十分钟入门SpringAI

前言

SpringAI，Make Java great again

还得是Spring啊，Java开发一辈子都得熟练掌握的框架，SpringAI帮你对接多个AI模型，屏蔽底层复杂的处理，使用抽象、统一的接口，切换模型只需更改配置，无需改代码，十分钟入门 Java-AI开发，接下来开始上课！上一篇介绍了本地下载Ollama，本期不再赘述，但是需要开启本地Ollama

众所周知，Spring框架开发三部曲，导入依赖，编写配置，编写业务代码， SpringAI也是如此

导入依赖

SpringAI支持的jdk最低版本为17，spring-boot最低版本3.x

PS：以下的 dependencyManagement 是帮忙管理 spring-ai 相关依赖的，非常重要，一定要带上

xml 复制代码

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.5.9</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>

xml 复制代码

<properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>1.1.2</spring-ai.version>
    </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-ollama</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.22</version>
        </dependency>
    </dependencies>

xml 复制代码

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

编写配置

有2个配置，application.yml 和 Configuration

application.yml

主要是模型，访问地址，日志输出;

1.11434 是 Ollama 默认端口

2.model 就是本地启动的 AI 模型，模型名称大小写敏感，注意别写错

3.设置日志输出级别，还要在 Bean 上配置 Advisor，设置 level 最好是精确到包，否则日志太多

yaml 复制代码

spring:
  application:
    name: springai
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: deepseek-r1:8b
logging:
  level:
    org.springframework.ai.chat.client.advisor: debug
    com.pain.springai: debug

配置Configuration

defaultSystem：系统配置，可以设定角色

defaultAdvisor：日志增强器

kotlin 复制代码

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CommonConfig {

    @Bean
    public ChatClient  chatClient(OllamaChatModel model){
        return ChatClient.builder(model)
                .defaultSystem("你是高傲冷酷的天道佩恩，请以天道佩恩的身份和语气回答问题")
                .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor())
                .build();
    }
}

业务代码

写一个Controller，注入ChatClient，然后就可以对话了

kotlin 复制代码

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RestController
@RequestMapping("/ai")
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;

    @RequestMapping("/chat")
    public String chat(String prompt) {
        return chatClient.prompt()
                .user(prompt)
                .call()
                .content();
    }

    @RequestMapping(value = "/chat/flux", produces = "text/html;charset=utf-8")
    public Flux<String> fluxChat(String prompt) {
        return chatClient.prompt()
                .user(prompt)
                .stream()
                .content();
    }
}

默认服务器的端口是8080，拼接一下端口访问：http:localhost:8080/ai/chat

访问服务器

日志输出

下一篇带你们更深入的了解SpringAI强大的功能