Java 17 + Google PaLM API：构建生成式 AI 应用实战-平芜编程栈

这次我们来看 Java 开发者如何接入生成式 AI。主角不是 Python、不是 LangChain，而是 Google PaLM API 配 Java 17。不用买显卡，不用本地拉模型，只需要 JDK、Maven 和一个 API Key，就可以用 Java 代码发起文本生成、对话、文本向量化等请求。

PaLM 是 Google 的大语言模型系列，PaLM API 提供的是云上推理服务，Java 开发者可以通过 HTTPS 直接调用，也可以把它接进 Spring Boot 项目变成自己的 REST 接口。这篇文章会从环境准备、Maven 工程搭建、Java 原生 HttpClient 调用、Spring Boot 接口封装、批量任务、性能观察、常见问题排查几个部分展开。目标很明确：读完你能用 Java 写一个能跑的 AI 文本生成服务。

1. 核心能力速览

能力项	说明
项目类型	Google PaLM API + Java 后端集成
模型能力	text-bison-001 文本生成、chat-bison-001 对话、embedding-gecko-001 文本向量化
Java 接入方式	官方 Java SDK、Vertex AI SDK、纯 HTTP + Spring 生态
硬件门槛	无需本地 GPU，云 API 推理
启动方式	Spring Boot 启动 / 命令行 Java 工程
是否支持 API	支持，本身是 REST API 服务
是否支持批量任务	支持，Java 端用线程池控制并发
适合场景	文本摘要、翻译、分类、问答、代码辅助、知识库向量化
主要成本	API 调用次数和输出 Token 数
网络要求	需要能访问 Google API 服务

这里的重点要提前说清楚：PaLM API 是云服务，不是本地模型。它对开发者手里的设备要求很低，普通开发机就能跑，但它对网络环境和 Google Cloud 账号有要求。如果你所在网络环境无法访问 Google API，那需要先解决网络连通性问题，或者在可连通的环境中进行开发和测试。

2. Google PaLM API 与 Java 生态概览

Google PaLM API 是 Google 对外提供的大语言模型服务接口，早期面向开发者开放的是 PaLM 2 系列模型，包括文本生成、对话、嵌入三大类能力。现在 Google AI 侧已经逐步演进到 Gemini 系列模型，但 PaLM API 时代的调用方式和集成思路没有变：HTTP 请求、消息体、Token 限制、API Key 鉴权。对一个 Java 开发者来说，学习 PaLM API 的请求结构，本质上是在学习大语言模型服务的通用接入方式。

Java 生态接入 PaLM API 主要有三条路：

接入方式	依赖	上手难度	适用场景
官方 Java SDK	google-cloud-vertexai 或 generative-ai SDK	中等	深度集成，后续想用 Vertex AI 全流程
Google Cloud Vertex AI	需要 GCP 项目配置	偏高	企业级项目，需要模型调优、部署管理
纯 HTTP + RestClient/WebClient/HttpClient	无额外 SDK 依赖	低	快速验证、轻量集成、避免 SDK 版本冲突

我推荐大多数 Java 开发者从第三条路开始。原因很简单：大模型 API 本身就是 HTTP 接口，Java 的 HttpClient 和 Jackson 就能处理，不引入额外 SDK，减少依赖冲突，代码也更可控。

3. 适用场景与使用边界

PaLM API 适合的 Java 应用场景集中在文本理解和文本生成。典型场景包括：

文本摘要：给一段长文，让模型输出要点。
翻译助手：多语言翻译，输出格式可控。
内容分类：客服工单、用户反馈自动分类。
问答机器人：基于 chat-bison 构建多轮对话。
代码辅助：生成代码片段、解释报错信息。
知识库向量化：用 embedding-gecko-001 把文档转成向量，接入向量数据库。

