tlnshuju

用 Java 做大模型后端，整体可以理解为两件事：

1. 把“模型能力”包装成一个可靠的服务（API）

2. 让业务方（Web/小程序/APP/内部系统）能安全、高效地调用它

我先给你一个整体开发流程，然后分模块说需要注意什么，中间穿插一点 Spring Boot 风格的示例，方便你落地。

一、整体开发流程（从 0 到 上线）

第 1 步：明确需求和使用场景

先把这些问题写清楚：

• 是做 聊天问答、补全、多轮对话，还是 工具调用（函数调用）、agent 流程？

• 延迟要求：用户能接受多少秒的响应？是否需要 流式输出（像 ChatGPT 那样一字一字出）？

• 并发量预估：QPS、峰值、日调用量？

• 模型来源：

  • 直接调用云端大模型 API（如 OpenAI、DeepSeek、Moonshot、本地/私有化等）

  • 还是自己部署本地/私有化大模型（vLLM、Triton 等推理服务）？

• 数据要求：是否涉及敏感数据 / 内网数据，是否要做 脱敏和日志控制？

这些会直接影响你后面：

• 架构复杂度

• 需要哪些中间件（缓存、消息队列、向量库等）

• 安全/合规要怎么做

第 2 步：技术选型与基本架构

后端框架（推荐）：

• Spring Boot：生态最成熟，文档多，适合大部分企业项目

• 对性能要求特别高或需要响应式的，可以考虑 Spring WebFlux 或 Vert.x，但一般 Spring MVC 足够

典型架构：

• gateway / api：对外暴露 HTTP/HTTPS 接口

• llm-service：封装调用大模型的逻辑

• vector-service（可选）：封装向量和检索，用于 RAG

• auth-service：鉴权、限流、配额

• logging & monitoring：统一日志、打点、链路追踪

可以先从 单体 Spring Boot 应用 开始，把这些作为不同 package / module 抽象，将来再拆微服务。

第 3 步：项目初始化

以 Spring Boot 为例：

1. 用 Spring Initializr 建一个项目：

   • 依赖：Spring Web、Spring Validation、Spring Boot Actuator、Lombok、Spring Security（按需）等

2. 设计基本目录结构，例如：

com.example.llmbackend
 ├── api       // controller 层
 ├── service   // 业务逻辑 & 模型编排
 ├── client    // 调用大模型/向量库/其他服务
 ├── config    // 配置类
 ├── dto       // 请求/响应对象
 ├── domain    // 领域对象（如果有）
 └── infra     // 基础设施，例如缓存、持久化等

第 4 步：对接大模型（核心）

这里分两种情况：调用外部模型 API 和 调用本地/私有化模型服务。

4.1 调用外部模型 API

一般就是 HTTP + JSON，流程：

1. 定义一个 client（可以用 RestTemplate 或 WebClient，或 OkHttp/Feign）

2. 封装通用请求参数（模型名、温度、max_tokens、system prompt 等）

3. 做好：

   • 超时控制

   • 重试策略

   • 错误码转换（外部错误 -> 内部统一错误码）

伪代码示例（同步调用）：

@Service
public class LlmClient {
    private final WebClient webClient;
    public LlmClient(WebClient.Builder builder) {
        this.webClient = builder
                .baseUrl("https://api.your-llm.com/v1")
                .build();
    }
    public String chat(String model, String prompt) {
        LlmRequest request = new LlmRequest(model, prompt);
        LlmResponse response = webClient.post()
                .uri("/chat/completions")
                .header("Authorization", "Bearer " + "YOUR_API_KEY")
                .bodyValue(request)
                .retrieve()
                .bodyToMono(LlmResponse.class)
                .block(); // 简单起见，用 block，同步模型调用
        return response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
    }
}

实际上还需要加上超时、重试、日志等配置，避免调用卡死线程。

4.2 调用本地 / 私有化推理服务

比如你自己用 Python/vLLM 部署了一套 HTTP 服务，这里 Java 还是当“HTTP 客户端”，模式一样，只是：

• 要注意 内网通信安全（mTLS、内网地址隔离）

• 服务发现（k8s Service、Nacos、Consul 等）

• 可能需要 批量接口（一次请求多条 prompt，做批推理）

第 5 步：设计对外 API（REST / WebSocket）

一般会有几类接口：

1. 对话接口（非流式）

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    private final ChatService chatService;
    public ChatController(ChatService chatService) {
        this.chatService = chatService;
    }
    @PostMapping
    public ChatResponse chat(@Valid @RequestBody ChatRequest request) {
        return chatService.chat(request);
    }
}

