Spring AI，一个让Spring应用轻松拥抱AI的统一框架

本文介绍Spring AI框架，它为Spring开发者提供统一API抽象，让AI集成变得简单。文章详解其核心概念（模型抽象、提示模板等），并通过代码示例展示基础应用、流式响应、RAG实现和模型路由等功能，同时提供企业级应用的最佳实践与常见陷阱解决方案。

dayongchan

1015人浏览 · 2025-11-08 23:12:05

dayongchan · 2025-11-08 23:12:05 发布

文 / 勇哥
原创文章，转载请联系授权

在前一篇文章中，我们探讨了《Java程序员该如何快速上手LLM应用开发呢?》。今天，让我们聚焦Spring AI——这个被称为"Spring开发者的AI赋能工具包"的框架，它为Java开发者打开了一扇通往AI世界的便捷之门。

作为一名在Java领域摸爬滚打快20年的"老码农"，我见过太多团队在集成AI能力时遇到的痛点：开发语言不一致、重复造轮子、供应商锁定、复杂的配置管理、陡峭的学习曲线…Spring AI的出现，就像给Java开发者提供了一套"AI集成的标准接口"，让AI功能的引入变得简单、统一、可扩展。

核心观点：Spring AI是Spring开发者做AI集成的"瑞士军刀"，它通过统一的API抽象和自动配置，让Spring应用能够轻松集成各类AI模型和服务，无需关心底层实现细节。

一、Spring AI：为什么它是Spring开发者的AI桥梁？

想象一下，你是一家使用Spring技术栈的企业技术负责人，现在需要在现有系统中集成AI能力：

开发团队熟悉Spring Boot、Spring Cloud的开发模式，希望保持一致的编程体验；架构师担心引入多个AI供应商会导致技术栈碎片化；运维团队关心配置管理和系统稳定性——大家都在为同一个目标努力，但面临的技术挑战各不相同。

Spring AI就像一座精心设计的"桥梁"，它提供了：

统一的API抽象：用一致的接口访问不同的AI服务，屏蔽底层差异；
Spring风格的集成：充分利用自动配置、依赖注入等Spring特性；
丰富的模型支持：从大语言模型到嵌入模型，从图像生成到语音处理；
企业级的可靠性：支持安全配置、错误处理、可观测性等企业级特性。

一句话，Spring AI让AI集成变得"Spring化"，是Java开发者拥抱AI时代的最佳选择之一。

二、Spring AI的核心架构：5大核心概念的"AI工具箱"

Spring AI围绕几个核心概念构建，这些概念构成了它的基础架构：

2.1 模型抽象 (Model)：AI能力的统一入口

一句话概括：模型抽象是Spring AI的核心，它定义了与不同类型AI模型交互的统一方式。

核心类型：

语言模型 (Language Model)：处理文本理解和生成，是大语言模型的抽象；
嵌入模型 (Embedding Model)：将文本转换为向量表示，是语义搜索的基础；
图像模型 (Image Model)：处理图像生成和分析，支持多模态应用；
语音模型 (Speech Model)：处理语音识别和合成，构建语音交互应用。

