如果你觉得{{it}}不够直观，或者方法有多个参数需要区分，可以用@V@AiService//用于聊天的方法,message为用户输入的内容//@SystemMessage("你是一个专业的顾问-熊大")//@UserMessage("你是超哥的助手小月月，温柔貌美又多金。{{it}}")@UserMessage("你是超哥的助手小月月，温柔貌美又多金。{{msg}}")@V("msg")将参数命

在前面调用大模型时，我们都是直接使用的chat方法。这在简单的对话场景下没问题，可一旦我们要加上等高级能力，就需要在每次调用前手工编织一堆前置逻辑，代码很快就会变得臃肿且难以维护。LangChain4j 为此提供了一个非常宝藏的工具类——。它把模型调用和周边功能封装成一个动态代理，让我们只需定义接口，剩下的脏活累活它全包了。

在实际项目里，我们的 Java 代码最终都会运行在 Spring 框架之上。这一节就把这套能力无缝嵌入到 Spring Boot 体系中，让它真正成为一个可对外提供服务的智能应用。

从手动发送 HTTP 请求到用代码优雅地调用大模型，是智能应用开发的第一步。和。今天这一节，我们聚焦，用最短的路径带你跑通第一个 Java 调用大模型的程序。

对于不想折腾硬件、希望快速集成国内合规大模型的团队，是个高效的选择。

短期实验、快速验证首选云服务器；对数据敏感且用量大的场景，本地部署更划算。

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做过不少 AI 项目后你会发现，“只用一个模型”这件事越来越少见。DeepSeek 便宜、通义千问国内合规、Claude 代码能力强——不同场景用不同模型，或者主模型挂了自动切备用，这些都是真实需求。这一节，我们来讲讲怎么在 Spring AI 里优雅地管理多模型，让业务代码完全不感知底层用的是哪个厂商。

把与大模型交互的通用逻辑（构建 ChatClient 请求、处理流式输出、生成中断处理等）全部封装在抽象基类中。子类只需要关注自己独特的提示词和工具配置。生成中断：通过维护会话的生成状态，实现随时停止工具结果传递：通过把工具执行结果以参数事件的形式追加到流末尾@Slf4j@Resource@Resource// 输出结束的标记.build();// 存储大模型的生成状态，这里采用Concurren

总而言之，Spring AI Alibaba 旨在让 AI 应用开发就像开发一个普通的 Spring Boot 应用一样自然简单，同时提供“生产就绪”的一站式解决方案，帮助 Java 开发者更高效地构建和落地 AI 应用。阿里云团队选择“站在巨人的肩膀上”，在 Spring AI 的基础上进行扩展和增强，并于 2024 年 9 月正式开源了 Spring AI Alibaba。它的设计参考了 La