Spring AI 知识点总结

一、概述

1. 定义

Spring AI 是 Spring 生态系统下的人工智能应用开发框架，旨在简化 Java/Spring 开发者集成各类 AI 模型（包括大语言模型、embedding 模型等）的过程，提供统一的 API 抽象和标准化的开发范式，让开发者无需深入关注不同 AI 服务提供商的底层细节，快速构建 AI 驱动的应用。

2. 核心目标

降低 AI 技术与 Spring 应用的集成门槛，复用 Spring 生态的优势（如依赖注入、声明式编程、事务管理等）。
提供对主流 AI 模型和服务的统一适配，支持多供应商切换（如 OpenAI、Azure AI、Anthropic、本地部署模型等）。
集成 Spring 生态组件（如 Spring Boot、Spring Cloud、Spring Data 等），实现 AI 能力与现有业务系统的无缝融合。

3. 主要特性

统一的 AI 模型接口抽象，屏蔽不同服务商的 API 差异。
支持同步 / 异步调用 AI 模型，满足不同性能需求。
内置 prompt 模板、输出解析、异常处理等核心能力。
支持向量数据库集成，适配检索增强生成（RAG）场景。
提供 Spring Boot 自动配置，简化开发和部署流程。

二、核心组件与架构

1. 核心接口抽象

Spring AI 通过接口定义标准化 AI 操作，核心接口包括：

Model：所有 AI 模型的顶层接口，定义模型调用的基础规范。
LanguageModel ：大语言模型（LLM）的核心接口，支持文本生成、对话等能力，提供 generate 方法用于执行文本生成任务。
EmbeddingModel ：嵌入模型接口，用于将文本转换为向量表示，支持 embed 方法，适用于语义检索、相似度计算场景。
ChatModel ：专门用于对话场景的模型接口，支持多轮对话上下文管理，基于 ChatMessage 进行交互。
ModelClient：模型客户端接口，负责与底层 AI 服务或本地模型进行通信，处理请求发送和响应接收。

2. 关键组件

（1）Prompt 与 Prompt Template

Prompt ：AI 模型的输入载体，包含用户指令、上下文信息、示例等内容，由 Prompt 类封装，支持文本、图片等多模态输入。
Prompt Template：模板化工具，用于动态生成 Prompt，支持变量替换（如通过
复制代码
```
StringTemplate
```
或自定义模板引擎），解决硬编码输入的灵活性问题，例如：
java 复制代码
```
PromptTemplate template = new PromptTemplate("请总结以下内容：{content}");
Prompt prompt = template.create(Map.of("content", "Spring AI 知识点总结"));
```

（2）Output Parser

用于将 AI 模型返回的原始文本响应解析为结构化数据（如实体类、列表、数值等），避免手动处理字符串解析的繁琐工作。

内置解析器：BeanOutputParser（解析为 Java Bean）、ListOutputParser（解析为列表）、NumberOutputParser（解析为数值）等。
自定义解析器：实现 OutputParser<T> 接口，重写 parse 方法定义解析逻辑。

（3）模型供应商适配

Spring AI 为主流 AI 服务提供商和开源模型提供了专属的 Starter 依赖，开发者通过配置即可切换模型，无需修改核心业务代码：

云服务供应商：OpenAI、Azure OpenAI、Google Vertex AI、Anthropic Claude 等。
开源模型：Llama 2、Mistral、Falcon 等（通过 Ollama、Hugging Face 等载体集成）。

配置示例（以 OpenAI 为例）：

yaml 复制代码

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your-api-key
      model: gpt-3.5-turbo

（4）向量数据库集成

支持与主流向量数据库对接，为 RAG 场景提供向量存储和检索能力，核心组件包括：

VectorStore：向量存储顶层接口，定义向量的增删改查操作。
内置适配：Redis、Milvus、Chroma、Pinecone 等向量数据库。
典型用法：将文本通过 EmbeddingModel 转换为向量后存入 VectorStore，查询时通过向量相似度匹配获取相关上下文，再传入 LLM 生成精准响应。