实战要点：

优先使用接口而非具体实现，保持代码的灵活性；
合理选择模型类型，根据具体业务场景匹配最适合的AI能力。

适用场景：各种需要AI能力的Spring应用，特别是需要灵活切换AI供应商的场景。

2.2 提示模板 (Prompt Template)：提示工程的Spring实现

一句话概括：提示模板让提示工程变得结构化、可重用，是构建高质量AI交互的基础。

核心能力：

定义标准化的提示格式；
动态替换提示中的变量；
构建上下文相关的提示序列；
支持模板复用和版本管理。

实战要点：

将复杂提示抽象为模板，提高可维护性；
设计参数化的模板，增强灵活性；
为不同业务场景创建专用模板库。

适用场景：需要标准化AI交互、批量处理不同内容的应用。

2.3 聊天客户端 (Chat Client)：对话式AI的简化接口

一句话概括：聊天客户端封装了与聊天模型交互的复杂性，让构建对话应用变得简单。

核心功能：

提供简单的消息发送和接收接口；
管理对话上下文和历史记录；
处理模型参数和配置；
支持同步和异步调用方式。

实战要点：

使用依赖注入获取聊天客户端实例；
合理管理对话历史，避免上下文过长；
根据需要调整温度参数，平衡创造性和准确性。

适用场景：智能客服、聊天机器人、交互式AI助手等应用。

2.4 向量存储 (Vector Store)：语义搜索的基础设施

一句话概括：向量存储是实现检索增强生成(RAG)的关键组件，为AI应用提供外部知识。

核心特性：

存储和管理文本嵌入向量；
提供高效的相似性搜索功能；
支持元数据过滤和排序；
集成多种向量数据库后端。

实战要点：

选择合适的向量存储实现(Pinecone、Milvus等)；
优化嵌入模型和向量维度，平衡性能和准确性；
实现增量向量更新机制，保持知识库新鲜度。

适用场景：基于企业知识库的问答系统、智能文档检索、个性化推荐等应用。

2.5 检索增强生成 (RAG)：提升AI回答准确性的关键技术

一句话概括：RAG结合了外部知识检索和AI生成能力，解决了大模型知识时效性和准确性问题。

核心流程：

将企业文档转换为向量并存储；
根据用户查询检索相关文档片段；
将检索内容和用户问题组合为增强提示；
调用大模型生成基于检索内容的回答。

实战要点：

优化文档分块策略，平衡上下文完整性和相关性；
实现混合检索策略(关键词+语义)，提高检索准确性；
设计有效的提示模板，引导模型正确使用检索内容。

适用场景：企业知识问答、技术支持系统、智能文档助手等应用。

三、Spring AI实战：从环境准备到第一个AI应用

3.1 环境准备：构建AI应用的基础

核心要求：

Java 17+：Spring AI要求Java 17或更高版本；
Spring Boot 3.0+：需要与Spring Boot 3.0及以上版本兼容；
Maven/Gradle：用于依赖管理和构建；
AI服务API密钥：如Hunyuan、Deepseek、Doubao等服务的访问凭证。

实战步骤：

<!-- 在pom.xml中添加Spring AI依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

<!-- 如果需要向量存储 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-pinecone-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

<!-- 基本Spring Boot依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

在application.properties中配置API密钥：

# Deepseek配置
spring.ai.openai.api-key=your-api-key
spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo
spring.ai.openai.chat.temperature=0.7

# 可选：向量存储配置（使用Pinecone时需要）
# spring.ai.pinecone.api-key=your-pinecone-api-key
# spring.ai.pinecone.environment=your-pinecone-environment
# spring.ai.pinecone.index=your-index-name

重要说明：

请确保使用有效的API密钥替换your-api-key
Spring AI的包名已从org.springframework.cloud更改为org.springframework.ai，示例中已更新
完整运行示例需要Java 17+和Spring Boot 3.0+

3.2 Hello World：构建你的第一个AI应用

下面是一个简单的聊天应用示例，展示了Spring AI的基本用法：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
public class SpringCloudAiDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringCloudAiDemoApplication.class, args);
    }

    @RestController
    static class ChatController {

        private final ChatClient chatClient;

        public ChatController(ChatClient chatClient) {
            this.chatClient = chatClient;
        }

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

启动并测试：

确保已在application.properties中配置了有效的OpenAI API密钥
运行应用（使用mvn spring-boot:run或通过IDE运行）
访问 http://localhost:8080/chat?message=什么是Spring AI？
查看AI的回答

这个简单的例子展示了Spring AI的核心价值——只需几行代码，就能将强大的AI能力集成到Spring应用中。

代码优化说明：
所有代码示例都已添加必要的导入语句，并更新为使用Spring AI最新的API包结构。ModelRouter类已作为自定义实现添加，因为它可能不是Spring AI标准API的一部分。

四、Spring AI高级特性：打造企业级AI应用

4.1 流式响应：提升用户体验的交互方式

流式响应让AI生成的内容实时返回，就像人类对话一样自然，特别适合聊天界面和长文本生成场景。

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

@RestController
@RequestMapping("/stream")
public class StreamingController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public StreamingController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    
    @GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public SseEmitter streamChat(@RequestParam String message) {
        SseEmitter emitter = new SseEmitter();
        
        // 异步处理流式响应
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                // 获取流式响应
                chatClient.stream(message).subscribe(
                    chunk -> {
                        try {
                            emitter.send(SseEmitter.event().data(chunk));
                        } catch (IOException e) {
                            emitter.completeWithError(e);
                        }
                    },
                    error -> emitter.completeWithError(error),
                    () -> emitter.complete()
                );
            } catch (Exception e) {
                emitter.completeWithError(e);
            }
        });
        
        return emitter;
    }
}

实战要点：

使用SseEmitter处理服务器发送事件；
采用异步方式处理流式响应，避免阻塞；
在前端实现流式接收和渲染逻辑。

4.2 构建RAG应用：连接企业知识库

RAG是Spring AI最强大的应用场景之一，它让AI应用能够访问企业内部知识：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;

@Service
public class RagService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    private final VectorStore vectorStore;
    
    public RagService(ChatClient chatClient, VectorStore vectorStore) {
        this.chatClient = chatClient;
        this.vectorStore = vectorStore;
    }
    
    public String answerWithRag(String question) {
        // 搜索相关文档
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(question, 3);
        
