Spring AI核心知识点

Spring AI 是 Spring 官方推出的用于构建人工智能（AI）应用的全新框架，旨在将 Spring 生态的简洁性、一致性和生产力优势带入 AI 开发领域。截至 2025 年，Spring AI 已成为 Java 开发者集成大语言模型（LLM）、向量数据库、提示工程等 AI 能力的重要工具。

以下是 Spring AI 的核心知识点系统分析，涵盖其设计目标、架构组成、关键特性与使用要点：

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一、Spring AI 的定位与目标

✅ 核心理念

• 统一抽象：为不同 LLM 提供一致的编程接口（如 OpenAI、Anthropic、Ollama、Azure OpenAI、Google Vertex AI 等）。
• Spring 原生集成：无缝融入 Spring Boot 应用，支持自动配置、依赖注入、AOP、测试等。
• 低侵入性：开发者无需深入 Prompt 工程或模型细节，即可快速构建 AI 功能。
• 可扩展性：支持自定义模型适配器、输出解析器、向量存储等。

🎯 目标：让 Java 开发者像调用普通 Service 一样调用 AI 模型。

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二、核心组件与架构

Spring AI 的架构围绕"输入 → 处理 → 输出"流程设计，主要包含以下模块：

1. AI Client 抽象（AiClient / StreamingAiClient）

• 统一接口发送 Prompt 并获取响应。
• 支持同步（call()）和流式（stream()）调用。
• 自动处理序列化、错误重试、超时等。

String response = aiClient.generate("介绍一下 Spring AI");

2. Prompt 与 Message 管理

• Prompt：封装用户输入、系统指令、上下文。

• Message：分为 UserMessage、SystemMessage、AssistantMessage，支持多轮对话。

• 支持 模板化 Prompt （类似 Thymeleaf）：

  PromptTemplate template = new PromptTemplate("你好，{name}！");
  Prompt prompt = template.create(Map.of("name", "张三"));

3. Output Parser（输出解析器）

• 将 LLM 的非结构化文本转换为 Java 对象（POJO）。

• 内置 JSON、List、Enum 等解析器，也支持自定义。

• 示例：直接返回 User 对象：

  User user = aiClient.generate(prompt, User.class);

4. Function Calling（函数调用 / Tool Use）

• 允许 LLM 调用外部 Java 方法（如查询数据库、调用 API）。
• 通过 @Tool 注解注册工具方法，Spring AI 自动注册到 LLM。
• 实现 ReAct（Reason + Act） 模式，提升 AI 智能性。

@Component
public class WeatherService {
    @Tool("获取某城市的当前天气")
    public String getCurrentWeather(String city) {
        return "北京：晴，25°C";
    }
}

5. Embeddings 与向量存储（Vector Store）

• 支持生成文本嵌入（Embedding），用于语义搜索、RAG（检索增强生成）。
• 集成主流向量数据库：
  • Redis
  • PostgreSQL（pgvector）
  • Milvus
  • Weaviate
  • Pinecone（社区支持）
• 提供统一 VectorStore 接口，实现"存入文档 → 向量化 → 相似检索"。

6. Observability 与监控

• 与 Micrometer、OpenTelemetry 集成，记录 LLM 调用耗时、Token 使用量、错误率。
• 支持日志追踪（Trace ID 关联业务请求）。

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三、关键技术特性详解

🔹 1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）支持

Spring AI 原生支持构建 RAG 应用：

1. 用户提问 →
2. 在向量库中检索相关文档 →
3. 将文档作为上下文注入 Prompt →
4. LLM 生成答案。

List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(query, 3);
String context = docs.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining("\n"));
String answer = aiClient.generate("基于以下信息回答：" + context + "\n问题：" + query);

🔹 2. 多模态初步支持（实验性）

部分模型（如 GPT-4V）支持图像输入，Spring AI 提供 Media 类封装图片、音频等。

🔹 3. 异步与响应式支持

• 支持 CompletableFuture 和 Reactor（Mono/Flux）。
• 适用于高并发 AI 服务场景。

🔹 4. 测试支持（Test Support）

• 提供 @ExpectedResponse 注解，模拟 LLM 返回固定内容，便于单元测试。
• 避免测试时真实调用昂贵或不稳定的 LLM API。

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四、典型应用场景

场景	Spring AI 实现方式
智能客服问答	Prompt + RAG + Function Calling
文档摘要生成	AiClient + OutputParser
代码生成助手	SystemMessage + UserMessage + 流式输出
企业知识库问答	向量存储 + 语义检索 + LLM 生成
数据分析报告	调用数据库工具 + 生成自然语言结论

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五、与其他框架对比

框架	语言	特点
Spring AI	Java/Kotlin	Spring 生态原生，企业级集成强
LangChain	Python/JS	功能全面但学习曲线陡
LlamaIndex	Python	专注 RAG，适合研究
Semantic Kernel	C#/Python	微软出品，强调插件生态

✅ Spring AI 优势：对 Java 企业开发者最友好，无需切换技术栈。

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六、学习与使用建议

1. 前提知识：

   • 熟悉 Spring Boot（自动配置、Starter 机制）
   • 了解基本 LLM 概念（Prompt、Token、Embedding）

2. 快速上手：

   • 添加依赖（以 OpenAI 为例）：

     <dependency>
         <groupId>org.springframework.ai</groupId>
         <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
         <version>1.0.0-M2</version> <!-- 注意版本 -->
     </dependency>

   • 配置 application.yml：

     spring:
       ai:
         openai:
           api-key: ${OPENAI_API_KEY}
           base-url: https://api.openai.com/v1

3. 官方资源：

   • GitHub: https://github.com/spring-projects/spring-ai
   • 官网文档: https://docs.spring.io/spring-ai/reference

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总结

Spring AI 的核心价值在于：将复杂的 AI 集成简化为 Spring 开发范式。它不是要取代 LangChain，而是为 Java 企业应用提供一条"低摩擦、高可靠"的 AI 落地路径。

💡 关键记忆点：

• 统一 Client → 屏蔽模型差异
• Prompt 模板 + Output 解析 → 结构化输入输出
• Function Calling + Vector Store → 构建智能体与 RAG
• Spring Boot 原生体验 → 开箱即用，测试监控齐全

随着 Spring AI 的持续演进（已进入 1.x 里程碑版本），它有望成为 Java 领域 AI 应用开发的事实标准。