Spring AI 入门：Java 开发者的智能应用开发新范式
一、Spring AI 概述
1.1 背景与定位
Spring官方推出了基于Java的应用开发框架Spring AI。该框架专为Java开发者打造，在熟悉的技术生态中快速实现AI能力整合功能。它汲取了Python领域LangChain技术的核心理念，并结合面向对象编程的特点进行设计。为了满足多样化需求和提升用户体验便利性，在功能实现上提供了标准化的服务接口以及模块化的组件设计，并支持包括OpenAI在内的多个主流模型运行环境。同时与Spring Boot实现了深度集成以降低使用门槛
1.2 核心优势
统一接口抽象：基于标准化API框架整合不同AI服务提供商（如OpenAI、阿里云）的技术差异，在保证代码简洁的前提下允许开发者轻松实现多端服务切换。
生态兼容性：通过与Spring Data生态系统深度集成，并集成了Spring Cloud等核心组件，在企业级应用构建中实现无缝协作。
流式响应与异步处理：本系统支持Flux流式数据输出与异步调用机制，在实时对话及长文本生成等高性能场景中展现出良好的扩展性。
结构化输出与函数调用：系统提供了预定义Prompt模板库以及OutputParser接口功能，在模型响应解析方面实现了对Java对象的自动映射能力。
1.3 核心组件
- 交互层模块 ：包括ChatClient和EmbeddingClient等多个接口，在线性和非线性模式下提供灵活的API服务。
- 数据处理单元 ：集成了DocumentLoader和VectorStore等组件，在文本与多模态数据之间建立高效的数据转换通道。
- 功能集成模块 ：整合Function Calling技术和RAG（检索增强生成）方法，在提升模型能力的同时实现智能信息检索。
- 配置管理模块 ：基于Spring Boot Starter框架实现自动化的配置管理和维护功能，并支持YAML/Properties文件以及外部化扩展。
二、环境搭建与快速上手
2.1 开发环境准备
JDK 17+ 支持 Spring AI 使用 Java 17 及以上版本。
Maven 和 Gradle 都是用于项目构建的工具类，并且其中 Maven 是最常用的一种工具。
IDE 指代如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse 等软件平台，在安装 Lombok 插件后能够显著提高开发效率。
2.2 创建 Spring Boot 项目
使用 Spring Initializr（https://start.spring.io/）生成项目，添加以下依赖：
<dependencies>
<!-- Spring AI 核心 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-core</artifactId>
<version>1.0.0-M6</version>
</dependency>
<!-- Spring AI Alibaba 集成通义千问 -->
<dependency>
<groupId>com.aliyun.spring</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<!-- Spring Web 用于 HTTP 接口 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>2.3 配置 AI 服务
在 application.yml 中配置阿里云通义千问模型：
spring:
ai:
alibaba:
access-key: your-access-key
secret-key: your-secret-key
region-id: cn-hangzhou
qwen:
chat:
model: qwen-1.8
temperature: 0.7
max-tokens: 5122.4 编写第一个 AI 应用
创建控制器类 ChatController：
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {
private final ChatClient chatClient;
public ChatController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam String message) {
ChatResponse response = chatClient.call(new Prompt(message));
return response.getResult().getOutput().getContent();
}
@GetMapping("/stream")
public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message) {
Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
return chatClient.stream(prompt)
.map(ChatResponse::getContent);
}
}三、核心功能深度解析
3.1 模型交互与流式响应
Spring AI 支持多种模型交互模式：
- 同步操作：一次性返回全部结果（特别适合处理简单的作业）。
- 异步操作：利用
CompletableFuture执行耗时操作。 - 流式输出：实时反馈结果以提高用户体验。
- 异步操作：利用
示例：流式响应实现
@GetMapping("/stream")
public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message) {
Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
return chatClient.stream(prompt)
.map(response -> response.getResult().getOutput().getContent());
}3.2 结构化输出与函数调用
3.2.1 结构化输出
通过 OutputParser 将模型响应自动映射为 Java 对象：
public record ActorFilms(String actor, List<String> movies) {}
@GetMapping("/filmography")
public ActorFilms getFilmography(@RequestParam String actor) {
Prompt prompt = new Prompt("Generate the filmography for " + actor);
return chatClient.call(prompt)
.entity(ActorFilms.class);
}3.2.2 函数调用
扩展模型能力，调用外部工具：
@Bean
public FunctionRegistry functionRegistry() {
return new FunctionRegistry()
.registerFunction("search_weather", this::searchWeather);
}
private String searchWeather(Map<String, Object> params) {
// 调用天气 API
}
@GetMapping("/weather")
public String getWeather(@RequestParam String city) {
Prompt prompt = new Prompt("What's the weather in " + city);
return chatClient.call(prompt)
.withFunctionCall("search_weather", Map.of("city", city))
.getContent();
}3.3 多模型支持与切换
Spring AI 支持多种模型供应商，只需修改配置即可切换：
spring:
ai:
# 切换为 OpenAI
openai:
api-key: your-openai-key
chat:
model: gpt-3.5-turbo四、生产环境实践
4.1 性能优化
- 异步操作：通过 @Asynchronous 关键字或 Reactor 的发布方法进行处理。
- 缓存机制：集成 Spring Cache 高频调用结果。
- 流动响应优化：配置恰当的 max-tokens 和 temperature 参数。
4.2 监控与日志
- 集成micrometer芯片以实时监控模型的调用次数及响应时长等关键性能数据。
- 增强日志记录功能以收集prompt输入与系统响应数据，并便于后续的问题排查工作。
4.3 安全与认证
- 密钥管理模块：通过 Spring Cloud Config 和 Vault 两个方案实现密钥存储。
- 流量控制：采用 Sentinel 和 Hystrix 来实现流量管理。
五、典型应用场景
5.1 智能客服
- 多轮交互：通过 ChatHistory 来管理对话信息库。
- 意图解析：基于 Embedding 技术来完成分类任务。
5.2 代码生成
- 函数补全 ：基于预训练语言模型进行函数补全操作。
- 文档生成 ：自动生成API文档并提供相应的注释。
5.3 数据分析
- 数据清洗工作：借助模型自动生成修正以修复数据格式问题。
- 生成阶段：将分析成果系统地转化为标准化的文档形式。
六、常见问题与解决方案
6.1 模型加载失败
- 确认依赖版本：请确保Spring AI与模型库的版本相容。
- 检查配置参数设置：请核查API Key及模型路径是否正确无误。
6.2 响应速度慢
- 提升 Prompt ：去除冗余的背景信息以提高计算效率。
- 采用非阻塞机制 ：防止主线程被阻塞以确保响应及时性。
6.3 结构化输出错误
- 校验 JSON 格式的准确性 ：借助
BeanOutputParser工具实现自动化校验。- 优化 Prompt 模板 ：明确要求模型输出指定的格式要求。
七、社区资源与学习路径
- 官方文档页面 ：Spring AI
- 中文参考资料 ：https://cunzaima.cn/spring-ai-guide
- GitHub存储位置 ：https://github.com/spring-projects/spring-ai
- 博客文章：总结Spring AI（第一部分）：如何利用Spring AI进行开发-博客]( "总结Spring AI（第一部分）：如何利用SpringAI进行开发-博客")
八、总结与展望
Spring AI赋能了Java开发者获取了一条低入 barrier、高能效的AI开发路径；借助与Spring生态的深度结合, SpringAI成功实现了模型调用到复杂业务逻辑之间的无缝对接。展望未来, 随着模型能力的逐步增强和社区持续优化, SpringAI将在企业级AI应用;智能体开发等多个领域展现出更广阔的前景。