        // 构建包含相关文档的提示
        StringBuilder promptBuilder = new StringBuilder();
        promptBuilder.append("根据以下信息回答问题：\n");
        
        for (Document doc : relevantDocs) {
            promptBuilder.append("- ").append(doc.getContent()).append("\n");
        }
        
        promptBuilder.append("\n问题：").append(question);
        promptBuilder.append("\n请基于提供的信息回答，不要添加额外信息。");
        
        // 获取AI响应
        return chatClient.call(promptBuilder.toString());
    }
}

实战要点：

设计高效的文档加载和处理管道；
优化提示模板，引导模型正确使用检索内容；
实现文档更新机制，保持知识的时效性。

4.3 模型路由：智能选择最佳AI模型

模型路由允许根据不同的业务需求选择最适合的AI模型，实现资源优化和成本控制：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;

// 自定义模型路由器类
class ModelRouter {
    private final Map<String, ChatClient> clientMap = new HashMap<>();
    private ChatClient defaultModel;
    
    public void addRule(String key, ChatClient client) {
        clientMap.put(key, client);
    }
    
    public void setDefaultModel(ChatClient client) {
        this.defaultModel = client;
    }
    
    public ChatClient getClient(String type) {
        return clientMap.getOrDefault(type, defaultModel);
    }
}

@Configuration
public class ModelRoutingConfig {
    
    @Bean
    public ModelRouter modelRouter(ChatClient chatClient) {
        // 注意：在实际项目中，您可能需要配置多个不同的ChatClient实例
        ModelRouter router = new ModelRouter();
        
        // 配置路由规则 - 这里为简化示例，两个规则都使用同一个客户端
        router.addRule("simple-query", chatClient);
        router.addRule("complex-query", chatClient);
        
        // 设置默认模型
        router.setDefaultModel(chatClient);
        
        return router;
    }
}

@Service
public class RoutingService {
    
    private final ModelRouter modelRouter;
    
    public RoutingService(ModelRouter modelRouter) {
        this.modelRouter = modelRouter;
    }
    
    public String routeRequest(String type, String message) {
        // 根据请求类型选择合适的模型
        ChatClient client = modelRouter.getClient(type);
        return client.call(message);
    }
}

实战要点：

基于请求复杂度、成本、性能等因素设计路由策略；
实现A/B测试机制，持续优化模型选择；
监控不同模型的效果，动态调整路由规则。

五、Spring AI最佳实践：避免4个常见陷阱

在实际项目中应用Spring AI时，我总结了几个最容易踩的坑和对应的解决方案：

5.1 陷阱1：忽视安全性

表现： API密钥泄露、缺乏输入验证、生成内容未经审核。

解决方法：

使用Spring Cloud Config或环境变量管理API密钥；
对用户输入进行严格验证和过滤；
实现内容审核机制，过滤不安全或不当内容；
使用Spring Security实现访问控制。

5.2 陷阱2：性能优化不足

表现： 响应时间过长、资源消耗过大、API调用频率过高。

解决方法：

实现响应缓存，减少重复调用；
使用异步处理避免阻塞主线程；
批量处理多个请求，减少API调用次数；
合理选择模型大小，平衡性能和效果。

5.3 陷阱3：错误处理不当

表现： 服务不可用时应用崩溃、错误信息不友好、缺乏重试机制。

解决方法：

实现熔断和降级机制，确保系统弹性；
添加重试逻辑，处理临时故障；
设计友好的错误提示，改善用户体验；
详细记录错误日志，便于问题排查。

5.4 陷阱4：忽视可观测性

表现： 难以监控系统运行状态、无法追踪请求路径、缺乏性能指标。

解决方法：

集成Spring Boot Actuator，暴露关键指标；
使用Micrometer收集和记录指标数据；
集成分布式追踪系统，如Zipkin或Jaeger；
实现详细的日志记录，包括请求和响应信息。

六、Spring AI vs 其他框架：如何选择？

在选择AI集成框架时，了解不同框架的优缺点很重要：

框架	优点	缺点
Spring AI	- 与Spring生态系统无缝集成- 统一的API抽象- 自动配置和依赖注入- 企业级特性支持	- 相对较新，功能可能不如其他框架丰富- 支持的AI服务提供商相对有限
LangChain	- 丰富的组件和工具链- 强大的RAG支持- 广泛的模型兼容性- 活跃的社区	- Java支持相对有限- 与Spring生态系统集成不够紧密
Hugging Face Transformers	- 最广泛的模型支持- 强大的微调能力- 活跃的研究社区- 详细的文档	- 学习曲线较陡峭- 与Spring生态系统集成需要额外工作- 资源消耗较大
OpenAI SDK	- 直接访问OpenAI最新功能- 详细的OpenAI特定文档- 快速迭代更新	- 仅限于OpenAI服务- 与Spring生态系统集成需要额外工作