（5）对话上下文管理

针对多轮对话场景，提供 ChatHistory 组件管理对话上下文，支持内存存储、数据库存储等方式，自动维护用户与 AI 的历史交互信息，例如：

java 复制代码

ChatHistory history = new InMemoryChatHistory();
history.add(new UserMessage("你好"));
history.add(new AssistantMessage("你好！有什么可以帮助你的？"));
ChatPrompt prompt = new ChatPrompt(history, new UserMessage("介绍 Spring AI"));

三、核心功能与应用场景

1. 文本生成

基于 LanguageModel 或 ChatModel 实现文本生成能力，适用于：

内容创作（文章、报告、文案生成）。
智能问答（基于知识库的问题解答）。
代码生成与优化。

示例代码：

java 复制代码

@Autowired
private ChatModel chatModel;

public String generateResponse(String userInput) {
  Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(userInput));
  Generation generation = chatModel.generate(prompt);
  return generation.getOutput().getContent();
}

2. 检索增强生成（RAG）

结合 EmbeddingModel、VectorStore 和 LLM 实现 RAG，解决 LLM 知识滞后、事实性错误等问题，步骤如下：

数据预处理：将文档分割为片段，通过 EmbeddingModel 转换为向量。
向量存储：将向量存入 VectorStore。
检索：用户提问时，将问题转换为向量，从 VectorStore 中检索相似文档片段。
生成：将检索到的上下文与用户问题拼接为 Prompt，传入 LLM 生成响应。

3. 多模态 AI 集成

支持文本、图片等多模态输入，适配 GPT-4V、Gemini 等多模态模型，例如图片内容分析、图文结合生成等场景。

4. 异步与流式处理

异步调用 ：通过 AsyncLanguageModel、AsyncChatModel 接口支持异步模型调用，避免阻塞主线程，提升系统吞吐量。

流式输出：支持 LLM 响应的流式返回（如逐字输出），通过

复制代码

Flux

（响应式编程）实现，提升用户体验，示例：

java 复制代码

Flux<GenerationChunk> stream = chatModel.stream(new Prompt(new UserMessage("流式输出示例")));
stream.subscribe(chunk -> System.out.print(chunk.getOutput().getContent()));

四、快速入门（Spring Boot 环境）

1. 依赖配置

在 pom.xml 中添加对应 AI 供应商的 Starter 依赖（以 OpenAI 为例）：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

2. 配置 API 信息

在 application.yml 中配置 AI 服务的密钥、模型等信息：

yaml 复制代码

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: sk-xxx  # 你的 API 密钥
      chat:
        model: gpt-3.5-turbo
        temperature: 0.7  # 生成随机性参数

3. 调用 AI 模型

java 复制代码

import org.springframework.ai.chat.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.UserMessage;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class AIController {

    @Autowired
    private ChatModel chatModel;

    @GetMapping("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return chatModel.generate(prompt).getOutput().getContent();
    }
}

五、进阶特性

1. 模型调优

支持通过配置参数调整模型行为，如 temperature（随机性）、maxTokens（最大生成长度）、topP（采样阈值）等，适配不同场景需求。

2. 异常处理

提供 ModelException 等异常类，统一捕获模型调用过程中的错误（如 API 密钥错误、请求超时、模型限流等），便于开发者进行容错处理。

3. 缓存机制

支持对模型响应结果进行缓存（如使用 Spring Cache），减少重复请求，降低 API 调用成本，提升响应速度。

4. 与 Spring 生态集成

Spring Data：结合向量数据库实现知识库的持久化管理。
Spring Cloud：在微服务架构中提供分布式 AI 能力，支持负载均衡、服务发现。
Spring Security：对 AI 接口进行权限控制，保障 API 调用安全。

六、注意事项

API 密钥安全：避免硬编码 API 密钥，可通过环境变量、配置中心等方式管理。
模型成本控制：合理设置请求频率、缓存策略，避免不必要的 API 调用产生高额费用。
模型兼容性：不同供应商的模型能力存在差异，切换模型时需注意 Prompt 适配和输出格式兼容性。
本地模型部署：对于隐私性要求高的场景，可集成本地部署的开源模型（如通过 Ollama 部署 Llama 2），避免数据外泄。