Spring AI 进阶之路01:三步将 AI 整合进 Spring Boot

引子

LLM 的浪潮以不可阻挡之势席卷全球,从改变用户交互到重塑商业模式,我们每一位开发者都身处这场技术变革的中心。作为庞大的 Java 生态中的一员,你是否也曾思考:当 Python 似乎成为 AI 的"官方语言"时,我们这些深耕 Spring 全家桶的开发者,该如何快速拥抱这个新时代?如今,Spring 团队亲自出手,为数百万 Java 开发者带来了官方答案------Spring AI 。它将 AI 开发的复杂性进行封装,让集成 AI 能力变得像添加一个普通的 Starter 一样简单。

本文是 《Spring AI 进阶之路》 系列的第一篇,我们将从最基础的整合开始。你将看到,在 Spring Boot 的帮助下,集成一个强大的 AI 模型,真的只需三步!

话不多说,让我们直接开始动手实践。

前置准备

在开始三步集成前,先确保你已准备好以下基础环境:

  1. JDK 17+:Spring Boot 3 和 Spring AI 基于较新的 Java 版本,确保你的 JDK 版本不低于 17。
  2. Maven 或 Gradle:本文以 Maven 为例,它是我们管理项目依赖的得力助手。
  3. 一个顺手的 IDE:选择你最熟悉的 IDE 即可,本文以 IntelliJ IDEA 为例。
  4. 一个 LLM厂商的 API Key:本文以 DeepSeek 为例,价格便宜且无需科学上网,使用起来很方便。

第一步:添加依赖

让我们从创建项目开始。如果你使用 Spring Initializr 会更简单,但为了让大家理解每一步的细节,我们选择从零开始创建一个 Maven 项目。

首先,创建一个新的Maven空项目:

项目创建完成后,我们需要配置 pom.xml。整个依赖配置分为三个部分:

1.设置 Spring Boot 父项目

xml 复制代码
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.5.0</version>
</parent>

2.管理 Spring AI 的版本

通过 BOM 统一管理 Spring AI相关依赖的版本,避免版本冲突:

xml 复制代码
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
         </dependency>
     </dependencies>
</dependencyManagement>

3.添加具体依赖

xml 复制代码
<dependencies>
    <!-- Spring Boot Web Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- Spring AI OpenAI Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

你可能注意到,虽然我们前面提到本次使用的是 DeepSeek 的 API,但引入的却是 spring-ai-starter-model-openai。这是因为 DeepSeek 采用了与 OpenAI 完全兼容的 API 规范,我们可以直接复用 OpenAI 的客户端实现。这种设计让切换不同的 AI 服务商变得非常简单------只需要更换 API Key 和端点地址即可。

第二步:配置凭证

有了依赖,接下来需要告诉 Spring AI 如何连接到 AI 服务。在 src/main/resources 目录下创建 application.yml 文件(如果不存在的话),添加以下配置:

yaml 复制代码
spring:
  ai:
    openai:
      api-key: {这里换成你自己的}
      base-url: https://api.deepseek.com
      chat:
        options:
          model: deepseek-chat

⚠️ 提醒:直接将 API Key 写在配置文件中仅适合本地开发和快速测试,但绝对不要在生产环境中这样做!在生产环境中,推荐使用环境变量来管理你的密钥。

第三步:编写代码调用

万事俱备,让我们开始编写代码来调用 AI 模型。

1.注入AI客户端

接下来,创建一个 REST 控制器来处理 AI 对话请求。Spring AI 的魅力在于,它将复杂的 AI 交互抽象成了简单的 Spring Bean:

java 复制代码
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

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

    private ChatClient chatClient;

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

    @GetMapping("/test")
    public String completion(@RequestParam String message) {
        return chatClient.prompt()
                .user(message)
                .call()
                .content();
    }  

}

2.启动测试

启动应用,Spring Boot 的控制台会显示启动信息。待应用成功启动后,我们可以通过Apifox,向这个测试接口发送请求:

3.配置跨域

最终我们一定需要从前端应用调用这个接口,所以别忘了配置 CORS:

java 复制代码
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.CorsRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;

@Configuration
public class CorsConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Override
    public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
        registry.addMapping("/**")
                .allowedOrigins("/chat/*")
                .allowedMethods("GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS")
                .allowedHeaders("*")
                .allowCredentials(true)
                .maxAge(3600);
    }
}

小结

至此,我们完成了 Spring AI 的基础集成。不过,如果你仔细观察测试结果,会发现当前的实现存在一个明显的体验问题:我们必须等待 AI 完全生成答案后才能看到结果。相比之下,那种逐字输出的效果就友好得多。用户能实时看到 AI 的"思考过程",体验更加流畅自然。

那么,如何在 Spring AI 中实现这种流式响应呢?这正是下一篇文章要探讨的内容。我们将介绍如何使用 SSE(Server-Sent Events)技术,让你的 AI 应用也能实现实时的打字机效果。

如果你对本文有任何疑问或建议,欢迎在评论区交流。下篇见!

相关推荐
yaocheng的ai分身2 小时前
Cursor 终端“卡死/无响应”问题的解法
ai编程·cursor
太阳伞下的阿呆2 小时前
本地环境vue与springboot联调
前端·vue.js·spring boot
无限大62 小时前
只出现一次的数字:从暴力美学到位运算神技的进化之路
后端·面试
宇寒风暖2 小时前
Flask 框架全面详解
笔记·后端·python·学习·flask·知识
你的人类朋友2 小时前
❤️‍🔥为了省内存选择sqlite,代价是什么
数据库·后端·sqlite
还是鼠鼠2 小时前
tlias智能学习辅助系统--SpringAOP-进阶-通知顺序
java·后端·mysql·spring·mybatis·springboot
飞翔的佩奇2 小时前
基于SpringBoot+MyBatis+MySQL+VUE实现的名城小区物业管理系统(附源码+数据库+毕业论文+开题报告+部署教程+配套软件)
数据库·vue.js·spring boot·mysql·毕业设计·mybatis·小区物业管理系统
yaocheng的ai分身2 小时前
AI 领域的新技能不是 Prompting,而是 Context Engineering
ai编程
yaocheng的ai分身2 小时前
AI Coding 方法论之 Compounding Engineering
ai编程