Spring AI简介

Spring AI是Spring生态中专门为人工智能应用设计的开发框架，它让开发者能够轻松地将AI能力集成到Spring应用中。不同于直接使用Python生态的AI工具，Spring AI为Java开发者提供了更熟悉的开发体验。

核心特性

• 统一API接口：支持多种AI模型提供商的标准化调用
• 多模型支持：涵盖OpenAI、Google、Anthropic等主流AI服务
• 结构化输出：AI响应可以直接映射为Java对象
• 向量数据库集成：支持主流向量数据库的便捷接入
• 对话记忆功能：内置上下文保持能力
• 自动配置：Spring Boot风格的零配置体验

开发环境准备

1. 基础环境要求
2. JDK 17或更高版本
3. Spring Boot 3.2.x/3.3.x

4. Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT

5. Maven配置 首先需要添加Spring仓库配置：

<repositories>
    <repository>
        <id>spring-milestones</id>
        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
    </repository>
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
    </repository>
</repositories>

1. 添加依赖

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

基础开发步骤

1. 配置文件设置 需要配置API密钥和服务端点，可以选择直接连接官方API或使用代理服务。

2. 创建ChatClient

   @Configuration
   class AiConfig {
       @Bean
       ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
           return builder.build();
       }
   }

3. 实现对话接口

   @RestController
   @RequestMapping("/chat")
   public class ChatEndpoint {
       @Autowired
       private ChatClient chatClient;
   
       @GetMapping
       public String chat(@RequestParam String message) {
           return chatClient.prompt()
                   .user(message)
                   .call()
                   .content();
       }
   }

4. 流式响应实现 对于需要实时显示的场景，可以使用流式响应：

   @GetMapping("/stream")
   public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message) {
       return chatClient.prompt()
               .user(message)
               .stream()
               .content();
   }

   

进阶使用建议

• 尝试不同的提示工程技巧来优化AI响应
• 结合Spring Data实现对话历史的持久化存储
• 利用结构化输出功能将AI响应自动转换为领域对象
• 探索RAG(检索增强生成)功能的实现方式

学习资源

官方文档提供了完整的API参考和使用示例，是深入学习的好资料。