一、Spring AI 概述

Spring AI 是 Spring 生态系统中的新兴模块，专为简化 Java 开发者在人工智能（AI）领域的集成与开发而设计。它通过抽象化和模块化设计，将复杂的 AI 技术（如大模型调用、多模态处理）封装为易于使用的 API，使开发者无需深入底层实现即可快速构建 AI 驱动的应用。其核心理念包括：

• 可移植性：支持跨 AI 提供商的统一接口（如 OpenAI、Hugging Face 等）。
• POJO 驱动：将 AI 输出直接映射为 Java 对象，无缝融入业务逻辑。
• 开箱即用：提供 Spring Boot 自动配置和启动器，简化环境搭建。

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二、核心功能

1. 多模型支持

   • 聊天模型：集成 OpenAI GPT、通义千问等，支持同步/流式响应。
   • 多模态模型：文生图（DALL-E、StabilityAI）、语音转文本（OpenAI Whisper）。
   • 嵌入模型：将文本转换为向量，支持语义搜索与推荐系统。

2. 数据处理与集成

   • 矢量数据库：兼容 Pinecone、Redis、PostgreSQL 等，实现高效向量检索。
   • ETL 框架：支持文档加载、分块处理及向量存储，优化 RAG（检索增强生成）流程。

3. 企业级扩展

   • 函数调用：动态接入业务数据，如实时天气查询、数据库操作。
   • 缓存与性能优化：减少重复请求，支持异步处理与分布式部署。

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三、主要特点

1. 标准化 API 设计
   提供跨模型的统一接口（如 ChatClient、EmbeddingClient），开发者无需因切换模型而重写代码。

2. 灵活的 Prompt 控制

   • 结构化 Prompt：通过模板和占位符动态生成提示词，提升模型响应质量。
   • 多参数配置：支持温度（temperature）、模型版本等参数调整，平衡创新性与准确性。

3. 无缝集成 Spring 生态

   • 自动配置依赖，通过 application.yml 管理 API 密钥及模型参数。
   • 支持 RESTful API 开发，结合 @RestController 快速构建 AI 服务端点。

4. 输出结果对象化
   使用 BeanOutputConverter 将模型返回的 JSON 自动映射为 POJO，简化数据处理。

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四、快速上手：构建一个 AI 聊天服务

步骤 1：环境配置

• JDK 17 + Spring Boot 3.x：确保开发环境兼容。
• 依赖管理：在 pom.xml 中添加 OpenAI 启动器：

  <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
  </dependency>
  

步骤 2：配置 API 密钥

在 application.yml 中设置 OpenAI 密钥：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: YOUR_API_KEY
      chat:
        options:
          model: gpt-3.5-turbo
          temperature: 0.7

步骤 3：编写控制器

@RestController
public class ChatController {
    
    
    @Autowired
    private OpenAiChatClient chatClient;

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
    
    
        return chatClient.call(message);
    }

    // 高级用法：流式响应与参数配置
    @GetMapping("/chat/stream")
    public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message) {
    
    
        return chatClient.stream(new Prompt(message, OpenAiChatOptions.builder()
                .withModel("gpt-4")
                .withTemperature(0.4F)
                .build()))
            .map(response -> response.getResult().getOutput().getContent());
    }
}

步骤 4：运行与测试

启动应用后，访问 /chat?message=你好 即可获取模型响应。流式接口 /chat/stream 适用于长文本逐句返回的场景。

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五、高级应用场景

1. 实体类映射
   通过 entity() 方法将 AI 返回的 JSON 自动解析为 Java 对象：

   public record Actor(String name, List<String> films) {
         
         }
   
   @GetMapping("/actor")
   public Actor getActorFilms() {
         
         
       return chatClient.prompt()
           .user("生成一个随机演员及其电影作品")
           .call()
           .entity(Actor.class);
   }
   

2. 函数回调与业务集成
   动态调用外部 API 获取实时数据，增强模型回答的准确性：

   @GetMapping("/weather")
   public String getWeather(@RequestParam String location) {
         
         
       return chatClient.prompt()
           .user("获取" + location + "的天气")
           .functions("CurrentWeather") // 注册自定义函数
           .call()
           .content();
   }
   

3. 对话历史管理
   使用 ChatMemory 实现多轮对话上下文保持：

   @GetMapping("/chat/history")
   public String chatWithMemory(HttpServletRequest request, String message) {
         
         
       String sessionId = request.getSession().getId();
       chatMemory.add(sessionId, new UserMessage(message));
       String response = chatClient.prompt()
           .advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory))
           .user(message)
           .call()
           .content();
       chatMemory.add(sessionId, new AssistantMessage(response));
       return response;
   }
   

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六、总结与展望

Spring AI 通过模块化设计和深度 Spring 生态集成，显著降低了 Java 开发者接入 AI 技术的门槛。其核心优势在于：

• 高效开发：从配置到 API 调用仅需几分钟。
• 灵活扩展：支持多模型切换与企业级功能（如缓存、分布式处理）。
• 业务友好：POJO 映射和函数调用使 AI 能力无缝融入现有系统。

未来，随着对更多模型（如 Google Gemini）和功能的支持，Spring AI 有望成为 Java 生态中 AI 应用开发的首选框架。开发者可结合官方文档与社区资源，探索更多创新场景。

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参考资源

• Spring AI 官方文档
• 相关技术博客：CSDN、Spring中文网