Spring AI Alibaba 工具调用模块的代码重构实践
在 Spring AI Alibaba 项目的开发过程中,工具调用模块(tool-calls)的代码逐渐出现了一些冗余问题。本文将详细介绍如何通过引入通用模块来优化 BaiduSearch、BingSearch 和 GoogleTranslate 等服务的代码结构。
背景与问题
随着 Spring AI Alibaba 项目中工具调用功能的不断扩展,多个服务类中出现了相似的 WebClient 构建逻辑和常量定义。这种代码重复不仅增加了维护成本,也降低了代码的可读性和一致性。
具体表现在:
- 多个服务类中重复实现 WebClient 的构建逻辑
- 相同功能的常量分散在各个类中定义
- 异常处理和日志记录方式不统一
解决方案设计
项目团队决定通过引入 tool-calls/common 模块来解决这些问题,主要从以下几个方面进行重构:
1. WebClient 构建逻辑的抽象
在 commonToolcallUtils 工具类中,我们提供了通用的 WebClient 构建方法,支持:
- 自定义 Header 配置
- 灵活的超时设置
- 内存管理等参数配置
这些配置通过继承 CommonToolProperties 类来实现,子类可以直接复用父类定义的超时等属性。
2. 常量的统一管理
将项目中常用的常量集中到 CommonToolCallConstants 类中管理,包括:
- 标准的 User-Agent 字符串
- 各种超时设置
- 内存限制参数
这种集中管理方式避免了常量在多个类中重复定义的问题。
3. 服务类的重构
基于上述工具类和常量类,我们对三个主要服务进行了重构:
- BaiduSearchService
- BingSearchService
- GoogleTranslateService
重构后的服务类:
- 统一调用 CommonToolcallUtils 的 WebClient 构建方法
- 使用 CommonToolCallConstants 中的常量
- 代码量显著减少,逻辑更加清晰
实现细节
在具体实现过程中,我们参考了项目中已有的 BaiduMap 工具调用的实现方式,该模块已经成功应用了 common 模块的改造方案。
对于 WebClient 的构建,项目中已经提供了 WebClientTool 类,其中包含了自定义 Header 的构造方法。超时等属性则通过 CommonToolProperties 类进行统一管理,子类通过继承即可获得这些配置。
重构效果
通过这次重构,我们实现了:
- 代码重复率显著降低
- 配置管理更加集中和统一
- 新增工具调用服务的开发效率提高
- 项目整体可维护性增强
总结
Spring AI Alibaba 项目通过引入 common 模块对工具调用功能进行重构,不仅解决了代码冗余问题,还为未来的功能扩展奠定了良好的基础。这种模块化的设计思路值得在其他类似项目中借鉴和应用。
对于开发者而言,理解这种设计模式有助于编写更清晰、更易维护的代码,特别是在需要实现多个相似功能的微服务架构中。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0100AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