同时也要说清楚不适合什么场景。PaLM API 是云端 API，不适合需要完全离线运行、数据不能出内网的场景。如果企业数据合规要求严格，那应该去看 Google Cloud Vertex AI 的企业版部署，或者考虑本地开源模型方案。对个人开发者而言，PaLM API 的免费额度适合学习和原型验证，进入生产环境前需要关注调用成本和配额限制。

合规方面要特别强调几点：PaLM API 的请求和数据会进入 Google 的服务端，涉及用户隐私、商业机密、个人身份信息的数据不要直接发送。发票、合同、病历等敏感材料不要随便传到公共 API。使用生成式 AI 输出时，涉及用户生成内容、版权素材、人脸、声音等，必须确认授权，发布前要做人工复核。

4. 环境准备与前置条件

开始写代码前，先把环境列出来。下面是通用的检查清单，实际版本按你自己机器情况调整。

4.1 JDK 与 Java 环境变量

推荐 JDK 17，Spring Boot 3.x 对 JDK 17 支持较好。如果不用 Spring Boot，JDK 11 以上也足够。

JDK 安装完之后，主要确认两个环境变量：

JAVA_HOME：指向 JDK 安装目录。
PATH：包含 %JAVA_HOME%\bin。

很多 Java 新手在配置环境时卡住，本质是 JAVA_HOME 配了但 PATH 没配，或者配了 PATH 但没重开终端。Windows 上配置完要重启命令行窗口，Linux/macOS 要执行source ~/.bashrc或source ~/.zshrc。

终端验证：

java -version javac -version mvn -version

能正确输出版本号，说明 JDK 和 Maven 环境没问题。

4.2 获取 PaLM API Key

PaLM API 的鉴权方式比较简单，可以通过 Google AI Studio 获取 API Key。获取后建议用环境变量保存，不要硬编码在代码里。

在 application.yml 或者 Java 启动脚本中读取环境变量，例如：

export PALM_API_KEY="你的APIKey"

Windows PowerShell 下：

$env:PALM_API_KEY="你的APIKey"

4.3 网络访问要求

PaLM API 是 Google 的云服务，需要开发环境能够访问 Google API 域名。如果你在本地网络环境下无法访问，建议在海外云服务器上部署测试，或使用可以连通 Google API 的开发环境，不要因此打断开发节奏。

4.4 开发工具

IDE：IntelliJ IDEA 或 VS Code 均可。
Maven：3.8 以上。
JDK：17。
可选：Postman 或 curl，用于调试接口。

5. 快速搭建 Java 工程

为了减少配置成本，我们直接用 Spring Boot 创建工程。如果你不想用 Spring Boot，也可以用最基础的 Maven 工程，核心代码是一样的。

先创建一个 Maven 项目，pom.xml 内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>3.2.5</version> <relativePath/> </parent> <groupId>com.example</groupId> <artifactId>palm-api-java-demo</artifactId> <version>1.0.0</version> <name>palm-api-java-demo</name> <description>Generative AI for Java Developers with Google PaLM API</description> <properties> <java.version>17</java.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> </project>

这个工程依赖很简单，只有 Spring Web 和 Jackson。Spring Web 提供 MVC 和 HttpClient 集成所需的基础能力，Jackson 用来解析 PaLM API 返回的 JSON。

然后在src/main/resources/application.yml中做配置：

server: port: 8080 palm: api-key: ${PALM_API_KEY} base-url: https://generativelanguage.googleapis.com model: text: text-bison-001 chat: chat-bison-001 embedding: embedding-gecko-001

注意，palm.api-key是从环境变量PALM_API_KEY读取的，不要在 yml 里提交真实 Key。

6. 用 Java 调用 PaLM API

这里是最核心的部分。我用 Java 自带的java.net.http.HttpClient写一个完整的调用类，不依赖第三方 HTTP 库，方便你直接复制到工程里使用。

6.1 文本生成：generateText

PaLM API 的文本生成接口对应text-bison-001模型，核心请求结构是prompt.text、temperature、maxOutputTokens。

