MiniMax Chat
Spring AI 支持来自 MiniMax 的多种人工智能语言模型。你可以与 MiniMax 语言模型交互，并基于 MiniMax 模型创建一个多语言对话助手。
前提条件
你需要创建一个与MiniMax连接的API来访问MiniMax语言模型。
请在MiniMax注册页面创建账户，并在API密钥页面生成令牌。
Spring AI 项目定义了一个名为 spring.ai.minimax.api-key 的配置属性，您应将其设置为从 API 密钥页面获取的 API Key 的值。
您可以在 application.properties 文件中设置此配置属性：
spring.ai.minimax.api-key=<your-minimax-api-key>
为了在处理敏感信息（如 API 密钥）时增强安全性，您可以使用 Spring 表达式语言（SpEL）来引用环境变量：
# In application.yml
spring:
ai:
minimax:
api-key: ${MINIMAX_API_KEY}
# In your environment or .env file
export MINIMAX_API_KEY=<your-minimax-api-key>
您也可以在应用程序代码中以编程方式设置此配置：
// Retrieve API key from a secure source or environment variable
String apiKey = System.getenv("MINIMAX_API_KEY");
添加仓库和物料清单（BOM）
Spring AI 的构件已发布至 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库。请参考构件仓库章节，将这些仓库添加到您的构建系统中。
为了便于依赖管理，Spring AI 提供了一个 BOM（物料清单），以确保在整个项目中使用的 Spring AI 版本保持一致。请参阅依赖管理部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。
自动配置
Spring AI 自动配置和 starter 模块的 artifact 名称发生了重大变化。更多信息请参阅 升级说明。
Spring AI 为 Azure MiniMax Embedding 模型提供了 Spring Boot 自动配置。要启用它，请将以下依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-minimax</artifactId>
</dependency>
或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-minimax'
}
参考Dependency Management章节，将 Spring AI BOM 添加到你的构建文件中。
嵌入属性
重试属性
spring.ai.retry 前缀用作属性前缀，允许您为 MiniMax Embedding 模型配置重试机制。
| 属性 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| spring.ai.retry.max-attempts | 最大重试次数。 | 10 |
| spring.ai.retry.backoff.initial-interval | 指数退避策略的初始休眠时长。 | 2 秒 |
| spring.ai.retry.backoff.multiplier | 退避间隔乘数。 | 5 |
| spring.ai.retry.backoff.max-interval | 最大退避时长。 | 3 分钟 |
| spring.ai.retry.on-client-errors | 如果为 false，则抛出 NonTransientAiException，并且不会为 4xx 客户端错误代码尝试重试。 | false |
| spring.ai.retry.exclude-on-http-codes | 不应触发重试（例如，抛出 NonTransientAiException）的 HTTP 状态码列表。 | empty |
| spring.ai.retry.on-http-codes | 应触发重试（例如，抛出 TransientAiException）的 HTTP 状态码列表。 | empty |
连接属性
spring.ai.minimax 作为属性前缀，用于配置连接到 MiniMax 服务。
| 属性 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| spring.ai.minimax.base-url | 要连接到的 URL | api.minimax.chat |
| spring.ai.minimax.api-key | API 密钥 | - |
配置属性
现在通过以 spring.ai.model.embedding 为前缀的顶级属性来配置嵌入自动配置的启用与禁用。
启用方式：spring.ai.model.embedding=minimax (默认已启用)
禁用方式：spring.ai.model.embedding=none (或任何与 minimax 不匹配的值)
此项变更是为了支持配置多个模型。
前缀 spring.ai.minimax.embedding 是用于配置 MiniMax 的 EmbeddingModel 实现的属性前缀。
| 属性 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| spring.ai.minimax.embedding.enabled (已移除且不再有效) | 启用 MiniMax 嵌入模型。 | true |
| spring.ai.model.embedding | 启用 MiniMax 嵌入模型。 | minimax |
| spring.ai.minimax.embedding.base-url | 可选，覆盖 spring.ai.minimax.base-url 以提供嵌入专用的 URL | - |
| spring.ai.minimax.embedding.api-key | 可选，覆盖 spring.ai.minimax.api-key 以提供嵌入专用的 API 密钥 | - |
| spring.ai.minimax.embedding.options.model | 要使用的模型 | embo-01 |
你可以为 ChatModel 和 EmbeddingModel 实现覆盖通用的 spring.ai.minimax.base-url 和 spring.ai.minimax.api-key。如果设置了 spring.ai.minimax.embedding.base-url 和 spring.ai.minimax.embedding.api-key 属性，它们将优先于通用属性。同样，如果设置了 spring.ai.minimax.chat.base-url 和 spring.ai.minimax.chat.api-key 属性，它们也将优先于通用属性。如果你希望为不同的模型和不同的模型端点使用不同的 MiniMax 账户，这将非常有用。
所有以 spring.ai.minimax.embedding.options 为前缀的属性都可以在运行时被覆盖，方法是在 EmbeddingRequest 调用中添加特定于请求的运行时选项。
运行时选项
MiniMaxEmbeddingOptions.java 提供了 MiniMax 的配置项，例如使用的模型等。
默认选项也可以通过 spring.ai.minimax.embedding.options 属性进行配置。
在启动时，使用 MiniMaxEmbeddingModel 构造函数来设置所有嵌入请求使用的默认选项。在运行时，你可以使用 MiniMaxEmbeddingOptions 实例作为 EmbeddingRequest 的一部分来覆盖默认选项。
例如，为特定请求覆盖默认模型名称：
EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(
new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
MiniMaxEmbeddingOptions.builder()
.model("Different-Embedding-Model-Deployment-Name")
.build()));
示例控制器
这将创建一个 EmbeddingModel 实现，你可以将其注入到你的类中。以下是一个使用 EmbeddingC 实现的简单 @Controller 类示例。
spring.ai.minimax.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.minimax.embedding.options.model=embo-01
@RestController
public class EmbeddingController {
private final EmbeddingModel embeddingModel;
@Autowired
public EmbeddingController(EmbeddingModel embeddingModel) {
this.embeddingModel = embeddingModel;
}
@GetMapping("/ai/embedding")
public Map embed(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel.embedForResponse(List.of(message));
return Map.of("embedding", embeddingResponse);
}
}
手动配置
如果你没有使用 Spring Boot，可以手动配置 MiniMax 嵌入模型。为此，请将 spring-ai-minimax 依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-minimax</artifactId>
</dependency>
或者添加到你的 Gradle build.gradle 构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-minimax'
}
:::提示
请参考依赖管理部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。
:::
spring-ai-minimax 依赖同时也提供了对 MiniMaxChatModel 的访问。关于 MiniMaxChatModel 的更多信息，请参阅 MiniMax Chat Client 章节。
接下来，创建一个 MiniMaxEmbeddingModel 实例，并使用它来计算两个输入文本之间的相似度：
var miniMaxApi = new MiniMaxApi(System.getenv("MINIMAX_API_KEY"));
var embeddingModel = new MiniMaxEmbeddingModel(minimaxApi, MetadataMode.EMBED,
MiniMaxEmbeddingOptions.builder().model("embo-01").build());
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel
.embedForResponse(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"));
MiniMaxEmbeddingOptions 为嵌入请求提供了配置信息。该选项类提供了 builder() 方法，以便轻松创建选项。