Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介

在人工智能技术快速迭代的今天,Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量,正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务(如 OpenAI、Anthropic)的无缝对接,同时支持本地模型部署(如 Ollama),为开发者提供了灵活高效的 AI 集成方案。

核心价值体现:

  • 生态融合:完美继承 Spring Boot 的自动配置特性,通过简单配置即可接入 AI 服务

  • 多模型支持:统一抽象层兼容 OpenAI GPT、Mistral 等 20+主流模型

  • 企业级特性:内置重试机制、限流策略、监控指标等生产级功能

  • 全栈能力:覆盖文本生成、图像处理、向量检索等完整 AI 应用场景

二、环境准备

  1. 开发环境要求
  • JDK 17+(推荐 Azul Zulu JDK)

  • Spring Boot 3.2.x

  • Maven 3.8.6+ 或 Gradle 8.5+

  1. 项目初始化

通过 Spring Initializr 创建项目时选择:

bash

Project: Maven Project

Language: Java

Spring Boot: 3.2.1

Dependencies: Spring Web, Spring AI Starter

  1. 依赖配置

在 `pom.xml` 中添加核心依赖:

xml

<dependency>

<groupId>org.springframework.ai</groupId>

<artifactId>spring-ai-starter</artifactId>

<version>0.8.1</version>

</dependency>

<!-- OpenAI 服务支持 -->

<dependency>

<groupId>org.springframework.ai</groupId>

<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>

<version>0.8.1</version>

</dependency>

三、快速入门实践

  1. 配置 API 密钥

在 `application.yml` 中设置服务凭证:

yaml

spring:

ai:

openai:

api-key: sk-your-api-key-here

chat:

options:

model: gpt-3.5-turbo

temperature: 0.7

  1. 创建聊天服务

java

@Service

public class ChatService {

@Autowired

private ChatClient chatClient;

public String generateResponse(String prompt) {

ChatResponse response = chatClient.call(prompt);

return response.getResult().getOutput().getContent();

}

}

  1. 控制器实现

java

@RestController

@RequestMapping("/api/chat")

public class ChatController {

@Autowired

private ChatService chatService;

@GetMapping

public String chat(@RequestParam String message) {

return chatService.generateResponse(message);

}

}

  1. 测试接口

通过 curl 发送请求:

bash

curl "http://localhost:8080/api/chat?message=用Java实现快速排序"

四、核心功能解析

  1. 模型管理

Spring AI 提供统一的模型访问接口:

java

@Autowired

private ModelManager modelManager;

// 加载本地模型

TensorFlowModel model = modelManager.loadModel("classpath:model.pb");

// 调用远程服务

OpenAiChatOptions options = OpenAiChatOptions.builder()

.withTemperature(0.5)

.build();

  1. 提示工程

通过模板化提示提升输出质量:

java

PromptTemplate template = new PromptTemplate("作为{role},请用{language}解释{topic}");

template.addVariable("role", "资深架构师");

template.addVariable("language", "中文");

template.addVariable("topic", "微服务架构设计");

  1. 向量处理

文本向量化实现语义检索:

java

TextEmbedding embedding = new OpenAiTextEmbedding();

float vector = embedding.embed("Spring AI 入门指南");

  1. RAG 增强

结合检索增强生成技术:

java

RetrievalChain chain = RetrievalChain.builder()

.withRetriever(vectorRetriever)

.withPromptTemplate(promptTemplate)

.build();

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