MiniMax Chat

Spring AI 支援 MiniMax 提供的各種 AI 語言模型。您可以與 MiniMax 語言模型互動，並基於 MiniMax 模型構建多語言對話助手。

前提條件

您需要在 MiniMax 建立 API 才能訪問 MiniMax 語言模型。

在 MiniMax 註冊頁面 建立賬戶，並在 API Keys page 生成 token。Spring AI 專案定義了一個名為 spring.ai.minimax.api-key 的配置屬性，您應將其設定為從 API Keys page 獲取的 API Key 的值。匯出環境變數是設定該配置屬性的一種方式。

export SPRING_AI_MINIMAX_API_KEY=<INSERT KEY HERE>

新增倉庫和 BOM

Spring AI 的構件（artifact）釋出在 Maven Central 和 Spring Snapshot 倉庫中。請參考倉庫部分，將這些倉庫新增到您的構建系統。

為了幫助進行依賴管理，Spring AI 提供了一個 BOM (bill of materials)，以確保在整個專案中使用一致版本的 Spring AI。請參考依賴管理部分，將 Spring AI BOM 新增到您的構建系統。

自動配置

Spring AI 自動配置、starter 模組的構件名稱發生了重大變化。請參考升級注意事項獲取更多資訊。

Spring AI 為 MiniMax Chat Client 提供了 Spring Boot 自動配置。要啟用它，請將以下依賴新增到專案的 Maven pom.xml 檔案中

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-minimax</artifactId>
</dependency>

或新增到您的 Gradle build.gradle 構建檔案中。

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-minimax'
}
請參考依賴管理部分，將 Spring AI BOM 新增到您的構建檔案中。

對話屬性

重試屬性

字首 spring.ai.retry 用作屬性字首，允許您配置 MiniMax 對話模型的重試機制。

屬性 描述 預設值

spring.ai.retry.max-attempts

最大重試次數。

10

spring.ai.retry.backoff.initial-interval

指數回退策略的初始睡眠時長。

2 秒。

spring.ai.retry.backoff.multiplier

回退間隔乘數。

5

spring.ai.retry.backoff.max-interval

最大回退時長。

3 分鐘。

spring.ai.retry.on-client-errors

如果為 false，則丟擲 NonTransientAiException，且不嘗試重試 4xx 客戶端錯誤碼。

false

spring.ai.retry.exclude-on-http-codes

不應觸發重試的 HTTP 狀態碼列表（例如，丟擲 NonTransientAiException）。

空

spring.ai.retry.on-http-codes

應觸發重試的 HTTP 狀態碼列表（例如，丟擲 TransientAiException）。

空

連線屬性

字首 spring.ai.minimax 用作屬性字首，允許您連線到 MiniMax。

屬性 描述 預設值

spring.ai.minimax.base-url

要連線的 URL

api.minimax.chat

spring.ai.minimax.api-key

API 金鑰

-

配置屬性

對話自動配置的啟用和停用現在透過字首為 spring.ai.model.chat 的頂級屬性進行配置。

要啟用，spring.ai.model.chat=minimax (預設啟用)

要停用，spring.ai.model.chat=none (或任何與 minimax 不匹配的值)

進行此更改是為了允許配置多個模型。

字首 spring.ai.minimax.chat 是屬性字首，允許您配置 MiniMax 的對話模型實現。

屬性 描述 預設值

spring.ai.minimax.chat.enabled (已移除且不再有效)

啟用 MiniMax 對話模型。

true

spring.ai.model.chat

啟用 MiniMax 對話模型。

minimax

spring.ai.minimax.chat.base-url

可選地覆蓋 spring.ai.minimax.base-url 以提供對話特定的 URL

api.minimax.chat

spring.ai.minimax.chat.api-key

可選地覆蓋 spring.ai.minimax.api-key 以提供對話特定的 api-key

-

spring.ai.minimax.chat.options.model

這是要使用的 MiniMax 對話模型

abab6.5g-chat (其中的 abab5.5-chat, abab5.5s-chat, abab6.5-chat, abab6.5g-chat, abab6.5t-chat 和 abab6.5s-chat 指向最新的模型版本)

spring.ai.minimax.chat.options.maxTokens

在對話補全中生成的最大 token 數量。輸入 token 和生成 token 的總長度受模型的上下文長度限制。

-

spring.ai.minimax.chat.options.temperature

用於控制生成補全的表觀創造力的取樣溫度。值越高，輸出越隨機；值越低，結果越集中和確定。不建議在同一補全請求中同時修改 temperature 和 top_p，因為這兩個設定的互動作用難以預測。

0.7

spring.ai.minimax.chat.options.topP

取樣溫度的替代方法，稱為核取樣（nucleus sampling），模型會考慮具有 top_p 機率質量的 token 的結果。例如，0.1 表示僅考慮機率質量排名前 10% 的 token。我們通常建議修改其中一個或 temperature，但不要同時修改兩者。

1.0

spring.ai.minimax.chat.options.n

為每個輸入訊息生成多少個對話補全選項。請注意，您將根據所有選項生成的 token 總數付費。預設值為 1，不能大於 5。特別是當 temperature 非常小接近 0 時，我們只能返回 1 個結果。如果此時 n 已經設定且>1，服務將返回非法輸入引數錯誤（invalid_request_error）

