话。前端代码截图如下：
管理后台采用了VUE3
后端采用了SpringBoot3 + SpringAI ，版本如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.0</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.aiwaiter</groupId><artifactId>ai-waiter-app</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>ai-waiter-app</name><description>ai-waiter-app</description><properties><java.version>17</java.version><spring-ai.version>1.0.0-SNAPSHOT</spring-ai.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-qianfan</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId></dependency>//.......
</project>熟悉springai的同学都知道，大模型的apikey都是直接配置到yml中的，是无法做到动态在管理后台配置的。所以本人没有用到自动装配，而是通过内部的动态构建Client方式。
整体源码，我已经整理清楚，移步获取：
gitcode.典康姆/hadluo2/AI.git项目部署步骤
项目包构建
由于阿里镜像的maven无法下载 spring-ai 相关的jar包。本人也将下载好的仓库打包到源码里面了， 用户自己构建时，记得替换仓库。
如果用户自己能搭飞机，用默认的maven的settings配置，也可以自己下载jar。
数据库
数据库采用了mysql8 ，用户需要自行安装mysql，然后将源码中的sql文件导入到数据库。
安装Redis
项目登录相关用到了redis，需要用户自行安装redis。
启动后端
启动前请检查yml配置是否正确。然后等待项目构建完成后，找到 AiWaiterAppApplication 类， 然后启动就可以了，项目启动占用8999端口。
管理后台端启动
node版本：v22.12.0
npm install
npm run dev
小程序端启动
直接将项目导入到hbuilder里面，然后安装微信开发者工具，然后运行就可以了，也可以直接运行在浏览器中。
结尾语
关注我，我将分享多更AI相关的知识。