让我们从Spring AI开始

Spring AI：使用Java迈入生成式AI的第一步

基于Java的企业系统通常难以与Python库及相关工具链协同工作。为此，Spring AI应运而生------这是一个旨在简化整合人工智能功能（特别是大型语言模型）应用开发的开源框架，它采用了Spring生态系统中大家熟悉的模式。

如果您是一名Java开发者，希望将ChatGPT或Google Gemini等强大功能集成到企业应用程序中，而又不想费力研究各提供商特定的SDK，那么Spring AI是您的理想工具。

什么是Spring AI？

Spring AI的核心是充当AI模型的通用抽象层。

可以将其类比于Spring Data JPA之于数据库的关系：正如Spring Data抽象了SQL和数据库的具体细节一样，Spring AI则抽象了不同AI提供商（如OpenAI、Google、Azure、Anthropic等）之间的差异。

这种方法带来了两大显著优势：

可移植性：您只需极少的代码改动即可在不同AI模型和提供商之间切换，从而为您的用例选择最具成本效益或性能最佳的模型。
熟悉度 ：它使用了依赖注入、自动配置和流式API（如WebClient或JdbcClient）等标准的Spring概念，使得数以百万计的现有Spring开发者能够轻松上手。

为什么选择Spring AI而不是LangChain？

尽管LangChain 是一个强大且与提供商无关的框架，并因LLM调用的"链式"编排而广受欢迎，但它主要为Python 生态系统构建。相比之下，Spring AI则是从零开始构建，遵循Java语言习惯 ，并能与Spring Boot应用无缝集成。

以下是Java企业开发者应该认真考虑使用Spring AI的原因：

符合"Java习惯"的优势

对于一个Java团队来说，选择Spring AI意味着：

无需多语言复杂性：您可以避免在生产Java环境中引入Python依赖、虚拟环境以及进程间通信带来的麻烦。
性能：Spring AI原生运行在Java虚拟机（JVM）内，充分利用其卓越的垃圾回收和性能优化能力。
工具链：您可以享受到静态类型检查、强大的调试支持以及Java测试框架（如JUnit、Mockito）完整生态系统的益处。

简而言之，如果您的应用程序是用Java编写并使用Spring Boot，那么Spring AI就是集成生成式AI最自然、阻力最小的选择。

Spring AI的核心概念

要构建一个基本的AI应用，您需要理解三个核心组件：

构建一个简单的聊天服务

让我们创建一个极简的Spring Boot应用程序，它使用ChatClient根据用户的消息生成回复。在本示例中，我们将使用OpenAI模型。

1. 项目设置（Maven）

将以下内容添加到您的pom.xml文件中：

xml 复制代码

<dependencies>

  <dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

  </dependency>

  <dependency>

    <groupId>org.springframework.ai</groupId>

    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>

  </dependency>

</dependencies>

<dependencyManagement>

  <dependencies>

    <dependency>

      <groupId>org.springframework.ai</groupId>

      <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>

      <version>1.0.0</version>

      <type>pom</type>

      <scope>import</scope>

    </dependency>

  </dependencies>

</dependencyManagement>

2. 配置（application.properties）

您需要提供AI提供商的API密钥。将其放在src/main/resources/application.properties文件中。

properties 复制代码

# 用您实际的OpenAI API密钥替换

spring.ai.openai.api-key=<YOUR_OPENAI_API_KEY>

3. 控制器（AiController.java）

这个类定义了一个REST端点，用于接收消息并使用注入的ChatClient获取响应。

java 复制代码

package com.example.aidemo;

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 AiController {

    private final ChatClient chatClient;

    /**

     * Spring Boot会根据依赖项和属性自动配置并注入ChatClient。

     */

    public AiController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {

        // 使用注入的构建器构建ChatClient实例

        this.chatClient = chatClientBuilder.build();

    }

    @GetMapping("/generate")

    public String generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a short, friendly joke.") String message) {

        // 使用流式API定义提示词并调用模型

        return chatClient.prompt()

            .user(message) // 设置用户的输入消息

            .call()       // 执行对AI模型的调用

            .content();   // 从响应中提取纯文本内容

    }

}

4. 运行与测试

运行您的Spring Boot应用程序。
测试端点：http://localhost:8080/generate?message=Explain%20Spring%20AI%20in%20one%20sentence

【注】本文译自：Lets start with Spring AI