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode; import java.net.URI; import java.net.http.HttpClient; import java.net.http.HttpRequest; import java.net.http.HttpResponse; import java.time.Duration; public class PaLMTextClient { private final String apiKey; private final String endpoint; private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); public PaLMTextClient(String apiKey, String baseUrl, String model) { this.apiKey = apiKey; this.endpoint = baseUrl + "/v1beta3/models/" + model + ":generateText"; } public String generate(String prompt) throws Exception { // 构造请求体 ObjectNode requestBody = objectMapper.createObjectNode(); requestBody.putObject("prompt").put("text", prompt); requestBody.put("temperature", 0.7); requestBody.put("maxOutputTokens", 256); HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder() .uri(URI.create(endpoint)) .timeout(Duration.ofSeconds(30)) .header("Content-Type", "application/json") .header("x-goog-api-key", apiKey) .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody.toString())) .build(); HttpClient client = HttpClient.newBuilder() .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10)) .build(); HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString()); if (response.statusCode() != 200) { throw new RuntimeException("PaLM API 调用失败，状态码：" + response.statusCode() + "，响应：" + response.body()); } JsonNode root = objectMapper.readTree(response.body()); return root.path("candidates").path(0).path("output").asText(); } public static void main(String[] args) throws Exception { String apiKey = System.getenv("PALM_API_KEY"); if (apiKey == null || apiKey.isBlank()) { throw new IllegalStateException("请先设置 PALM_API_KEY 环境变量"); } PaLMTextClient client = new PaLMTextClient(apiKey, "https://generativelanguage.googleapis.com", "text-bison-001"); String result = client.generate("用 Java 写一段快速排序的代码，并解释其时间复杂度。"); System.out.println(result); } }

运行这个 main 方法之前，确认环境变量已经设置好。输出是一段包含快速排序代码的解释文本。

判断是否成功的标准：

HTTP 状态码 200。
candidates[0].output非空。
输出文本是要求的内容。

常见失败原因：

API Key 无效或没设置。
网络不通。
请求体结构不匹配。
模型名错误。

6.2 对话模型：chat-bison

对话模型和文本生成模型的请求格式不同，使用的是messages数组。

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.node.ArrayNode; import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode; import java.net.URI; import java.net.http.HttpClient; import java.net.http.HttpRequest; import java.net.http.HttpResponse; import java.time.Duration; public class PaLMChatClient { private final String apiKey; private final String endpoint; private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); public PaLMChatClient(String apiKey, String baseUrl, String model) { this.apiKey = apiKey; this.endpoint = baseUrl + "/v1beta3/models/" + model + ":chat"; } public String chat(String userMessage) throws Exception { ObjectNode requestBody = objectMapper.createObjectNode(); ArrayNode messages = requestBody.putArray("messages"); ObjectNode message = messages.addObject(); message.put("content", userMessage); HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder() .uri(URI.create(endpoint)) .timeout(Duration.ofSeconds(30)) .header("Content-Type", "application/json") .header("x-goog-api-key", apiKey) .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody.toString())) .build(); HttpResponse<String> response = HttpClient.newHttpClient() .send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString()); if (response.statusCode() != 200) { throw new RuntimeException("请求失败：" + response.statusCode() + " " + response.body()); } JsonNode root = objectMapper.readTree(response.body()); return root.path("candidates").path(0).path("content").asText(); } public static void main(String[] args) throws Exception { String apiKey = System.getenv("PALM_API_KEY"); PaLMChatClient client = new PaLMChatClient(apiKey, "https://generativelanguage.googleapis.com", "chat-bison-001"); String reply = client.chat("解释一下 JVM 的垃圾回收机制"); System.out.println(reply); } }

