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Spring AI介绍：Java开发者迈向智能应用的新利器

news 2025/7/6 14:12:01

引言

各位Java开发者们，当人工智能浪潮席卷而来，你是否曾思考，如何在熟悉的Spring生态中，更优雅、更高效地构建AI驱动的应用？今天本篇要介绍的正是这样一个专为AI工程打造的全新框架——Spring AI。它不仅仅是一个库，更是Spring团队将其核心设计哲学——可移植性、模块化和POJO（Plain Old Java Objects）至上——带入人工智能领域的开篇大作。

在这里插入图片描述

Spring AI介绍

简单来说，Spring AI 是一个应用框架 (Application Framework)，其核心使命是：

将企业数据和 API 与各种人工智能模型无缝连接起来。

在传统的AI应用开发中，你可能需要与不同的AI模型（如大型语言模型LLM、图像识别模型等）进行直接交互，处理各种SDK、API接口的适配，同时还要考虑如何将这些AI能力与企业现有的数据源和业务API进行整合。之前都是官方给出的指导用例大多数都是Js和Python，Java开发者在这块往往繁琐且充满挑战。

Spring AI 正是为了解决这些痛点而生。它旨在提供一套统一的编程模型和抽象层，让Java开发者能够以Spring的方式，轻松地：

调用和集成主流AI模型： 不论是OpenAI、Hugging Face 上的各种大模型，还是未来的新兴AI能力，Spring AI 都将提供统一的接口进行调用。
构建AI驱动的应用程序： 就像Spring Boot让Web开发变得简单一样，Spring AI的目标是让AI应用开发变得触手可及。
重用现有的Java资产： 秉承POJO的设计理念，你可以继续使用你熟悉的Java对象作为AI应用中的核心业务逻辑单元，无需学习复杂的新范式。

快速上手用例

这里以一个简单的代码示例，来快速上手spring AI的使用。

Spring AI 的设计理念就是让AI集成像使用Spring Data JPA一样简单。下面我们以集成一个大型语言模型（LLM，例如OpenAI）为例，展示其核心用法。

1. 添加依赖

添加Maven或Gradle依赖（概念性示例）：
首先，你需要在你的 pom.xml (Maven) 或 build.gradle (Gradle) 中添加Spring AI的Starter依赖。例如，如果你想使用OpenAI模型：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>最新稳定版</version> </dependency>

// Gradle 示例
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter:最新稳定版' // 请替换为实际的最新版本

2. 配置API Key

在 application.properties 或 application.yml 中配置你的AI模型API Key。这是连接到AI服务提供商的凭证。

# application.properties 示例
spring.ai.openai.api-key=sk-YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE
# spring.ai.openai.chat.model=gpt-4o-mini # 也可以指定模型

3. 创建一个简单的Spring组件来使用AI

Spring AI 会自动配置 AiClient（或 ChatClient），你可以直接注入并使用它来发送提示并获取响应。

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class MyAiService {private final ChatClient chatClient;// Spring AI会自动注入ChatClient实例@Autowiredpublic MyAiService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}/*** 发送一个提示到AI模型并获取回复* @param userPrompt 用户的输入提示* @return AI模型的回复内容*/public String getAiResponse(String userPrompt) {// 使用ChatClient构建请求并获取响应String aiResponse = chatClient.prompt().user(userPrompt) // 设置用户提示.call()          // 发送请求.content();       // 获取回复内容return aiResponse;}/*** 更复杂的例子：定义输出格式和函数调用*/public String getPoemAbout(String topic) {// 假设我们想让AI返回关于某个主题的诗歌，并可以指导输出格式String prompt = "请写一首关于" + topic + "的五言绝句。";String poem = chatClient.prompt().user(prompt)// .options(ChatOptions.builder().withModel("gpt-4").build()) // 也可以在这里指定模型.call().content();return poem;}// 你可以在你的Controller中调用MyAiService// @RestController// public class AiController {//     @Autowired//     private MyAiService aiService;////     @GetMapping("/generate")//     public String generate(@RequestParam String prompt) {//         return aiService.getAiResponse(prompt);//     }// }
}

通过以上简单的几步，你就可以在你的Spring应用中集成AI能力了！ChatClient 提供了简洁流畅的API，让你专注于业务逻辑，而不是底层AI模型的复杂调用细节。

重要性描述

1. Spring生态的自然延伸：
  对于数百万的Java开发者而言，Spring框架早已是他们日常开发的首选。Spring AI 的出现，意味着开发者无需跳出熟悉的Spring世界，就能拥抱AI技术。这极大地降低了学习曲线和转型成本。
1. 可移植性和模块化：
  Spring AI 强调可移植性。这意味着你的AI应用可以轻松地从一个AI模型提供商切换到另一个，而无需大幅修改代码（例如，从OpenAI切换到Hugging Face模型，你可能只需要修改依赖和配置，而核心业务代码几乎不变）。同时，其模块化设计使得开发者可以根据需要选择和组合不同的AI功能和组件，避免不必要的依赖和复杂性。
1. POJO驱动，简化开发：
  POJO是Java开发者的基石。Spring AI 坚持这一原则，让开发者能够用最简单、最直观的Java对象来构建AI应用。这使得业务逻辑和AI逻辑的融合更加自然，代码更加清晰易懂，减少了框架带来的额外负担。
1. 连接企业数据的桥梁：
  企业数据是AI应用的核心燃料。Spring AI 致力于打通企业内部的各种数据源和API，让AI模型能够更好地理解和利用企业特有的信息，从而构建出更具业务价值的智能应用。

总结

Spring AI 的发布，标志着Spring生态在AI领域迈出了坚实的一步，是Java生态圈迈向智能应用的新起点。它为广大Java开发者提供了一个强大而熟悉的工具，去探索和构建下一代智能应用。无论你是希望在现有企业应用中增加AI能力，还是从零开始构建一个全新的AI产品，Spring AI都将是你值得关注和尝试的新利器。

我们期待看到Spring AI如何赋能广大Java开发者，共同开启人工智能应用开发的新篇章！
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