2.使用Spring Boot&Spring AI快速构建AI应用程序

Spring AI 是基于 Spring Boot3.x 框架构建,Spring Boot官方提供了非常便捷的工具Spring Initializr帮助开发者快速的搭建Spring Boot应用程序,IDEA也集成了此工具。本文使用的开发工具IDEA+Spring Boot 3.4+Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT+Maven

1.创建Spring Boot项目

使用IDEA Spring Boot模版创建项目,选择Maven+JDK17,因为Spring AI支持的Spring Boot版本从Spring Boot3.2.x开始,最低JDK版本是17

2.添加 Spring Snapshot Repositories和BOM

目前Spring AI最新快照版本是1.0.0-SNAPSHOT没有发布到maven中央仓库,所以需要手动添加Spring Snapshot Repositories

xml 复制代码
<repositories>
  <repository>
    <id>spring-snapshots</id>
    <name>Spring Snapshots</name>
    <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
    <releases>
      <enabled>false</enabled>
    </releases>
  </repository>
</repositories>

Spring AI BOM 声明了特定版本的 Spring AI依赖项的推荐版本。后续添加Spring AI相关模块无需指定具体的版本。

xml 复制代码
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

3.添加Spring AI依赖

本文使用的是智谱AI大模型(特殊原因没使用OpenAI),如果要使用其它支持的大模型只需要把下面的依赖替换成对应大模型的spring boot starter即可。

xml 复制代码
  <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-zhipuai-spring-boot-starter</artifactId>
  </dependency>

4.pom.xml完整配置

xml 复制代码
<properties>
    <java.version>17</java.version>
    <spring-ai.version>1.0.0-SNAPSHOT</spring-ai.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-zhipuai-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
<repositories>
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <name>Spring Snapshots</name>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
        <releases>
            <enabled>false</enabled>
        </releases>
    </repository>
</repositories>

5.申请AI大模型API keys

从智普AI官网https://bigmodel.cn/ 注册申请API keys

application.propertiesapplication.yml文件中配置 AI 模型相关参数。以 智谱AI为例,在application.properties中配置 API 密钥:

properties 复制代码
spring.ai.zhipuai.api-key=XXXXXXX

6.使用Spring AI ChatClient访问AI大模型

ChatClient 提供了一种Fluent API 用于与人工智能模型进行通信。它同时支持同步和流式(Reactive)编程模型。ChatClient是使用ChatClient.Builder对象创建的。可以使用Spring Boot 自动装配机制自动注入ChatClient.Builder Bean

java 复制代码
/**
 * Spring AI supports Spring Boot 3.2.x and 3.3.x
 * JDK 17
 * zhipuai
 */
@RestController
public class AiController {


        private final ChatClient chatClient;

        public AiController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
            //自动注入ChatClient.Builder对象,并创建ChatClient对象。
            this.chatClient = chatClientBuilder.build();
        }

        @GetMapping("/ai")
        String generation(String message) {
           //用户输入的信息提交给大模型,使用的是ChatClient与大模型交互。
            return this.chatClient.prompt()
                    .user(message)
                    .call()
                    .content();
        }
}

在这个例子中,用户输入内容call()方法向人工智能模型发送请求,content()方法以字符串的形式返回人工智能模型的响应。

Prompt(提示词)是引导 AI 模型生成特定输出的输入。这些提示的设计和措辞直接影响模型的响应,后面有专门的Prompt章节来详细介绍。

7.接口测试

shell 复制代码
➜ ~ curl http://localhost:8080/ai?message=你好
你好👋!我是人工智能助手智谱清言(ChatGLM),很高兴见到你,欢迎问我任何问题。

8.总结

本文为主要介绍了从开发环境搭建、依赖配置、API 密钥获取到利用 ChatClient 与大模型交互并测试验证的详细过程,助力快速上手基于 Spring AI 与特定大模型构建应用程序。

Ben技术站关注Java技术,LLM,计算机科学等内容。

相关推荐
冰西瓜60013 小时前
从项目入手机器学习——鸢尾花分类
人工智能·机器学习·分类·数据挖掘
爱思德学术13 小时前
中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(人工智能):IJCNN 2026
人工智能·神经网络·机器学习
偶信科技13 小时前
国产极细拖曳线列阵:16mm“水下之耳”如何撬动智慧海洋新蓝海?
人工智能·科技·偶信科技·海洋设备·极细拖曳线列阵
Java后端的Ai之路13 小时前
【神经网络基础】-神经网络学习全过程(大白话版)
人工智能·深度学习·神经网络·学习
庚昀◟14 小时前
用AI来“造AI”!Nexent部署本地智能体的沉浸式体验
人工智能·ai·nlp·持续部署
喜欢吃豆14 小时前
OpenAI Realtime API 深度技术架构与实现指南——如何实现AI实时通话
人工智能·语言模型·架构·大模型
数据分析能量站14 小时前
AI如何重塑个人生产力、组织架构和经济模式
人工智能
wscats15 小时前
Markdown 编辑器技术调研
前端·人工智能·markdown
AI科技星15 小时前
张祥前统一场论宇宙大统一方程的求导验证
服务器·人工智能·科技·线性代数·算法·生活
GIS数据转换器15 小时前
基于知识图谱的个性化旅游规划平台
人工智能·3d·无人机·知识图谱·旅游