《智能代码审查系统》编码实现-第02节：对接各种AI大模型客户端

作者：冰河
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大家好，我是冰河~~

上一节我们把项目的基础设施搭好了：异步线程池、Web 静态资源配置、全局常量、两个实体类以及对应的 Repository。说白了，就是让项目能跑起来，能存数据。

但我们的核心目标是“智能代码审查”，没有大模型怎么行？这一节就来干正事：实现 AI 大模型客户端层。

目前我们打算对接的模型有：OpenAI（GPT-3.5/4/5）、DeepSeek、智谱 GLM、通义千问。这几家 API 长得不太一样，但核心都是发 HTTP 请求、收 JSON、取 content。所以一定要抽象出一层，让上层代码不关心具体用的是哪家模型。

一、整体进展回顾

在开始之前，先快速回顾一下项目目前的状态。

目前已完成：

  • AsyncConfig：线程池配置，核心 5 线程，最大 20，队列 100
  • WebConfig：静态资源映射到 classpath:/static/
  • AiReviewConstants：全局常量，避免魔法值
  • MrReviewLog 和 PushReviewLog：两个实体类，Builder 模式
  • MrReviewLogRepository 和 PushReviewLogRepository：数据访问层，支持多条件过滤和去重查询

本节要完成：

  • LLM 客户端统一接口 LLMClient
  • 抽象基类 BaseOpenAIClient（封装 HTTP 调用、超时、JSON 解析）
  • 四个具体实现：OpenAIClient、DeepSeekClient、QwenClient、GlmClient
  • 工厂类 LLMFactory，根据配置动态创建对应的客户端

二、为什么要设计一个独立的客户端层

在实际开发中，我们可能会因为成本、速度、稳定性等原因切换不同的模型。比如：

  • 日常开发用 DeepSeek（便宜，够用）
  • 核心模块用 GPT-4（更准确）
  • 国内部署用通义千问或 GLM（合规）

如果代码里到处是 new OpenAIClient(...)，换模型时得改十几个文件，太痛苦。所以我们做了一层抽象：

  • 统一接口 LLMClient：不管底层是谁，上层只需要调用 completions(messages) 拿结果。
  • 工厂模式 LLMFactory：根据配置文件 llm.provider 的值，自动给你返回对应的客户端实例。
  • 模板方法 BaseOpenAIClient：把 HTTP 请求、超时、重试、JSON 解析等通用逻辑写在基类里，各个子类几乎不需要写代码（除了构造函数）。

这样一来，上层业务代码（比如 CodeReviewService）只需要注入 LLMFactory，然后 llmFactory.getClient() 就能拿到当前配置的客户端，完全不知道底层是谁。

三、核心类实现关系

这张图里上半部分是 LLM 客户端层（接口→抽象基类→四个具体实现→工厂），中间偏右是实体和 Repository，下面是配置和常量。整体分层很清楚。

四、LLM 客户端调用流程

先看一张时序图，理解一个完整的审查请求是如何从业务代码走到具体模型 API 的：

简单说就是：业务层拿到客户端 → 调用 completions → 基类负责拼 JSON、发请求、解析 → 返回纯文本。

五、工厂创建客户端的决策流程

LLMFactory 怎么决定创建哪个客户端？看下面这张图：

实际代码中就是 switch 表达式，很直观。

六、BaseOpenAIClient 的请求构建细节

抽象基类里面做了哪些事？我画了张流程图：

其中有个小坑：智谱 GLM 的 chat 接口路径不是标准的 /chat/completions，而是 /api/anthropic，所以我们在 CheckProvider 那里特殊处理了一下。

七、核心代码实现

7.1 统一接口：LLMClient

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写在最后

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好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~