大家好，我是小米，一个31岁还依旧爱折腾技术、热衷分享的程序员。今天咱们聊点有意思的------SpringAI + Mistral AI 聊天功能。
前几天，我在公司做一个小实验：领导希望我们的客服系统能引入一个"聪明点"的聊天助手，但要求不走 OpenAI，最好找点开源或者可替代方案。于是，我盯上了 Mistral AI。它不仅能本地部署，还能在 SpringAI 框架里直接跑通，兼容 OpenAI API，最重要的是，咱还能继续用熟悉的 Spring Boot 风格去写代码，爽到飞起。
那这篇文章呢，我就带大家用一个故事化的学习路径 ，从前提条件一路写到运行时选项、函数调用、多模态，甚至连自动配置和手动配置都给你安排上。学完你就能把 SpringAI + Mistral AI 聊天系统撸出来，轻松接入到你自己的应用里。
前提条件：登场之前的准备
俗话说，磨刀不误砍柴工。要想把 Mistral AI 玩转在 SpringAI 里，我们需要先准备好几个条件：
- Java 环境：推荐 17+，别太老。
- Spring Boot：最好 3.x 版本。
- 依赖管理工具：Maven 或 Gradle 都行。
- 一个 Mistral API Key ：可以去Mistral.ai 官网申请。
- SpringAI：这是主角，Spring 家族新成员，专门对接 LLM（大语言模型）的。
准备完这些，咱就可以开工了。
添加仓库和 BOM：万事开头难
在 Maven 里配置仓库和 BOM 是第一步。
你需要在 pom.xml 里加上 SpringAI 的 BOM，这样可以保证依赖版本对齐，不会出现"今天跑了，明天又炸"的尴尬情况。
然后加上 Mistral 的 starter：
是不是很眼熟？没错，Spring Boot 一贯的套路。
自动配置：Spring 的魔法
Spring Boot 的最大魅力之一就是自动配置。在你引入 starter 之后，Mistral 相关的 ChatClient、MistralAiApi 等 Bean 就会自动注册到容器里。
换句话说，你啥也不用干，只要在 application.yml 里写好配置，Spring 就帮你把底层的 HTTP 调用、认证逻辑全搞定了。
这也是我喜欢 SpringAI 的原因，和裸调 API 相比，优雅得多。
聊天属性：给 AI 聊天加点料
要让 AI 真正跑起来，光有自动配置还不够，还得调属性。SpringAI 给我们准备了丰富的配置项。
1. 重试属性
有时候，调用 API 会超时或者失败。别慌，SpringAI 内置了重试机制。比如你可以设置最大重试次数、重试间隔，避免因为一次网络抖动就直接 GG。
2. 连接属性
调用 Mistral 本质上是走 HTTP，所以连接超时、读取超时也要配。
3. 配置属性
当然，最重要的是 API Key 和模型。
这样，Mistral 聊天就算是正式接入了。
运行时选项：灵活多变的小技巧
运行时我们可以动态设置一些参数，比如温度（随机性）、最大 Token、TopP 等。
这些选项可以通过 ChatClient 调用时临时传入，保证灵活性。举个例子：
这样就不用死板地写死在配置文件里了。
函数调用：AI 不止能聊天
Mistral 支持函数调用（Function Calling）。比如你可以定义一个天气查询函数，AI 根据上下文决定是否调用。
然后在对话里，AI 就能智能调用这个方法，返回结果融入回答。
是不是有点像 ChatGPT 的 Function Call？没错，Mistral 兼容 OpenAI API，所以套路一模一样。
多模态：文字 + 图片 = 更强大
Mistral 不光能处理文本，还能搞多模态，比如接收图片输入。SpringAI 里调用的时候只要传 Media 就行。
比如你传一张图片，让模型帮你写描述，或者做 OCR。
这意味着以后你的应用不只是文字聊天，还能图文并茂，AI 助手就更智能了。
OpenAI API 兼容性：一石二鸟
Mistral 最大的优势之一，就是兼容 OpenAI API。
这意味着，你现有的 ChatGPT 接口代码，稍微改下 URL 和 Key，就能直接跑在 Mistral 上。
对于想降低成本或避免过度依赖 OpenAI 的团队，这点简直太友好了。
示例控制器（自动配置）：一行代码跑起来
有了自动配置之后，写个控制器就能跑通聊天接口：
启动项目，访问 /chat?msg=你好，AI 马上就能回你话。
手动配置：自己掌握主动权
当然，如果你不想用自动配置，也可以自己手动声明 Bean。
这种方式更灵活，比如你要接多个模型，或者做一些自定义的拦截逻辑，就很方便。
低级 MistralAiApi 客户端：底层玩家的最爱
如果你喜欢"操控底层"，SpringAI 也给了你 MistralAiApi 这种低级客户端，直接发请求拿 JSON。
这种方式虽然没有 ChatClient 那么优雅，但胜在可控性强，适合那些要深度定制的场景。
总结：从小实验到生产实践
回到开头的故事。我们最初只是想给客服系统加个 AI 助手，但一番研究下来，发现 SpringAI + Mistral AI 不仅能轻松跑起来，还能灵活扩展到函数调用、多模态。更关键的是，它兼容 OpenAI API，未来迁移成本极低。
这让我想起一句话： "工具选得对，事半功倍。"
所以，如果你也想在项目里玩 AI，不妨试试 SpringAI 搭配 Mistral，保准让你又快又爽。
END
写到这儿，我差不多也兴奋得要去写点 demo 了。那你呢？要不要也试试看？
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