Spring AI 快速入门:从环境搭建到核心组件集成

Spring AI 快速入门:从环境搭建到核心组件集成

一、前言:Java开发者的AI开发捷径

对于Java生态的开发者来说,将人工智能技术融入企业级应用往往面临技术栈割裂、依赖管理复杂、多模型适配困难等挑战。Spring AI的出现彻底改变了这一局面------作为Spring家族专为AI场景设计的子项目,它通过标准化的依赖管理、与Spring Boot的深度集成以及丰富的开箱即用组件,让Java开发者能够像开发传统Spring应用一样快速构建AI功能。本文将基于官方最新文档,带您从零开始掌握Spring AI的核心入门知识。

二、环境准备:基础条件与版本适配

1. Spring Boot版本要求

Spring AI当前稳定支持 Spring Boot 3.4.x 版本,待3.5.x正式发布后将无缝兼容。请确保您的项目使用此范围内的Spring Boot版本,以获得最佳兼容性。

2. 开发工具建议

  • IDE:推荐使用IntelliJ IDEA(支持Spring Initializr快速创建项目)
  • 构建工具:Maven 3.8+ 或 Gradle 7.5+
  • JDK版本:JDK 17+(Spring Boot 3.x最低要求)

三、项目初始化:通过Spring Initializr快速创建

Spring Initializr提供了可视化的AI组件选择界面,让项目搭建更简单:

操作步骤:

  1. 访问 start.spring.io

Spring Initializr 是一个用来创建 Spring Boot 项目的在线工具,它简化了项目创建的过程,帮助你快速初始化一个新的 Spring Boot 项目。你可以通过 Web 界面(Spring Initializr 官方网站)或命令行工具来使用它。


  1. 在「Dependencies」搜索栏输入关键词(如OpenAIVector Store),勾选需要的AI组件

  2. 生成项目后导入IDE,即可获得包含基础依赖的Spring Boot工程

四、依赖管理:稳定版与快照版配置

1. 稳定版(Milestones)配置(推荐生产环境)

Spring AI从1.0.0-M6版本开始进入Maven中央仓库,无需额外仓库配置,直接添加依赖即可:

Maven项目:
xml 复制代码
<dependencies>
    <!-- Spring AI核心BOM -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
        <version>1.0.0-M6</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
    </dependency>
    <!-- 示例:添加OpenAI聊天模型依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
Gradle项目:
groovy 复制代码
dependencyManagement {
    imports {
        mavenBom 'org.springframework.ai:spring-ai-bom:1.0.0-M6'
    }
}
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}

2. 快照版(Snapshot)配置(适合尝鲜开发者)

若需使用最新开发中的功能,需在构建文件中添加快照仓库:

Maven仓库配置:
xml 复制代码
<repositories>
    <!-- Spring官方快照仓库 -->
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <name>Spring Snapshots</name>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
        <releases><enabled>false</enabled></releases>
    </repository>
    <!-- Sonatype中央快照仓库 -->
    <repository>
        <id>central-portal-snapshots</id>
        <name>Central Portal Snapshots</name>
        <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
        <snapshots><enabled>true</enabled></snapshots>
    </repository>
</repositories>
BOM依赖(快照版):
xml 复制代码
<version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <!-- 替换稳定版版本号 -->

五、核心组件依赖:按需添加功能模块

Spring AI采用模块化设计,可根据需求选择性添加以下组件依赖:

1. 聊天模型(Chat Models)

支持OpenAI、Anthropic、Hugging Face等主流对话模型:

xml 复制代码
<!-- OpenAI聊天模型 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
</dependency>
<!-- Hugging Face聊天模型(通过REST API) -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-huggingface-inference-client</artifactId>
</dependency>

2. 嵌入模型(Embeddings Models)

用于文本向量化(如RAG系统中的文档编码):

xml 复制代码
<!-- OpenAI嵌入模型 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-embeddings</artifactId>
</dependency>
<!-- Cohere嵌入模型 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-cohere</artifactId>
</dependency>

3. 矢量数据库(Vector Databases)

支持Pinecone、Elasticsearch、Redis等存储向量数据:

xml 复制代码
<!-- Pinecone矢量数据库 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-pinecone</artifactId>
</dependency>
<!-- Elasticsearch矢量数据库 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

4. 其他功能模块

  • 图像生成spring-ai-dall-e(OpenAI图像模型)
  • 语音转文本spring-ai-azure-speech(Azure语音服务)
  • 文本转语音spring-ai-google-text-to-speech(谷歌TTS)

六、实战资源:官方示例与文档导航

1. 示例项目集合

Spring AI提供了丰富的实战案例,涵盖基础用法到复杂场景:

👉 官方示例仓库

包含:

  • 聊天机器人基础实现(OpenAI/GPT-3.5)
  • 检索增强生成(RAG)系统模板
  • 多模型切换配置示例

2. 官方文档中心

七、总结:开启Java AI开发之旅

通过本文的步骤,您已掌握Spring AI的核心入门知识:从项目创建到依赖管理,再到按需集成不同AI组件。Spring AI的最大优势在于:

  1. 零配置启动:通过Spring Initializr和BOM简化依赖管理
  2. 多供应商支持:统一接口下无缝切换OpenAI、Hugging Face等模型
  3. 企业级适配:天然兼容Spring Boot生态的安全、监控、微服务等特性

无论您是要开发智能客服、代码生成工具,还是复杂的RAG系统,Spring AI都能成为您的高效开发引擎。现在就通过下方链接开始实践吧:

后续我们将深入探讨RAG系统构建、流式响应处理等进阶话题,欢迎关注专栏获取最新内容!

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