Spring AI 1.0.0 M7里程碑：拆分模块、更好用、更灵活

Spring AI 1.0.0 M7发布 下一个版本就是正式GA版本，所以这个版本必须得了解，不然正式版本发布，我们可能会迷茫

Spring AI的最新版本1.0.0 M7已经发布了，这是正式版前的最后一个里程碑版本。如果你正在或打算用Spring做AI应用，这篇文章绝对值得一看。我们来聊聊这次更新带来了哪些实用的变化和新功能，如下是我自己的分析和理解。

1. 拆分模块：按需引入，不再全都要

以前的Spring AI就像一个大型全家桶，想用一个功能却要引入一大堆不需要的东西。现在，M7版本把整个项目拆分成了多个独立模块，你只需引入真正需要的部分。

比如说：

• 只用OpenAI？只引入OpenAI的模块就行
• 只需要向量搜索？只引入向量存储相关模块
• 不需要持久化记忆？那就不用引入数据库模块

这样做的好处显而易见：

• 应用包更小，启动更快
• 依赖冲突更少
• 代码更清晰，不被不相关的API干扰

2. 命名更规范，查找更容易

如果你用过Spring AI，可能会被那些长长的、不一致的包名弄得头疼。现在，所有启动器的命名都变得规范了：

旧版：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

新版：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

不仅如此，很多核心类的包路径也更合理了，IDE会自动帮你处理这些变化，所以升级时基本不用担心。

3. 更多AI模型支持，功能更丰富

这次更新支持了更多流行的AI模型，让你有更多选择：

• Claude 3.7 Sonnet：Anthropic最新的模型，现在是默认选项
• Gemini Pro 1.5：Google的大模型也加入了
• Mistral：支持审核功能，可以检测有害内容
• Ollama：本地模型也能用上了，包括新的LLAMA3_2_3B

尤其值得一提的是，OpenAI相关的功能也有很多更新，比如多模态支持、函数调用改进等。

4. 本地运行AI模型不再是难事

这个更新中最实用的功能之一是对Docker Model Runner的支持。这意味着什么？你可以在本地电脑上运行AI模型，不需要把数据发送到外部服务！

配置超简单：

spring.ai.openai.api-key=ignored
spring.ai.openai.base-url=http://localhost:12434/engines
spring.ai.openai.chat.options.model=ai/gemma3

这对于：

• 处理敏感数据的应用
• 没有稳定网络连接的环境
• 想降低API使用成本的团队

来说简直是福音！

5. 向量数据库选择更多样

如果你在做类似文档问答、搜索增强等功能，会用到向量数据库。这次更新支持了更多流行的选项：

• MongoDB Atlas：如果你已经用MongoDB，这是个好选择
• Elastic Search：全文搜索和向量搜索完美结合
• Apache Cassandra：适合大规模分布式场景
• Couchbase：另一个流行的NoSQL选择

不仅如此，聊天历史的存储也有了更多选择，包括JDBC、Neo4j等实现，让你能根据项目现状选择最合适的技术。

6. 通信协议升级，更稳定更灵活

M7版本集成了最新的MCP 0.9.0，这是AI模型通信的协议实现。虽然听起来很技术，但实际上这意味着：

• 同时处理多个用户请求会更稳定
• 工具调用（让AI使用外部工具）更可靠
• 支持更多Web框架，包括WebFlux和传统MVC

对于构建生产级AI应用，这些改进非常关键。

7. 开发体验全面提升

除了上面提到的大改动，还有很多小改进让开发更舒心：

• 多模态支持：现在可以轻松处理AI生成的图像
• HTML解析：新增JSoup支持，轻松提取网页内容
• 原生镜像支持：构建GraalVM原生镜像更顺畅
• 测试支持：TestContainer让你在测试中轻松使用向量数据库

8. 如何升级？其实没那么难

看到这么多变化，你可能担心升级会很麻烦。其实不会！

• 如果你使用Spring，大部分变化会自动处理
• 可以使用AI工具（如Claude Code）帮助自动更新依赖
• IDE会自动处理大多数包路径变更

最重要的是查看官方的升级指南，特别是如果你直接使用了低级API或MCP相关代码。

9. 总结：值得升级的一个版本

Spring AI 1.0.0 M7真的带来了很多实用的改进：模块化让你的应用更轻量，新的模型支持让你有更多选择，本地模型运行让你不再依赖外部服务。

虽然有一些破坏性变更，但升级带来的好处远大于付出的成本。而且，随着正式版即将到来，现在升级是个明智的选择，让你提前适应新的API和架构。

无论你是在构建简单的聊天机器人，还是复杂的文档问答系统，Spring AI都在变得更好用、更强大。所以，架构的变更，带来的风险越高，bug可能也有不少，目前我还没有具体使用，或许这是一次最大的变更了