引言

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的开发者开始探索如何将AI集成到自己的应用中。人工智能正在迅速改变各行各业的工作方式，从自动化客服到智能推荐系统，AI的应用几乎无处不在。Spring AI作为一种开源框架，提供了强大的功能，使开发者能够轻松集成AI到Spring Boot应用中。结合腾讯云编程助手CodeBuddy的帮助，开发者不仅可以大幅度加快开发速度，还能减少常见的开发错误。CodeBuddy通过自动化代码生成和错误提示，特别适合那些对AI技术感兴趣却又没有太多开发经验的用户。

本文将带领你在半小时内使用 Spring AI 并通过CodeBuddy开发一个简易的聊天小程序。我们将通过介绍Spring AI的基础知识、配置OpenAI接口、使用CodeBuddy快速生成代码并调试，最终完成一个简易的聊天机器人程序。无论是Spring开发的新手，还是AI技术的初学者，本篇文章都将为提供一个清晰的指导，帮助快速上手。

CodeBuddy 是腾讯自研的AI辅助编程工具，旨在提升开发者的编码效率。它基于腾讯混元 + Deepseek双轮模型，提供代码补全、单元测试、代码诊断等多种智能功能，兼容主流IDE如Visual Studio Code、JetBrains系列和微信开发者工具等，支持200多种编程语言。通过CodeBuddy，开发者能够更高效地完成代码编写、调试和优化，显著提升开发效率。

CodeBuddy目前已经可以在 VS Code和 JetBrains 全家桶的插件商店中找到并下载，具体情况如下所示：

准备工作

在开始之前，请确保您已经具备以下环境和工具：

腾讯云编程助手CodeBuddy：CodeBuddy是腾讯云推出的一款编程助手，可以在常用IDE中使用。它能够自动生成代码、分析错误并提供解决方案，极大地提升开发效率。CodeBuddy可以通过各大IDE的插件平台进行安装，并且是免费的。
Spring Boot 项目：Spring Boot是一个用于构建生产级应用的开源框架。它让Java开发者能够更快地搭建应用，特别适合构建RESTful服务。本文将使用Spring Boot框架来开发聊天应用。
OpenAI API 密钥：要使聊天机器人能够生成智能对话，我们需要使用OpenAI的接口。为此，您需要一个有效的OpenAI API密钥，或者选择国内一些兼容的大模型接口。对于国内用户，腾讯云也提供了像"混元"这样的AI接口，可以作为OpenAI的替代方案。

如果你还没有注册腾讯云账号，可以访问腾讯云官网进行注册。

创建项目

首先，我们需要创建一个Spring Boot项目。Spring Boot项目的创建非常简单，只需选择合适的模板和依赖，便能快速启动。

这里选择 Java 框架即可，并给你的项目命名。你可以选择任意名称，比如"spring-ai-codebuddy"。

知识库文档

在创建项目后，我们可以利用CodeBuddy直接引入Spring AI的相关文档。通过开启"询问模式"，我们可以向CodeBuddy询问如何快速引入Spring AI所需的依赖库。

比如，可以直接询问："快速引入spring-ai需要的基础依赖，我要使用OpenAI的接口模型开发" CodeBuddy会根据您的问题，自动生成所需的代码和配置文件。

点击"Apply"按钮后，CodeBuddy会为您自动配置好相关的依赖，并将其添加到您的项目中，您只需接受即可。

配置OpenAI接口

接下来，我们需要配置 OpenAI 的接口。我们可以使用腾讯云编程助手 CodeBuddy 来快速生成配置文件。只需告诉 CodeBuddy 你要连接 OpenAI，助手将自动为你生成配置代码。

在application.properties文件中，我们需要写入 OpenAI 的 API 配置信息：

properties 复制代码

spring.ai.openai.api.key=你的API密钥
spring.ai.openai.model=hunyuan-standard

将上述配置中的你的API密钥替换为你从 OpenAI 官网获取的实际API密钥或者像我一样去腾讯云官网申请一下混元的接口秘钥也是可以的。这样，我们就完成了 OpenAI 接口的配置。

编写代码

接下来，我们将开始编写后端代码。我们使用 Spring Boot 的控制器来处理来自前端的请求，并调用OpenAI的接口返回AI生成的内容。

需要注意的是，有时直接选中代码并通过特定的方式生成聊天内容，可能比在对话框内直接输入更为高效和准确。接下来将通过实际示例来展示这种方法的优势，如下所示：

之前他生成的代码出现了一些错误，经过分析后，我们决定直接请求助手来帮助修复这些问题。经过助手的修正和优化后，最终的代码已经顺利完成，结果如下所示：

java 复制代码

// OpenAI API 客户端接口
private final ChatClient chatClient;

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

@GetMapping("/ai/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "msg", defaultValue = "讲个笑话") String message) {
    return chatClient.prompt().user(message).call().content();
}

上述代码通过@RestController注解创建了一个REST API控制器，处理/ai/chat的GET请求。每次请求时，都会调用OpenAI的接口，返回AI生成的聊天内容。