1

spring.ai.minimax.chat.options.presencePenalty

介於 -2.0 和 2.0 之間的數字。正值會根據新 token 是否已在文字中出現而對其進行懲罰，從而增加模型談論新主題的可能性。

0.0f

spring.ai.minimax.chat.options.frequencyPenalty

介於 -2.0 和 2.0 之間的數字。正值會根據新 token 到目前為止在文字中的現有頻率對其進行懲罰，從而降低模型重複相同行的可能性。

0.0f

spring.ai.minimax.chat.options.stop

模型將停止生成由 stop 指定的字元，目前僅支援 ["stop_word1"] 格式的單個停止詞。

-
您可以為 ChatModel 實現覆蓋通用的 spring.ai.minimax.base-url 和 spring.ai.minimax.api-key。如果設定了 spring.ai.minimax.chat.base-url 和 spring.ai.minimax.chat.api-key 屬性，則它們優先於通用屬性。如果您希望為不同的模型和不同的模型端點使用不同的 MiniMax 賬戶，這將非常有用。
所有以 spring.ai.minimax.chat.options 為字首的屬性都可以在執行時透過向 Prompt 呼叫新增請求特定的 執行時選項 進行覆蓋。

執行時選項

MiniMaxChatOptions.java 提供了模型配置，例如要使用的模型、溫度、頻率懲罰等。

在啟動時，可以透過 MiniMaxChatModel(api, options) 建構函式或 spring.ai.minimax.chat.options.* 屬性配置預設選項。

在執行時，您可以透過向 Prompt 呼叫新增新的、特定於請求的選項來覆蓋預設選項。例如，為特定請求覆蓋預設模型和溫度

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        MiniMaxChatOptions.builder()
            .model(MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue())
            .temperature(0.5)
        .build()
    ));
除了模型特定的 MiniMaxChatOptions，您還可以使用透過 ChatOptionsBuilder#builder() 建立的可移植 ChatOptions 例項。

示例 Controller

建立 一個新的 Spring Boot 專案，並將 spring-ai-starter-model-minimax 新增到您的 pom（或 gradle）依賴項中。

在 src/main/resources 目錄下新增一個 application.properties 檔案，以啟用和配置 MiniMax 對話模型

spring.ai.minimax.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.minimax.chat.options.model=abab6.5g-chat
spring.ai.minimax.chat.options.temperature=0.7
將 api-key 替換為您的 MiniMax 憑據。

這將建立一個 MiniMaxChatModel 實現，您可以將其注入到您的類中。這是一個簡單的 @Controller 類使用對話模型生成文字的示例。

@RestController
public class ChatController {

    private final MiniMaxChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(MiniMaxChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
	public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        var prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}

手動配置

MiniMaxChatModel 實現了 ChatModel 和 StreamingChatModel 介面，並使用低層 MiniMaxApi 客戶端連線到 MiniMax 服務。

將 spring-ai-minimax 依賴新增到專案的 Maven pom.xml 檔案中

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-minimax</artifactId>
</dependency>

或新增到您的 Gradle build.gradle 構建檔案中。

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-minimax'
}
請參考依賴管理部分，將 Spring AI BOM 新增到您的構建檔案中。

接下來，建立一個 MiniMaxChatModel 並使用它生成文字

var miniMaxApi = new MiniMaxApi(System.getenv("MINIMAX_API_KEY"));

var chatModel = new MiniMaxChatModel(this.miniMaxApi, MiniMaxChatOptions.builder()
                .model(MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue())
                .temperature(0.4)
                .maxTokens(200)
                .build());

ChatResponse response = this.chatModel.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

// Or with streaming responses
Flux<ChatResponse> streamResponse = this.chatModel.stream(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

MiniMaxChatOptions 提供了對話請求的配置資訊。MiniMaxChatOptions.Builder 是一個流式選項構建器。

低層 MiniMaxApi 客戶端

MiniMaxApi 提供了一個輕量級的 MiniMax API Java 客戶端。

以下是如何以程式設計方式使用該 API 的簡單程式碼片段

MiniMaxApi miniMaxApi =
    new MiniMaxApi(System.getenv("MINIMAX_API_KEY"));

ChatCompletionMessage chatCompletionMessage =
    new ChatCompletionMessage("Hello world", Role.USER);

// Sync request
ResponseEntity<ChatCompletion> response = this.miniMaxApi.chatCompletionEntity(
    new ChatCompletionRequest(List.of(this.chatCompletionMessage), MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue(), 0.7f, false));

// Streaming request
Flux<ChatCompletionChunk> streamResponse = this.miniMaxApi.chatCompletionStream(
        new ChatCompletionRequest(List.of(this.chatCompletionMessage), MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.getValue(), 0.7f, true));

有關更多資訊，請參閱 MiniMaxApi.java 的 JavaDoc。

MiniMax 模型支援 Web 搜尋功能。Web 搜尋功能允許您搜尋 Web 資訊並在對話響應中返回結果。

有關 Web 搜尋的更多資訊，請參閱 MiniMax ChatCompletion。

以下是如何使用 Web 搜尋的簡單程式碼片段

UserMessage userMessage = new UserMessage(
        "How many gold medals has the United States won in total at the 2024 Olympics?");

List<Message> messages = new ArrayList<>(List.of(this.userMessage));

List<MiniMaxApi.FunctionTool> functionTool = List.of(MiniMaxApi.FunctionTool.webSearchFunctionTool());

MiniMaxChatOptions options = MiniMaxChatOptions.builder()
    .model(MiniMaxApi.ChatModel.ABAB_6_5_S_Chat.value)
    .tools(this.functionTool)
    .build();


// Sync request
ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(this.messages, this.options));

// Streaming request
Flux<ChatResponse> streamResponse = chatModel.stream(new Prompt(this.messages, this.options));

MiniMaxApi 示例

  • MiniMaxApiIT.java 測試提供了一些關於如何使用該輕量級庫的通用示例。

  • MiniMaxApiToolFunctionCallIT.java 測試展示瞭如何使用低層 API 呼叫工具函式。>