• ChatRequest 里通常有：

  • sessionId（会话 ID）

  • messages（历史消息）

  • tools/functions（可选）

  • temperature、maxTokens 等

• ChatResponse 需要包含：

  • 回复内容

  • token 消耗信息

  • 是否触发工具调用等状态

1. 对话接口（流式，效果更友好）

• HTTP chunked / SSE / WebSocket 三种常见方式

• Spring Boot 可用：SseEmitter 或 WebFlux 的 Flux<ServerSentEvent<...>>

注意点：

• 流式接口要配合前端使用，例如前端逐字填充聊天内容

• 要考虑 中途取消（客户端断开，服务端要停止模型推理）

第 6 步：会话管理 & 上下文

多轮对话必须解决“上下文”问题：

• 简单做法：前端每次带上全部历史消息（但消息长会很贵）

• 稍微专业一点：

  • 只带最近 N 轮消息

  • 做 摘要（summary），把远历史压缩成一段短描述

  • 结合 RAG：从知识库取 Top-K 相关文档，放入 system prompt 或上下文中

服务端需要做的：

• 存储会话 & 消息（Redis/MySQL/Mongo 均可）

• 提供接口：创建会话 / 拉取历史 / 删除会话

• 设计一个“构造上下文”的策略类（ContextBuilder），在调用模型前组合 prompt

第 7 步：集成 RAG（如果要查知识库）

简单版本流程：

1. 文档离线切分 + 向量化，存入向量库（如 Milvus、PgVector、Elasticsearch + dense vector 字段 等）

2. 查询时：

   • 根据用户问题做向量检索，拿到相似的文档片段

   • 将这些片段拼接到 prompt 里面，告诉模型：“以下是相关资料，你只能基于这些回答”

Java 侧需要：

• 一个 VectorStoreClient 来封装向量库操作（插入/查询）

• 一个 RagService，负责：

  • 调用向量库取文档

  • 组装 prompt

  • 调用 LlmClient

第 8 步：性能优化 & 稳定性

这里是大模型后端最容易踩坑的部分。

8.1 并发与线程模型

• 模型调用一般是 IO 密集（网络/推理服务），要避免大量阻塞线程

• Spring WebFlux + WebClient（响应式） 可以更高效地利用线程池

• 对外 API 的 timeout 要 小于 模型调用和上游负载均衡的 timeout，避免“僵尸请求”

