在 Java 中构建您的第一个 AI 客户端（Cerebras AI）

Source: Dev.to

在本教程中，您将学习如何在 Java 中构建一个非常简单的 AI 聊天客户端。由于免费层和速度的原因，我们将在此使用 Cerebras AI。相同的原理同样适用于其他 AI 提供商，如 OpenAI（ChatGPT）、Claude 或 Gemini——只需调整 API 端点和模型名称。

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您需要的东西

• Java 11 或更高版本（我们将使用现代的 HttpClient API）
• Cerebras AI API 密钥
• 您喜欢的 IDE 或文本编辑器

Step 1: 获取您的 Cerebras API 密钥

1. 访问 Cerebras AI 网站 并注册账户。
2. 前往 API 部分或开发者仪表板。
3. 生成一个新的 API 密钥。
4. 复制该密钥——在下一步中需要使用它。

⚠️ 安全提示： 保持您的 API 密钥机密，切勿将其提交到版本控制！

第2步：将 API 密钥设置为环境变量

将密钥存储在环境变量中可以避免将其写入源代码，并使程序更具可移植性。

在 Windows 上

SETX CEREBRAS_API_KEY "your-api-key-here"

将 your-api-key-here 替换为实际的密钥。
重新启动 IDE 或终端以使更改生效。

在 macOS / Linux 上

在 ~/.bashrc、~/.zshrc 或 ~/.bash_profile 中添加以下行：

export CEREBRAS_API_KEY="your-api-key-here"

然后重新加载配置：

source ~/.bashrc   # or source ~/.zshrc

第3步：创建你的 Java 项目

创建一个名为 AIChat.java 的新文件，并粘贴下面的代码。

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;

public class AIChat {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        String apiKey = System.getenv("CEREBRAS_API_KEY");

        String requestBody = """
        {
            "model": "llama3.1-8b",
            "messages": [
                {"role": "user", "content": "How to win a lotto?"}
            ],
            "temperature": 0.2
        }
        """;

        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                .uri(URI.create("https://api.cerebras.ai/v1/chat/completions"))
                .header("Content-Type", "application/json")
                .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody))
                .build();

        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        HttpResponse response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

        System.out.println(response.body());
    }
}

Source: …

理解代码

1. 读取 API 密钥

String apiKey = System.getenv("CEREBRAS_API_KEY");

从你之前设置的环境变量中获取密钥。

2. 构建请求体

String requestBody = """
{
    "model": "llama3.1-8b",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "How to win a lotto?"}
    ],
    "temperature": 0.2
}
""";

• model – 要使用的 AI 模型（Cerebras 提供了多个 Llama 变体）。
• messages – 消息对象数组（包含 role 和 content）。
• temperature – 控制随机性（0.0 = 确定性，1.0 = 创意性）。

3. 创建 HTTP 请求

HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
    .uri(URI.create("https://api.cerebras.ai/v1/chat/completions"))
    .header("Content-Type", "application/json")
    .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
    .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody))
    .build();

设置端点、内容类型、授权头以及 JSON 负载。

4. 发送请求

HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpResponse response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());

创建 HTTP 客户端，发送请求，并打印原始 JSON 响应。

第4步：运行你的应用程序

javac AIChat.java
java AIChat

您应该会看到一个包含 AI 答案的 JSON 响应。

解析 JSON 响应

原始的 JSON 并不友好。下面是一种快速且简陋的方法，用于提取 AI 的消息。对于生产代码，建议使用像 Gson 或 Jackson 这样的正式 JSON 库。

// Add this method inside the AIChat class
private static String extractContent(String jsonResponse) {
    int start = jsonResponse.indexOf("\"content\":\"") + 11;
    int end   = jsonResponse.indexOf("\"", start);
    return jsonResponse.substring(start, end);
}

然后可以将最后的 System.out.println(response.body()); 替换为：

String content = extractContent(response.body());
System.out.println("AI says: " + content);

🎉 完成！

您现在拥有一个可以与 Cerebras AI（或任何兼容提供商）通信的最小 Java 客户端。欢迎扩展此程序——添加循环实现持续聊天、集成用户界面，或换用其他模型。祝编码愉快！

适配其他 AI 提供商

想使用不同的 AI 提供商？以下是需要更改的内容：

OpenAI (ChatGPT)

• Endpoint: https://api.openai.com/v1/chat/completions
• Model: gpt-4 或 gpt-3.5-turbo
• API‑Key 环境变量: OPENAI_API_KEY

Anthropic (Claude)

• Endpoint: https://api.anthropic.com/v1/messages
• Model: claude-sonnet-4-5-20250929
• Headers:
  • 使用 x-api-key 替代 Authorization
  • 添加 anthropic-version: 2023-06-01

Google (Gemini)

• Endpoint: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent
• Note: 请求格式不同——详情请参阅 Google 的文档。

下一步

• 添加用户输入，使其交互式。
• 通过维护 messages 数组实现会话历史。
• 为网络问题和 API 错误添加错误处理。
• 使用 Gson 或 Jackson 正确解析 JSON 响应。
• 创建命令行聊天界面。
• 尝试不同的模型和 temperature 参数设置。

结论

恭喜你——你已经成功用 Java 构建了第一个 AI 客户端！ 🎉
这个简单示例演示了无论选择哪个 AI 提供商都要使用的核心概念。关键要点包括：

• 理解 HTTP 请求。
• 格式化 JSON 负载。
• 安全的 API 密钥管理。

祝编码愉快，尽情探索 AI 集成的世界吧！

关于作者

Deividas Strole – 位于加利福尼亚的全栈开发者，专注于 Java、Spring Boot、React 和 AI 驱动的开发。他撰写软件工程、现代全栈开发和数字营销策略方面的内容。

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