chat-bison 支持多轮对话，但你需要在 messages 中维护上下文。每轮把用户输入和模型输出都追加进 messages，模型才能记住前文。

6.3 Embedding 文本向量化

embedding-gecko-001 模型可以把文本转成向量，用于语义搜索、文本聚类、知识库构建。

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode; import java.net.URI; import java.net.http.HttpClient; import java.net.http.HttpRequest; import java.net.http.HttpResponse; import java.time.Duration; public class PaLMEmbeddingClient { private final String apiKey; private final String endpoint; private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); public PaLMEmbeddingClient(String apiKey, String baseUrl, String model) { this.apiKey = apiKey; this.endpoint = baseUrl + "/v1beta3/models/" + model + ":embedText"; } public double[] embed(String text) throws Exception { ObjectNode requestBody = objectMapper.createObjectNode(); requestBody.put("text", text); HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder() .uri(URI.create(endpoint)) .timeout(Duration.ofSeconds(30)) .header("Content-Type", "application/json") .header("x-goog-api-key", apiKey) .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody.toString())) .build(); HttpResponse<String> response = HttpClient.newHttpClient() .send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString()); if (response.statusCode() != 200) { throw new RuntimeException("请求失败：" + response.statusCode() + " " + response.body()); } JsonNode root = objectMapper.readTree(response.body()); JsonNode embeddingValue = root.path("embedding").path("value"); double[] vector = new double[embeddingValue.size()]; for (int i = 0; i < embeddingValue.size(); i++) { vector[i] = embeddingValue.get(i).asDouble(); } return vector; } public static void main(String[] args) throws Exception { String apiKey = System.getenv("PALM_API_KEY"); PaLMEmbeddingClient client = new PaLMEmbeddingClient(apiKey, "https://generativelanguage.googleapis.com", "embedding-gecko-001"); double[] vector = client.embed("Java 生成式 AI 入门"); System.out.println("向量维度: " + vector.length); } }

向量维度取决于模型版本，embedding-gecko-001 输出维度通常为 768 或更高，实际值以模型文档为准。得到向量后，可以存入向量数据库，实现语义相似度检索。

7. 集成 Spring Boot 实现 REST 接口

上面三个客户端类已经可以独立使用。为了服务化，我把它封装成一个 Spring Boot REST 接口。

先写配置类，读取 application.yml 中的值：

package com.example.palmdemo.config; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class PaLMConfig { @Value("${palm.api-key}") private String apiKey; @Value("${palm.base-url}") private String baseUrl; @Bean public PaLMTextClient palmTextClient() { return new PaLMTextClient(apiKey, baseUrl, "text-bison-001"); } @Bean public PaLMChatClient palmChatClient() { return new PaLMChatClient(apiKey, baseUrl, "chat-bison-001"); } @Bean public PaLMEmbeddingClient palmEmbeddingClient() { return new PaLMEmbeddingClient(apiKey, baseUrl, "embedding-gecko-001"); } }

然后写一个 Controller：

package com.example.palmdemo.controller; import com.example.palmdemo.client.PaLMChatClient; import com.example.palmdemo.client.PaLMEmbeddingClient; import com.example.palmdemo.client.PaLMTextClient; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import java.util.Map; @RestController @RequestMapping("/api/ai") public class AIController { private final PaLMTextClient textClient; private final PaLMChatClient chatClient; private final PaLMEmbeddingClient embeddingClient; public AIController(PaLMTextClient textClient, PaLMChatClient chatClient, PaLMEmbeddingClient embeddingClient) { this.textClient = textClient; this.chatClient = chatClient; this.embeddingClient = embeddingClient; } @PostMapping("/generate") public Map<String, String> generate(@RequestBody Map<String, String> request) throws Exception { String prompt = request.get("prompt"); if (prompt == null || prompt.isBlank()) { return Map.of("error", "prompt 不能为空"); } String result = textClient.generate(prompt); return Map.of("result", result); } @PostMapping("/chat") public Map<String, String> chat(@RequestBody Map<String, String> request) throws Exception { String message = request.get("message"); if (message == null || message.isBlank()) { return Map.of("error", "message 不能为空"); } String reply = chatClient.chat(message); return Map.of("reply", reply); } @PostMapping("/embedding") public Map<String, Object> embedding(@RequestBody Map<String, String> request) throws Exception { String text = request.get("text"); if (text == null || text.isBlank()) { return Map.of("error", "text 不能为空"); } double[] vector = embeddingClient.embed(text); return Map.of("dimension", vector.length, "vector", vector); } }

