第8章: 「智工」AI业务工具集成平台

src/main/java/com/example/chatbot/
├── AiChatbotApplication.java
├── config/
│   └── ToolFunctionConfig.java          # ⭐ 本章新增：Function Calling 工具函数（Spring Function @Bean）
├── controller/
│   ├── ChatController.java              # 基础聊天（历史章节）
│   └── MemoryChatController.java        # ⭐ 本章改造：记忆 + 工具调用 + 流式接口
├── dto/
│   ├── ChatRequest.java
│   ├── ChatResponse.java
│   ├── MemoryChatRequest.java
│   └── MemoryChatResponse.java
└── service/
    └── ConversationService.java         # 会话历史管理（历史章节）

mkdir -p src/main/java/com/example/chatbot/config

package com.example.chatbot.config;

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

/**
 * 工具函数配置
 *
 * 使用 @Tool 注解定义 AI 可以调用的工具函数
 */
@Component
public class ToolFunctionConfig {

    /**
     * 获取当前时间
     */
    @Tool(description = "获取当前的日期和时间，返回格式化的时间字符串")
    public String getCurrentTime() {
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        String formatted = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        System.out.println("🔧 工具调用: getCurrentTime() -> " + formatted);
        return formatted;
    }

    /**
     * 查询数据库
     */
    @Tool(description = "查询数据库，获取用户、订单等数据的统计信息")
    public String queryDatabase(
            @ToolParam(description = "查询的内容，如'用户数量'、'今日订单'、'活跃用户'等") String query) {
        System.out.println("🔧 工具调用: queryDatabase(\"" + query + "\")");

        String result = switch (query.toLowerCase()) {
            case "用户数量", "有多少用户", "用户总数" -> "系统目前有 10,523 个注册用户";
            case "今日订单", "今天的订单", "订单数量" -> "今天共有 156 个订单";
            case "活跃用户", "在线用户" -> "当前有 342 个活跃用户在线";
            default -> "未找到相关数据";
        };

        System.out.println("✅ 返回: " + result);
        return result;
    }

    /**
     * 文件操作
     */
    @Tool(description = "执行文件操作，如查看文件大小、检查文件是否存在等")
    public String fileOperation(
            @ToolParam(description = "操作类型，如'查看大小'、'检查存在'、'最后修改时间'") String operation,
            @ToolParam(description = "文件名") String filename) {
        System.out.println("🔧 工具调用: fileOperation(" + operation + ", " + filename + ")");

        String result = switch (operation.toLowerCase()) {
            case "查看大小", "文件大小", "size" -> "文件 " + filename + " 的大小为 2.5 MB";
            case "检查存在", "是否存在", "exists" -> "文件 " + filename + " 存在";
            case "最后修改时间", "修改时间", "modified" -> "文件 " + filename + " 最后修改时间: 2024-11-21 10:30:00";
            default -> "不支持的操作: " + operation;
        };

        System.out.println("✅ 返回: " + result);
        return result;
    }

    /**
     * 发送通知
     */
    @Tool(description = "发送通知消息给指定用户，支持邮件、短信等方式")
    public String sendNotification(
            @ToolParam(description = "接收通知的用户") String recipient,
            @ToolParam(description = "通知消息内容") String message) {
        System.out.println("🔧 工具调用: sendNotification(" + recipient + ", \"" + message + "\")");

        String notificationId = "NOTIF-" + System.currentTimeMillis();
        String result = "通知已发送给 " + recipient + "，通知ID: " + notificationId;

        System.out.println("✅ 返回: " + result);
        return result;
    }
}

public class MemoryChatController {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MemoryChatController.class);

    private final ChatModel chatModel;
    private final ConversationService conversationService;
    private final org.springframework.ai.chat.client.ChatClient chatClient;  // ⭐ 支持工具

    public MemoryChatController(
        ChatModel chatModel,
        ConversationService conversationService,
        com.example.chatbot.config.ToolFunctionConfig toolFunctionConfig  // ⭐ 注入工具配置
    ) {
        this.chatModel = chatModel;
        this.conversationService = conversationService;
        // ⭐ 创建配置了工具的 ChatClient
        log.info("🔧 正在配置工具函数...");
        this.chatClient = org.springframework.ai.chat.client.ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultTools(toolFunctionConfig)
            .build();
        log.info("✅ ChatClient 已创建，工具函数已配置");
    }
}

/**
 * 带记忆的聊天接口（非流式，支持工具）
 */
@PostMapping
public MemoryChatResponse chat(@RequestBody MemoryChatRequest request) {
    try {
        request.validate();
        
        log.info("收到带记忆的聊天请求 [会话: {}]: {}", 
            request.sessionId(), request.message());
        
        // 1. 保存用户消息
        conversationService.addUserMessage(request.sessionId(), request.message());
        
        // 2. 获取完整历史
        List<Message> history = conversationService.getHistory(request.sessionId());
        
        // 3. 使用 ChatClient 调用 AI（自动选择是否调用工具）
        String aiMessage = chatClient.prompt()
            .messages(history)
            .call()
            .content();
        
        // 4. 保存 AI 回复
        conversationService.addAssistantMessage(request.sessionId(), aiMessage);
        
        int turnCount = history.size() / 2;
        
        return MemoryChatResponse.success(
            request.sessionId(),
            aiMessage,
            turnCount
        );
    } catch (IllegalArgumentException e) {
        return MemoryChatResponse.error("参数错误: " + e.getMessage());
    } catch (Exception e) {
        log.error("处理聊天请求时发生错误", e);
        return MemoryChatResponse.error("服务器错误: " + e.getMessage());
    }
}

@PostMapping(value = "/stream", produces = "text/event-stream")
public Flux<String> streamChat(@RequestBody MemoryChatRequest request) {
    try {
        request.validate();
        
        conversationService.addUserMessage(request.sessionId(), request.message());
        
        // 获取对话历史
        List<Message> history = conversationService.getHistory(request.sessionId());

        // ⭐ 使用 ChatClient 的流式 API（支持工具调用）
        Flux<String> responseFlux = chatClient.prompt()
            .messages(history)
            .stream()
            .content();

        AtomicReference<String> fullResponse = new AtomicReference<>("");

        return responseFlux
            .doOnNext(content -> {
                fullResponse.updateAndGet(cur -> cur + content);
                log.debug("收到流式数据: [{}]", content);
            })
            .filter(content -> content != null && !content.isEmpty())
            .doOnComplete(() -> {
                String finalResponse = fullResponse.get();
                conversationService.addAssistantMessage(request.sessionId(), finalResponse);
                log.info("流式回复完成 [会话: {}]，长度: {} 字符",
                    request.sessionId(), finalResponse.length());
            })
            .doOnError(error -> log.error("流式响应错误", error));
    } catch (Exception e) {
        log.error("处理流式聊天请求时发生错误", e);
        return Flux.just("错误: " + e.getMessage());
    }
}

mvn spring-boot:run

curl http://localhost:8080/api/memory-chat/health

Memory Chat API is running! 🧠🔧

curl -X POST http://localhost:8080/api/memory-chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sessionId": "fc-001",
    "message": "现在几点了？请告诉我准确的时间"
  }'

curl -X POST http://localhost:8080/api/memory-chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sessionId": "fc-002",
    "message": "系统有多少用户？"
  }'

curl -N -X POST http://localhost:8080/api/memory-chat/stream \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sessionId": "fc-stream-001",
    "message": "请用流式方式介绍一下当前时间，并告诉我系统有多少用户"
  }'