8.2 限流 & 熔断 & 重试

• 针对接口、IP、用户、API key 做限流（如基于 Redis + Lua，或用 Resilience4j / Sentinel）

• 模型服务不稳定时：

  • 快速失败（熔断），避免拖垮整条链路

  • 明确错误信息给调用方（例如：系统繁忙，请稍后重试）

8.3 连接池 & Keep-Alive

• 调用外部模型 API 的 HTTP 客户端要：

  • 复用连接（keep-alive）

  • 设置最大连接数 / 每主机连接数

  • 设置合理读写超时

第 9 步：日志、监控、追踪

至少要做到：

• 请求日志（不记录敏感信息 / prompt 可脱敏）

• 调用大模型的耗时、token 消耗、成功率

• 针对错误场景的报警（例如：5xx 比例 > 某阈值）

可以引入：

• Prometheus + Grafana 做指标

• Zipkin / Jaeger + Spring Cloud Sleuth 做链路追踪

• ELK/EFK 做日志检索

第 10 步：部署与环境

• 容器化：用 Docker 打包 Spring Boot 应用，部署到 k8s

• 配置管理：使用 config server / Nacos / k8s ConfigMap & Secret

• 区分环境：

  • dev：直接连沙盒模型/小模型，便于调试

  • staging：接近生产的模型/参数，用来做压力测试

  • prod：配好限流、监控、告警后，再对外开放

二、开发中需要特别注意的点（踩坑清单）

我按主题给你列一份“注意事项”清单：

1. 安全 & 权限

• 对外一定要有 鉴权（token、API key、OAuth2 等）

• 对内部调用模型时的 API key / 密钥，放在：

  • 环境变量，或

  • k8s Secret，或

  • 专门的密钥管理系统

• 对日志中的：

  • 用户输入（prompt）

  • 模型输出（尤其含隐私信息）
    做脱敏或可控开关

2. 成本控制

• 统计每次调用的：

  • 输入 token

  • 输出 token

• 按用户/部门/应用聚合统计，用于：

  • 限额

  • 结算/报销

  • 优化提示词和上下文长度

3. Prompt 设计 & 可配置化

• system prompt / 模板尽量做成 可配置（数据库 / 配置中心），避免写死在代码里

• 给不同业务线不同模板（客服、代码助手、知识问答等）

4. 版本管理 & 回滚

• 模型版本切换要小心：

  • 比如从 model-v1 切到 model-v2

  • 最好支持灰度：某个比例/某些用户先试新模型

• 保留能力：快速切回旧模型（配置开关 + 配置中心）

5. 测试策略

• 单元测试：

  • 对业务逻辑、上下文构建、RAG 逻辑做单测

  • 对 LlmClient 可以 mock 掉真实模型调用

• 集成测试：

  • 在测试环境调用真实/小号模型，看整体链路

• 回归测试：

  • 抽取一批典型问题，做 A/B，对比新旧版本的“主观效果”（可以人工评审）

三、给你一个极简端到端示例结构（非完整代码）

请求 DTO：

@Data
public class ChatRequest {
    @NotBlank
    private String sessionId;
    @NotBlank
    private String userMessage;
    private Double temperature;
    private Integer maxTokens;
}

响应 DTO：

@Data
@AllArgsConstructor
public class ChatResponse {
    private String reply;
    private long promptTokens;
    private long completionTokens;
}

Service：

@Service
public class ChatService {
    private final LlmClient llmClient;
    private final ConversationStore conversationStore; // 自己实现，可用 Redis/DB
    public ChatService(LlmClient llmClient, ConversationStore conversationStore) {
        this.llmClient = llmClient;
        this.conversationStore = conversationStore;
    }
    public ChatResponse chat(ChatRequest request) {
        // 1. 取历史记录，构造上下文
        List history = conversationStore.getHistory(request.getSessionId());
        // 2. 构造 prompt（这里只是简单拼接）
        String prompt = buildPrompt(history, request.getUserMessage());
        // 3. 调用大模型
        LlmResult result = llmClient.chat("your-model-name", prompt, request.getTemperature(), request.getMaxTokens());
        // 4. 存历史
        conversationStore.append(request.getSessionId(), request.getUserMessage(), result.getReply());
        // 5. 返回
        return new ChatResponse(result.getReply(), result.getPromptTokens(), result.getCompletionTokens());
    }
    private String buildPrompt(List history, String userMessage) {
        // 这里可以做更多控制：截断、摘要、RAG 等
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Message msg : history) {
            sb.append(msg.getRole()).append(": ").append(msg.getContent()).append("\n");
        }
        sb.append("user: ").append(userMessage);
        return sb.toString();
    }
}

四、如果你想要一个“实战版”的开发路径

我帮你排一个可以直接照着走的 checklist：

1. 用 Spring Boot 初始化一个项目，跑通一个 /health 接口

2. 写一个 LlmClient，先随便用 mock 返回固定回答（不连真实模型）

3. 定义 ChatRequest / ChatResponse，写 ChatController + ChatService，本地调通一问一答

4. 把 LlmClient 替换成真实模型 API 调用，加入：

   • 超时

   • 错误处理

   • 简单日志

5. 加上会话管理（按 sessionId 存历史），实现多轮对话

6. 实现一个简单的限流和鉴权（比如每个 API key 每分钟 N 次）

7. 部署到测试环境（Docker + k8s / 云主机）

8. 加监控（Actuator + Prometheus）和日志搜索

9. 压测（JMeter/Locust），根据瓶颈优化线程池、超时、连接池

10. 最后再逐步加：RAG、流式输出、工具调用、灰度模型等能力