SpringAI入门示例

AI编程简介

纯Prompt模式

纯Prompt模式是AI编程中最基础的交互架构。用户通过输入自然语言文本（即Prompt）向AI模型发出指令，模型依据自身预训练所积累的知识和语言理解能力，直接生成相应的文本响应。其工作原理是，用户的Prompt作为输入触发模型的推理过程，模型在预训练形成的语义空间中进行模式匹配和内容生成，无需额外的外部工具或复杂的流程调用。

Agent+function Calling模式

Agent+function Calling模式引入了"Agent"（智能代理）的概念，结合函数调用机制，使AI能够更灵活地处理复杂任务。在该模式中，Agent充当决策者的角色，它首先对用户的需求进行分析和理解，然后根据需求判断需要调用哪些外部工具或函数来完成任务，最后将工具的返回结果进行整合并生成最终响应。

Rag模式

Rag模式，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）模式，结合了信息检索和文本生成技术。其核心思想是在生成内容之前，先从外部知识库或数据库中检索相关的信息，然后基于检索到的信息进行内容生成，从而使生成的内容更具针对性和准确性，尤其是在处理需要依赖最新数据或特定领域知识的任务时表现出色。

Fine-tuning模式

Fine-tuning模式是基于预训练模型进行进一步优化的架构。预训练模型通常在大规模通用数据集上进行训练，具备一定的通用语言理解或任务处理能力，但在特定领域或特定任务上的表现可能不够理想。Fine-tuning模式就是利用特定领域或任务的小规模数据集，对预训练模型进行微调，通过调整模型的部分或全部参数，使其更好地适应目标任务。

示例Demo

pom

xml 复制代码

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            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

配置ChatClient

java 复制代码

package com.wdz.springai.configer;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class OllamaConfigure {
    @Bean
    public ChatClient chatClient(OllamaChatModel ollamaModel, ChatMemory chatMemory) {
        return ChatClient.builder(ollamaModel)
                .defaultSystem("你是一个安全顾问，从安全角度回答问题")
                .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor(),new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory))
                .build();
    }
}

配置ChatMemory

java 复制代码

package com.wdz.springai.configer;

import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ChatMemoryConfigure {
    @Bean
    public ChatMemory chatMemory(){
        return  new InMemoryChatMemory();
    }
}

配置信息

application.properties 复制代码

spring.application.name=spring-ai
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.model=deepseek-r1:1.5b

logging.level.org.springframework.ai=debug

调用chat

kotlin 复制代码

package com.wdz.springai.controller;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RestController
public class ChatController {
    @Autowired
    private ChatClient client;
    /**
     * chat接口
     */
    @RequestMapping("/chat")
    public String chat(String content) {
        return client.prompt().user(content).call().content();
    }

    /**
     * stream chat接口
     */
    @RequestMapping(value = "/streamChat",headers = "Accept=text/html;charset=utf-8")
    public Flux<String> streamChat(String content) {
        return client.prompt().user(content).stream().content();
    }
}