Spring AI Alibaba 学习(一) 集成阿里云百炼大模型应用

醇氧2026-03-14 11:19

项目概述

Yang AI Learn 是一个基于 Spring Boot 3.5.11 和阿里云百炼平台的 AI 智能对话应用。该项目展示了如何将阿里云 DashScope AI Agent 集成到 Spring Boot 应用中，提供同步和流式两种 AI 对话交互方式。

技术架构

核心技术栈

  • Spring Boot 3.5.11 - 应用框架
  • Java 17 - 开发语言
  • Spring AI Alibaba 1.0.0.2 - 阿里云 AI 集成组件
  • DashScope Agent API - 阿里云百炼智能体服务
  • Log4j2 - 日志框架
  • Apache Commons Lang3 - 工具库

项目结构

java 复制代码 
yang-ai-learn/
├── src/main/java/com/yang/
│   ├── YangAiLearnApplication.java          # 应用启动类
│   └── controller/
│       ├── AgentController.java             # 同步调用控制器
│       └── AgentStreamController.java       # 流式调用控制器
└── src/main/resources/
    └── application.yaml                      # 配置文件

创建项目

从https://start.spring.io/快速创建一个空的Spring Boot项目

获取API Key并配置API Key到环境变量

获取地址：https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/api-key

核心功能

1. 同步对话接口 (AgentController)

接口地址 : GET /ai/agent/call

功能特点:

  • 提供同步的 AI 对话能力
  • 支持自定义消息输入（默认消息："你好！"）
  • 返回完整的 AI 响应内容
  • 记录文档引用（docReferences）和思考过程（thoughts）

实现要点:

  • 使用 DashScopeAgent 进行同步调用
  • 通过 Prompt 和 DashScopeAgentOptions 配置请求参数
  • 解析响应中的 AssistantMessage 获取 AI 回复
  • 提取并记录元数据信息，包括文档引用和推理思路

2. 流式对话接口 (AgentStreamController)

接口地址 : GET /ai2/agent/stream

功能特点:

  • 提供流式（Server-Sent Events）的 AI 对话能力
  • 实时返回 AI 生成的内容片段
  • 支持增量输出和思考过程展示
  • 维护会话状态（sessionId）

实现要点:

  • 使用 Reactor 的 Flux 实现响应式流
  • 配置 incrementalOutput 和 hasThoughts 选项
  • 通过 text/event-stream 格式实时推送数据
  • 支持会话管理，可追踪对话上下文

配置说明

项目通过 application.yaml 进行配置：

java 复制代码 
spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: [百炼 API Key]
      agent:
        app-id: [大模型应用 ID]

关键配置项:

  • api-key: 阿里云百炼平台的 API 密钥
  • app-id: 在百炼平台创建的智能体应用 ID

技术亮点

  1. 响应式编程: 使用 Spring WebFlux 的 Flux 实现流式响应，提升用户体验
  2. 日志管理: 采用 Log4j2 替代默认的 Logback，提供更灵活的日志配置
  3. 元数据处理: 完整解析 AI 响应的元数据，包括文档引用和推理过程
  4. 会话管理: 支持会话 ID 追踪，可实现多轮对话
  5. 依赖注入 : 通过构造函数注入 DashScopeAgentApi，符合 Spring 最佳实践

应用场景

  • 智能客服系统
  • 知识问答平台
  • AI 助手集成
  • 对话式应用开发
  • AI 能力快速验证

项目特色

  1. 简洁的架构: 代码结构清晰，易于理解和扩展
  2. 双模式支持: 同时提供同步和异步两种调用方式，满足不同场景需求
  3. 完整的日志: 详细记录 AI 响应的各个环节，便于调试和监控
  4. 开箱即用: 配置简单，快速接入阿里云 AI 能力

总结

Yang AI Learn 是一个轻量级的 AI 集成示例项目，展示了如何在 Spring Boot 应用中快速集成阿里云百炼平台的智能体服务。项目代码简洁明了，适合作为学习 Spring AI 和阿里云 AI 服务集成的入门案例，也可以作为实际项目的基础框架进行扩展开发。

代码

pom

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 https://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>3.5.11</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>
	<groupId>com.yang</groupId>
	<artifactId>yang-ai-learn</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>yang-ai-learn</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>
	<url/>
	<licenses>
		<license/>
	</licenses>
	<developers>
		<developer/>
	</developers>
	<scm>
		<connection/>
		<developerConnection/>
		<tag/>
		<url/>
	</scm>
	<properties>
		<java.version>17</java.version>
	</properties>
	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
            <version>1.0.0.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
            <version>3.4.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
            <version>3.4.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.14.0</version>
        </dependency>
	</dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

application.yaml

XML 复制代码 
spring:
  application:
    name: yang-ai-learn
  ai:
    dashscope:
      # 百炼API Key
      api-key: sk-6ed40XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
      agent:
        # 大模型应用ID
        app-id: 6ed40XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

AgentController（非流式调用）

java 复制代码 
package com.yang.controller;

import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.agent.DashScopeAgent;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.agent.DashScopeAgentOptions;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.api.DashScopeAgentApi;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

/**
 * AgentController
 *
 * @author By: yang<br>
 * @Package: com.yang.controller <br>
 * @CreateTime: 2026/3/13 15:13 <br>
 * @Caution 注意：本内容仅限于本公司内部传阅，禁止外泄以及用于其他的商业目的 <br>
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AgentController {

    private DashScopeAgent agent;

