Spring AI 实战：用 Java 搞 AI，从此告别调参侠

大家好！我是你们的 Java 老司机，今天咱们不聊 MyBatis 和 Spring Cloud，来点更刺激的------用 Spring AI 开发 AI 应用！

以前搞 AI 得学 Python、调 TensorFlow、被 PyTorch 折磨......现在好了，Spring AI 来了，Java 程序员也能愉快玩 AI 了！ 🎉

今天，我们就用 Spring AI + DeepSeek ，手把手教你搞个能自动写代码、智能问答、甚至帮你怼产品经理的 AI 应用！

1. Spring AI 是啥？能吃吗？

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 集成框架，让你能用熟悉的 Spring 风格调用各种 AI 能力，比如：

聊天模型（ChatGPT、DeepSeek、Claude...）
文生图模型（Stable Diffusion、DALL·E...）
Embedding 模型（做语义搜索、推荐系统）
甚至自定义 AI 模型（如果你够硬核）

优点：

✅ 不用学 Python ，Java 一把梭！

✅ 统一 API ，换 AI 模型只需改配置

✅ Spring 生态整合（事务、缓存、安全一把梭）

2. 先搞个 SpringBoot 项目

用 Spring Initializr（或 IDEA 直接生成），选：

Spring Boot 3.2+
Spring AI（目前是 0.8 版本）

pom.xml 关键依赖：

xml 复制代码

<dependencies>
    <!-- SpringBoot Web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring AI (核心) -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
        <version>0.8.0</version> <!-- 以最新版为准 -->
    </dependency>

    <!-- DeepSeek 支持（Spring AI 的 DeepSeek 模块） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-deepseek</artifactId>
        <version>0.8.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

3. 配置 DeepSeek API（让 AI 干活）

在 application.yml 里配置 DeepSeek：

yaml 复制代码

spring:
  ai:
    deepseek:
      api-key: "你的-DeepSeek-API-KEY"  # 去官网申请
      chat:
        model: deepseek-chat  # 默认模型
        temperature: 0.7      # 创意度 (0=保守, 1=放飞自我)

4. 写个 AI 聊天接口（自动怼产品经理）

直接上代码！

(1) 创建 ChatController

java 复制代码

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;  // Spring AI 自动注入

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

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatClient.call(message);  // 一句话调用 AI！
    }

    // 高级玩法：让 AI 自动拒绝产品需求
    @GetMapping("/reject")
    public String rejectRequirement() {
        String prompt = """
            产品经理说："这个需求很简单，明天能上线吗？"
            你作为资深程序员，请用专业但委婉的方式拒绝，
            要求：带点幽默感，不超过 50 字
            """;
        return chatClient.call(prompt);
    }
}

测试效果：

bash 复制代码

curl "http://localhost:8080/ai/chat?message=用Java写个快速排序"
# 输出：public class QuickSort { public static void sort(int[] arr) { ... }}

curl "http://localhost:8080/ai/reject"
# 输出：这个需求的时间复杂度是 O(梦想)，目前服务器算力不支持~

(2) 流式响应（像 ChatGPT 一样逐字输出）

Spring AI 还支持 流式 API（适合长时间任务）：

java 复制代码

import org.springframework.ai.chat.StreamingChatClient;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;

@GetMapping("/stream")
public SseEmitter streamChat(@RequestParam String message) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter();
    streamingChatClient.stream(message)
        .subscribe(
            chunk -> emitter.send(chunk.getContent()),  // 每块数据实时发送
            error -> emitter.completeWithError(error), // 出错处理
            emitter::complete                         // 完成
        );
    return emitter;
}

5. 高级玩法：让 AI 自动写 CRUD 代码

场景：输入表名，自动生成 Controller -> Service -> Repository 全套代码！

java 复制代码

import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate;

@GetMapping("/gen-crud")
public String generateCrud(@RequestParam String tableName) {
    PromptTemplate prompt = new PromptTemplate("""
        请用 SpringBoot 生成 {table} 表的完整 CRUD 代码，要求：
        1. 使用 @RestController
        2. 使用 JPA 实现
        3. 包含 Swagger 注解
        返回格式：Java 代码块
        """);
    prompt.add("table", tableName);
    return chatClient.call(prompt.render());
}

测试：

bash 复制代码

curl "http://localhost:8080/ai/gen-crud?tableName=User"

输出示例：

java 复制代码

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
@Tag(name = "用户管理")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserRepository userRepo;

    @GetMapping
    @Operation(summary = "查询所有用户")
    public List<User> getAll() { return userRepo.findAll(); }
    // 其他 CRUD 方法...
}

6. 可能遇到的坑

🚨 API Key 无效 → 检查是否拼错，或去 DeepSeek 官网确认

🚨 依赖冲突 → 确保 Spring Boot 和 Spring AI 版本兼容

🚨 AI 胡说八道 → 调整 temperature 参数（调低更保守）

7. 总结

今天我们用 Spring AI + DeepSeek 实现了：

✅ 智能聊天 （/ai/chat）

✅ 自动拒绝需求 （/ai/reject，打工人必备）

✅ 代码生成 （/ai/gen-crud，告别手写样板代码）

Spring AI 的优势：

Java 原生支持，不用切 Python
统一接口，轻松切换 AI 供应商
Spring 生态整合（安全、事务、缓存一键接入）