Java大模型开发框架Spring AI

Java大模型开发框架Spring AI

一、基本介绍(Spring 生态的大模型开发框架)

Spring AI 是 Spring 官方推出的大语言模型(LLM)开发框架,核心目标是将大模型能力无缝融入 Spring 生态,让 Java 开发者用熟悉的 Spring 风格(依赖注入、自动配置、配置属性、注解驱动)快速构建企业级大模型应用,对标 Python 生态的 LangChain,且深度整合 Spring Boot、Spring Cloud 等核心组件。

二、核心特点

1.Spring 风格的大模型开发

完全遵循 Spring 设计理念:自动配置(@EnableAutoConfiguration)、依赖注入(@Autowired)、外部化配置(application.yml),Java 开发者零成本上手。

2.多模型原生兼容

支持 OpenAI、阿里云通义千问、百度文心一言、腾讯混元、本地模型(Llama、通义千问本地化版)等,接口统一,切换模型仅需改配置。

3.企业级特性内置

原生支持配置加密、监控(Actuator)、链路追踪(Sleuth)、容错(Resilience4j),适配生产环境高可用要求。

4.与 Spring 生态深度融合

无缝对接 Spring Boot、Spring Data(向量数据库)、Spring Cloud(微服务),可直接集成到现有 Spring 项目。

5.低代码封装

封装 RAG(检索增强生成)、对话记忆、工具调用、结构化输出等核心能力,无需关注底层调用细节。

三、核心架构与核心组件

Spring AI 的架构围绕「大模型应用全流程」设计,核心组件分为 7 层,覆盖从「输入→处理→模型调用→输出→扩展」的全链路:

1.模型层(Model Layer)

统一的大模型调用接口

这是 Spring AI 最核心的层,封装了不同大模型的调用逻辑,对外提供标准化接口,替代手动封装 HTTP 调用。

  • 核心接口:
    • ChatClient:对话式大模型的核心客户端(推荐使用,封装了多轮对话、流式输出);
    • ChatModel:底层对话模型接口(ChatClient 的实现依赖);
    • EmbeddingModel:文本向量化接口(RAG 场景核心)。

2.Prompt 层

提示词管理

封装 Prompt 模板、变量替换、Prompt 工程最佳实践,避免硬编码提示词,提升可维护性。

3.记忆层(Chat Memory)

多轮对话上下文

自动维护多轮对话的上下文,无需手动传递历史消息,支持内存 / 持久化(Redis)存储。

  • 核心实现:
    • InMemoryChatMemory:内存级(默认,开发测试用);
    • RedisChatMemory:Redis 持久化(生产用)。

4.RAG 层(检索增强生成)

解决大模型幻觉

Spring AI 封装了 RAG 全流程(文本分片→向量化→存储→检索→Prompt 拼接→模型调用),是企业级应用的核心场景。

5.工具调用层

大模型调用外部工具

让大模型根据用户指令自动调用外部工具(如查数据库、调用 REST API、执行代码),实现 "智能决策 + 工具执行" 闭环。

6.输出解析层

结构化输出

将大模型的文本输出解析为 Java 实体类(POJO)、List、Map 等结构化数据,避免手动解析字符串。

7.扩展层

企业级能力

Spring AI 内置大量企业级扩展能力,无需手动封装:

  • 监控:通过 Spring Boot Actuator 暴露大模型调用指标(调用次数、耗时、成功率);
  • 容错:集成 Resilience4j,支持超时、重试、熔断、限流;
  • 配置加密:支持 Jasypt 加密 API 密钥等敏感配置;
  • 多环境:支持 application-dev.yml/application-prod.yml 多环境配置隔离;
  • 异步 / 流式:原生支持 Reactor 响应式编程,适配高并发流式场景。

四、Spring AI 与 Spring Boot 集成

示例(简单聊天)

java 复制代码
package com.example;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
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.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class DemoController {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    /**
     * 普通聊天
     * @param question
     * @return
     */
    // http://localhost:8081/springai/helloqwen?question=你是谁
    @GetMapping("/springai/helloqwen")
    @ResponseBody
    public String chat(@RequestParam(value="question",defaultValue = "你是谁") String question) {
        String content = chatClient.prompt(question).call().content();
        System.out.println("大模型的回复:" + content);
        return content;
    }

}
  • SpringAIDemoApplication
  • application.yml
  • pom.xml
xml 复制代码
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.example</groupId>
        <artifactId>SpringAI</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>spring-ai-demo</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>21</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>21</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>1.1.0</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

</project>
xml 复制代码
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.5.0</version>
    </parent>

    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>SpringAI</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>pom</packaging>

    <modules>
        <module>spring-ai-demo</module>
    </modules>

    <properties>
        <maven.compiler.source>21</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>21</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

</project>

五、Spring AI 与 LangChain4j对比(核心差异)

Spring AI 和 LangChain4j 是 Java 生态中最主流的两大大模型开发框架,二者核心目标都是简化大模型应用开发。

维度 Spring AI LangChain4j
生态整合 深度融合 Spring Boot/Cloud/Data,原生支持企业级特性(监控、容错) 轻量无依赖,适配非 Spring 场景 ,也可以无缝集成到 Spring(Spring Boot/Spring Framework)项目中,它「不强制依赖 Spring
开发风格 配置驱动,注解式开发,符合 Spring 习惯 代码驱动,Builder 模式为主
学习成本 低(Spring 开发者零成本) 中(需学习自身 API)
企业级特性 内置监控、加密、多环境、流式响应 需手动集成第三方组件
模型支持 主流模型全覆盖,官方维护适配 模型支持更全(含小众本地模型)
性能 高(Spring 生态优化) 高(轻量 JVM 框架)
核心定位 Spring 生态的大模型扩展:将大模型能力「融入」Spring 体系,是 Spring 生态的一部分。 通用 Java 大模型框架:独立的、轻量的大模型开发工具,不绑定任何应用框架。
设计理念 「配置驱动 + 注解式开发」:遵循 Spring 「约定优于配置」,最大化复用 Spring 生态能力(DI、AOP、自动配置、外部化配置)。 「代码驱动 + 建造者模式」:纯 Java API 编程,通过 Builder 链式调用组装能力,灵活无依赖。
目标用户 以 Spring Boot/Cloud 为技术栈的企业级开发者,追求「零成本融入现有 Spring 项目」。 所有 Java/Kotlin 开发者(包括非 Spring 项目),追求「轻量、灵活、跨框架」。

六、总结

Spring AI 是 Spring 官方为 Java 开发者打造的「大模型开发一站式解决方案」------ 它以 Spring 生态为基础,封装了大模型调用、RAG、工具调用等核心能力,同时提供企业级的监控、容错、配置管理等特性,让开发者无需关注底层细节,只需聚焦业务逻辑,快速构建生产级大模型应用。

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