    @Value("${spring.ai.dashscope.agent.app-id}")
    private String appId;

    public AgentController(DashScopeAgentApi dashscopeAgentApi) {
        this.agent = new DashScopeAgent(dashscopeAgentApi);
    }

    @GetMapping("/agent/call")
    public String call(@RequestParam(value = "message",defaultValue = "你好！") String message) {
        ChatResponse response = agent.call(new Prompt(message, DashScopeAgentOptions.builder().withAppId(appId).build()));
        if (response == null || response.getResult() == null) {
            return "响应为空";
        }

        AssistantMessage app_output = response.getResult().getOutput();
        String content = app_output.getText();

        DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput output = (DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput) app_output.getMetadata().get("output");
        List<DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput.DashScopeAgentResponseOutputDocReference> docReferences = output.docReferences();
        List<DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput.DashScopeAgentResponseOutputThoughts> thoughts = output.thoughts();

        log.info("content:\n{}\n\n", content);

        if (docReferences != null && !docReferences.isEmpty()) {
            for (DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput.DashScopeAgentResponseOutputDocReference docReference : docReferences) {
                log.info("{}\n\n", docReference);
            }
        }

        if (thoughts != null && !thoughts.isEmpty()) {
            for (DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput.DashScopeAgentResponseOutputThoughts thought : thoughts) {
                log.info("{}\n\n", thought);
            }
        }

        return content;
    }
}

AgentStreamController**（流式调用）**

java 复制代码 
package com.yang.controller;


import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.agent.DashScopeAgent;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.agent.DashScopeAgentOptions;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.api.DashScopeAgentApi;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.List;

/**
 * AgentStreamController
 *
 * @author By: yang<br>
 * @Package: com.yang.controller <br>
 * @CreateTime: 2026/3/13 15:25 <br>
 * @Caution 注意：本内容仅限于本公司内部传阅，禁止外泄以及用于其他的商业目的 <br>
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/ai2")
public class AgentStreamController {
    private DashScopeAgent agent;

    @Value("${spring.ai.dashscope.agent.app-id}")
    private String appId;

    public AgentStreamController(DashScopeAgentApi dashscopeAgentApi) {
        this.agent = new DashScopeAgent(dashscopeAgentApi,
                DashScopeAgentOptions.builder()
                        .withSessionId("current_session_id")
                        .withIncrementalOutput(true)
                        .withHasThoughts(true)
                        .build());
    }

    @GetMapping(value = "/agent/stream", produces = "text/event-stream")
    public Flux<String> stream(@RequestParam(value = "message",
            defaultValue = "你好") String message) {
        return agent.stream(new Prompt(message, DashScopeAgentOptions.builder().withAppId(appId).build())).map(response -> {
            if (response == null || response.getResult() == null) {
                return "响应为空";
            }

            AssistantMessage app_output = response.getResult().getOutput();
            String content = app_output.getText();

            DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput output = (DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput) app_output.getMetadata().get("output");
            List<DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput.DashScopeAgentResponseOutputDocReference> docReferences = output.docReferences();
            List<DashScopeAgentApi.DashScopeAgentResponse.DashScopeAgentResponseOutput.DashScopeAgentResponseOutputThoughts> thoughts = output.thoughts();

            log.info("content:\n{}\n\n", content);

            return content;
        });
    }
}

YangAiLearnApplication（启动类）

java 复制代码 
package com.yang;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@Slf4j
@SpringBootApplication
public class YangAiLearnApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(YangAiLearnApplication.class, args);
        log.info("================= The project has been launched===========");
	}

}

相关推荐
workflower13 分钟前
AI制造-推荐初始步骤
java·开发语言·人工智能·软件工程·制造·需求分析·软件需求
2501_9206276115 分钟前
Flutter 框架跨平台鸿蒙开发 - 古文学习应用
学习·flutter·harmonyos
X-TIE42 分钟前
《生产级性能监控实战：基于 Spring AOP + 消息提醒的智能告警系统设计与实现》
spring·性能优化
ACGkaka_2 小时前
SimpleDateFormat 线程安全问题及修复方案
java·jvm·安全
smileNicky2 小时前
Spring AI系列之Tool Calling实战指南
人工智能·spring boot·spring
leo_messi942 小时前
多线程(五) -- 并发工具(二) -- J.U.C并发包(八) -- CompletableFuture组合式异步编程
android·java·c语言
m0_380113843 小时前
SpringBoot创建动态定时任务的几种方式
java·spring boot·spring
Gofarlic_OMS3 小时前
SolidEdge专业许可证管理工具选型关键评估标准
java·大数据·运维·服务器·人工智能
风树种子3 小时前
深入理解 Spring TaskDecorator：异步线程上下文传递的优雅之道
spring·taskdecorator·异步线程上下文
热门推荐
01GitHub 镜像站点02Qwen3.5-Omni与Qwen3.6模型全面解析（含测评/案例/使用教程）032026年3月AI领域大事件：DeepSeek引领开源风暴04Claude Code + GLM4.7 避坑指南：解决 Unable to connect to Anthropic services05黄金未来走势预测06Mac 本地部署 OMLX + 通义千问 Qwen3.5-27B 保姆级教程07UV安装并设置国内源08AI 编程效率翻倍：Superpowers Skills 上手清单 + 完整指南09让 Trae IDE 智能体 “读懂”文档 Excel+PDF+DOCX ：mcp-documents-reader 工具使用指南10“wsl --install -d Ubuntu-22.04”下载慢，中国地区离线安装 Ubuntu 22.04 WSL方法（亲测2025年5月6日）