代码补全

接下来，我们尝试使用代码补全功能，帮助自动完成剩余部分。正如图中所展示的那样，代码补全工具能够根据已有代码和上下文智能推测并生成剩余代码，进一步提高了开发效率。

效果还是相当不错的。如果需要生成一个代码块，也完全可以实现。只要确保方法体 {} 内部没有任何内容即可。这里就不做演示了。

测试与调试

启动项目

在完成代码编写后，点击"运行"按钮启动项目。此时，我们的Spring Boot应用已经可以运行，但如果遇到一些常见的配置错误，我们可以通过CodeBuddy的帮助来进行调试。

在启动时，如果出现错误，腾讯云编程助手CodeBuddy会自动识别错误原因并提供解决方案。例如，当出现Unresolved dependency: 'org.springframework.ai:spring-ai-core:jar:1.0.0-SNAPSHOT'的错误时，CodeBuddy会提示我们重新添加或者更新依赖版本。

如果我们继续遇到错误，CodeBuddy 还可以自动生成解决方案。例如，错误信息显示缺少chatClient类时，CodeBuddy 会自动帮我们生成这个类的实现。

最后，我向助手询问了帮助，它帮我生成了一个配置类，完美地解决了问题。如图所示，效果非常理想。

现在，我们直接启动测试，看看是否能够顺利通过。

还是报错了，我们直接查看报错原因，点击解释看看具体是什么问题。

处理报错

当出现报错信息时，可以直接点击"解释"按钮，CodeBuddy 会提供详细的错误分析和解决方案。在这个示例中，系统报错显示缺少chatClient类，我们可以通过 CodeBuddy 自动生成相应的类来解决这个问题。

调整配置

通过多次调试，我们发现原始配置中的model字段写错了。正确的配置应为：

properties 复制代码

spring.ai.openai.chat.options.model=hunyuan-standard

重新启动后，问题得到解决，应用可以正常运行。

聊天UI界面

有了后端代码，我们现在可以开始开发前端UI界面。我们将为聊天应用设计一个简单的用户界面，每次用户输入消息时，都会通过接口与后端通信，实时展示AI的回复。

帮我生成一个好看的聊天UI界面，每次沟通都会以sse的方式调用后端接口

在UI开发中，我们使用了现代的Web技术，如HTML、CSS和JavaScript使得前端可以实时获取后端返回的数据。小助手直接帮我们生成了页面，效果如图：

前端界面

前端界面设计简单直观，用户只需在输入框中输入消息，点击发送按钮，消息就会通过接口推送给后端，并实时显示AI的回复。Craft标签内不仅会生成页面，还会提供后端的相关实现，如图所示：

这是我生成的所有文件，查看一下：

在此界面中，我们采用了简单的HTML和JavaScript来处理用户输入并与后端进行交互。前端的展示效果如下图所示：

单元测试与代码评审

为了确保我们的应用程序稳定可靠，我们可以借助 CodeBuddy 自动生成单元测试。CodeBuddy 能够智能地分析代码并生成针对性的测试用例，涵盖各种边界条件和潜在的异常情况，从而帮助我们全面验证聊天接口的功能是否符合预期。

以下是通过 CodeBuddy 生成测试用例后，最终效果的展示：

代码评审

在完成代码编写后，我们可以将代码提交进行评审。此时，腾讯云编程助手 CodeBuddy 将自动对代码进行全面检查，评估其质量并提供详细的改进建议。通过 CodeBuddy 强大的智能分析能力，它能够识别代码中的潜在问题，如性能瓶颈、安全漏洞、冗余代码以及不符合最佳编程实践的部分，从而帮助开发者提升代码的可维护性和可读性。

借助这一自动化的代码评审流程，我们不仅可以及时发现并修复潜在的错误和漏洞，还能确保代码符合团队的编码规范。这种自动化的评审机制大大提高了开发效率，并在整个开发生命周期中保证了代码质量的稳定性和可靠性。

总结

在这篇文章中，我们详细介绍了如何通过腾讯云编程助手CodeBuddy快速入门Spring AI，并开发一个简易的聊天小程序。从引入Spring AI的相关依赖、配置OpenAI接口，到编写后端逻辑代码、设计并生成前端UI界面，再到进行调试和单元测试，我们逐步完成了整个开发流程。通过利用CodeBuddy强大的自动生成代码、智能调试和优化功能，开发效率得到了极大提升，使得我们能够在短时间内高效地构建出具备AI功能的聊天应用。

本文不仅提供了具体的操作步骤，还分享了如何借助腾讯云编程助手简化开发过程，快速实现从代码编写到功能调试的闭环。希望通过本篇文章，你能够轻松上手Spring AI，并为未来的AI应用开发奠定坚实的基础，进一步提升你的开发技能和效率。

我是努力的小雨，一个正经的 Java 东北服务端开发，整天琢磨着 AI 技术这块儿的奥秘。特爱跟人交流技术，喜欢把自己的心得和大家分享。还当上了腾讯云创作之星，阿里云专家博主，华为云云享专家，掘金优秀作者。各种征文、开源比赛的牌子也拿了。

💡 想把我在技术路上走过的弯路和经验全都分享出来，给你们的学习和成长带来点启发，帮一把。

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半小时快速入门Spring AI：使用腾讯云编程助手CodeBuddy 开发简易聊天程序

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