Spring AI快速入门

1️⃣ 准备工作

环境要求

• Java JDK 17+（Spring Boot 3.x 推荐）
• IDE：IntelliJ IDEA / Eclipse
• 构建工具：Maven 或 Gradle
• Spring Boot 版本：3.x
• 可选：Python 环境（如果要调用 TensorFlow / PyTorch 模型）

技术栈建议

技术	作用
Spring Boot	快速构建 REST API 服务
Spring Web	提供 HTTP 接口
Spring Data / JDBC	数据存储与访问
Spring Security	可选，AI 应用权限控制
RestTemplate / WebClient	调用外部 AI API
OpenAI / Hugging Face API	AI 模型接入

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2️⃣ 创建 Spring Boot 项目

使用 Spring Initializr

https://start.spring.io/

• Project: Maven
• Language: Java
• Spring Boot: 3.x
• Dependencies:
  • Spring Web
  • Spring Boot DevTools
  • Spring Data JPA（可选）
  • Lombok（可选，简化代码）

生成项目后导入 IDE。

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3️⃣ 构建 REST API 服务

快速创建一个 AI 请求接口：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AiController {

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        return "Spring AI 入门成功!";
    }
}

启动项目，访问 http://localhost:8080/ai/hello，如果返回成功说明环境搭建完成。

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4️⃣ 调用 AI 模型（示例：OpenAI GPT 接口）

添加依赖（Maven 示例）：

<dependency>
    <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
    <artifactId>client</artifactId>
    <version>0.11.0</version>
</dependency>

创建 Service：

@Service
public class AiService {

    private final OpenAiService openAiService;

    public AiService() {
        this.openAiService = new OpenAiService("YOUR_API_KEY_HERE");
    }

    public String chat(String prompt) {
        ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
            .model("gpt-3.5-turbo")
            .messages(List.of(new ChatMessage("user", prompt)))
            .build();

        ChatCompletionResult result = openAiService.createChatCompletion(request);
        return result.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
    }
}

Controller 调用：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AiController {

    private final AiService aiService;

    public AiController(AiService aiService) {
        this.aiService = aiService;
    }

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String prompt) {
        return aiService.chat(prompt);
    }
}

访问接口示例：

http://localhost:8080/ai/chat?prompt=写一首关于春天的诗

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5️⃣ 高级拓展

1. 多模型接入 ：
   • OpenAI, Hugging Face, Local TensorFlow / PyTorch 模型
2. 异步调用 ：
   • Spring @Async + CompletableFuture 提高 AI 调用性能
3. 数据持久化与分析 ：
   • 使用 Spring Data 将 AI 生成的结果存储到数据库
4. Web 前端交互 ：
   • Spring Boot + Thymeleaf / React / Vue 提供前端页面

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6️⃣ 学习路线（快速入门到实践）

1. Spring Boot 基础：REST API, DI, Bean, Controller
2. 调用外部 API：RestTemplate / WebClient
3. 接入 AI 模型：OpenAI / Hugging Face
4. 异步处理与队列：Spring Async / RabbitMQ / Kafka
5. 优化与部署：Docker 化、Nginx 代理、云端部署