启动 Spring Boot 后，用 curl 测试：

curl -X POST http://localhost:8080/api/ai/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "介绍一下 Java 21 的虚拟线程"}'

响应会包含模型生成的文本。对这个接口做扩展时，要注意两点：

超时机制：PaLM API 调用是远程 IO，耗时不确定，接口层要保持合理超时，避免线程被长时间占用。
错误处理：不要把 API 异常直接抛给前端，应该捕获后返回统一错误结构。

8. 批量任务与异步处理

文本生成接口虽然一次调用很快，但要处理一批文本时，串行调用效率很低。Java 侧可以用线程池做并发控制。

假设现在有一个批量翻译任务：把五句话翻译成英文。用 CompletableFuture 配合固定线程池处理：

import java.util.List; import java.util.concurrent.CompletableFuture; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class BatchExample { public static void main(String[] args) throws Exception { PaLMTextClient client = new PaLMTextClient( System.getenv("PALM_API_KEY"), "https://generativelanguage.googleapis.com", "text-bison-001" ); List<String> prompts = List.of( "翻译成英文：今天天气很好。", "翻译成英文：Java 是一门严谨的语言。", "翻译成英文：生成式 AI 正在改变软件开发。", "翻译成英文：多线程编程需要注意线程安全。", "翻译成英文：API 设计要考虑版本兼容性。" ); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3); List<CompletableFuture<String>> futures = prompts.stream() .map(prompt -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> { try { long start = System.currentTimeMillis(); String result = client.generate(prompt); long cost = System.currentTimeMillis() - start; System.out.println("任务完成，耗时 " + cost + " ms"); return result; } catch (Exception e) { System.err.println("任务失败：" + e.getMessage()); return "ERROR"; } }, executor)) .toList(); for (CompletableFuture<String> future : futures) { System.out.println(future.get(60, TimeUnit.SECONDS)); } executor.shutdown(); } }

批量任务设计时要注意：

线程池大小不要盲目调大，PaLM API 接口有配额限制，并发过高会被限流。
每个任务建议设置超时时间，防止某个请求卡死拖垮整个批量任务。
失败任务要单独记录日志，做重试补偿。可以先把任务 ID 和参数存到数据库，成功后更新状态，失败后定时重跑。
输出结果和输入参数建议分目录管理，方便排查。

9. 性能观察与成本控制

PaLM API 和本地模型不一样，它不占本地 GPU 显存，这是它在 Java 开发者中容易推广的原因。但云 API 也有自己的性能指标，使用时要关注以下几个维度：

9.1 延迟

一次 generateText 调用的延迟通常在 2 到 10 秒，取决于网络质量、模型负载和输出 Token 数量。输出越长，耗时越长。在测试阶段，可以在代码里记录调用耗时：

long start = System.currentTimeMillis(); String result = client.generate(prompt); long cost = System.currentTimeMillis() - start; System.out.println("接口耗时: " + cost + " ms");

如果延迟稳定超过 30 秒，就要检查网络链路和请求体中的 maxOutputTokens 设置。

9.2 Token 消耗与成本

PaLM API 按 Token 计费，中文场景下 Token 消耗比英文高，因为一个中文汉字可能对应多个 Token。影响 Token 消耗的因素有：

prompt 长度。
maxOutputTokens 设置。
对话历史长度。

控制成本的思路：

给每个接口设置合理的maxOutputTokens，不要给模型无限输出的空间。
需要记忆上下文的场景，定期裁剪旧消息。
相同 prompt 的请求加一层本地缓存，例如对固定模板生成结果做 Redis 缓存。
批量任务尽量在低峰时段执行，同时关注官方配额说明。

