ChatClient入门 - 技术栈

1. 简介

ChatClient 提供了与 AI 模型通信的 Fluent API，它支持同步和反应式（Reactive）编程模型。与 ChatModel、Message、ChatMemory 等原子 API 相比，使用 ChatClient 可以将与 LLM 及其他组件交互的复杂性隐藏在背后，因为基于 LLM 的应用程序通常要多个组件协同工作（例如，提示词模板、聊天记忆、LLM Model、输出解析器、RAG 组件：嵌入模型和存储），并且通常涉及多个交互，因此协调它们会让编码变得繁琐。当然使用 ChatModel 等原子 API 可以为应用程序带来更多的灵活性，成本就是您需要编写大量样板代码。

ChatClient 类似于应用程序开发中的服务层，它为应用程序直接提供 AI 服务，开发者可以使用 ChatClient Fluent API 快速完成一整套 AI 交互流程的组装。添加链接描述

ChatClient是高级封装，基于ChatModel构建，适合快速构建标准化复杂AI服务，支持同步和流式交互，集成多种高级功能。

2.新建模块SAA-03ChatClientAndChatModel

pom文件如下

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.hf.hong</groupId>
        <artifactId>SpringAIAlibaba-v1</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>SAA-03ChatClientAndChatModel</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>
        <!--spring-ai-alibaba dashscope-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
        </dependency>
        <!--lombok-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!--hutool-->
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.8.22</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.11.0</version>
                <configuration>
                    <compilerArgs>
                        <arg>-parameters</arg>
                    </compilerArgs>
                    <source>21</source>
                    <target>21</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>
</project>

3. 配置文件

bash 复制代码

server.port=8003

#大模型对话中文乱码UTF8编码处理
server.servlet.encoding.enabled=true
server.servlet.encoding.force=true
server.servlet.encoding.charset=UTF-8

spring.application.name=SAA-03ChatClientAndChatModel

# ====SpringAIAlibaba Config=============
spring.ai.dashscope.api-key=${aliQwen-api}

4.编写ChatClientController

java 复制代码

package com.hf.hong.controller;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatClientController {
    @Resource
    private ChatClient chatClient;
    
    @GetMapping("/chatClient/dochat")
    public String doChat(@RequestParam(name = "msg",defaultValue = "10加8等于几") String msg)
    {
        String result = chatClient.prompt().user(msg).call().content();
        return result;
    }
}

启动报错

原因分析:ChatClient 不支持自动注入

5. 解决方案

使用自动配置的 ChatClient.Builder添加链接描述

java 复制代码

package com.hf.hong.controller;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatClientController {
//    @Resource
//    private ChatClient chatClient;

    private final ChatClient chatClient;

    public ChatClientController(ChatModel chatModel) {
        this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel).build();
    }



    @GetMapping("/chatClient/dochat")
    public String doChat(@RequestParam(name = "msg",defaultValue = "10加8等于几") String msg)
    {
        String result = chatClient.prompt().user(msg).call().content();
        return result;
    }
}

启动测试

6.与ChatModel对比

对比项	ChatModel	ChatClient
注入形式	自动注入	手动注入依赖于ChatModel
调用方式	直接调用call()或stream()	链式调用,支持同步和反应式（Reactive）编程模型
注入形式	自动注入	手动注入依赖于ChatModel
结构化输出	需要手动解析响应文本	支持自动映射为java对象
适用场景	实现简单功能	复杂功能
功能扩展	偏弱	强,支持更多高级功能:聊天记忆(Chat Memory)，工具/函数调用(Function Calling),RAG

总结:

对话模型(ChatModel)是底层接口，直接与具体大语言模型交互，提供call()和stream()方法，适合简单大模型交互场景
ChatClient是高级封装，基于ChatModel构建，适合快速构建标准化复杂AI服务，支持同步和流式交互，集成多种高级功能。