9.3 限流与配额

PaLM API 有每分钟请求数限制。429 状态码说明请求过于频繁。处理方式有两种：

在客户端增加重试退避策略。
降低线程池并发数。

一个简单的重试策略：

private String generateWithRetry(String prompt, int maxRetries) throws Exception { int retries = 0; while (true) { try { return generate(prompt); } catch (Exception e) { retries++; if (retries >= maxRetries) { throw e; } Thread.sleep(1000L * retries); } } }

10. 常见问题与排查方法

问题现象	可能原因	排查方式	解决方案
返回 401 Unauthenticated	API Key 错误或没有正确注入	检查环境变量 PALM_API_KEY	重新生成 API Key，重启应用
返回 403 Permission Denied	PaLM API 未启用或项目无权访问	查看 Google Cloud 控制台	启用对应 API，确认项目配置
返回 429 Resource Exhausted	请求频率超过配额	查看响应头中的配额信息	降低并发，加重试退避
返回 400 Invalid Argument	请求 JSON 格式不对	打印请求体日志	对照模型接口文档修正字段
连接超时	网络无法连通 API 服务	ping 或 curl 检查域名	调整网络环境，增加超时时间
中文乱码	编码没设置 UTF-8	观察响应字符集	统一使用 UTF-8 编码
返回结果为空	maxOutputTokens 过小或 prompt 无效	打印完整响应 JSON	增大 Token 上限，修正 prompt
Spring Boot 启动失败	端口被占用或配置缺失	查看启动日志	换端口，检查 yml 配置

排查这些问题的思路是统一的：先看状态码，再看响应体，再看日志，最后检查配置。不要把精力花在猜测上，PaLM API 的响应错误信息已经足够清晰，打印出来基本能定位。

11. 最佳实践与合规建议

工程化使用 PaLM API 时，下面这些实践值得长期坚持：

11.1 API Key 管理

不要硬编码 API Key 到代码仓库，不要提交到 Git。强烈建议：

本地开发用环境变量。
测试环境用配置文件占位符。
生产环境用 Secret Manager 或配置中心。

11.2 提示词工程

同样的模型，prompt 写得好不好，结果差异很大。写 prompt 时明确角色、任务、输出格式和约束条件。例如：

你是一个 Java 技术专家。请解释什么是 JVM 垃圾回收，要求： 1. 使用通俗易懂的比喻。 2. 说明 CMS 和 G1 的区别。 3. 输出不超过 200 字。

这种结构化 prompt 比直接说“介绍一下垃圾回收”更稳定。

11.3 输出内容校验

模型输出不会永远正确。对生成结果做长度校验、关键字校验、格式校验是必要的。如果输出用于生产系统，建议加一层人工审核或规则过滤。

11.4 数据隐私

不要向 PaLM API 发送未脱敏的隐私数据。如果业务必须处理用户个人信息，需要先获得用户授权，并确认数据传输方式符合相关合规要求。

11.5 版权与来源

使用生成式 AI 创造内容时，涉及图片、文字、音视频素材，必须确认素材来源合法，不侵犯第三方版权。涉及真实人物肖像、声音时，必须获得明确授权。

12. 总结

Java 开发者接入生成式 AI 并不复杂。Google PaLM API 提供的是标准 REST 接口，Java 通过 HttpClient 加 Jackson 就能完成调用。整个流程里最容易踩的坑有三个：环境变量没配好、网络访问不了 Google API、请求响应格式搞错。

建议你先从最小工程开始，跑通一个 generateText 请求，确认 API Key、网络、请求格式都正常，再逐步扩展 chat、embedding、批量任务和 Spring Boot 接口。后续如果要把模型能力做得更丰富，可以在 PaLM API 基础上继续研究提示词工程、向量数据库、RAG 应用架构，这些方向对 Java 开发者来说都是可以继续深入的技术路径。