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Spring AI 入门学习指南

news 2025/8/22 10:30:42

一： Spring AI 是什么？

1.1：简介

Spring AI 是 Spring 团队推出的 AI 应用开发框架，它把大模型能力封装成 Spring Boot 风

格，让我们像使用 RestTemplate、JdbcTemplate 一样调用 LLM（大语言模型）

简单理解：
👉 Spring AI = Spring Boot + AI SDK + Prompt/RAG 封装

1.2：定位

大模型调用框架：支持 OpenAI、Ollama、Azure OpenAI、HuggingFace 等

Spring Boot 风格：配置驱动，提供 ChatClient、PromptTemplate 等常用 API

应用层封装：支持 Prompt 模板、向量数据库（RAG）、结构化输出

1.3：对比 Python 的生态

Python 有 LangChain

Java 生态就有 Spring AI 和 LangChain4j

二：环境准备

2.1：依赖配置

springAi依赖

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M2</version>
</dependency>

如果你想用本地模型（Ollama）：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M2</version>
</dependency>

2.2：配置文件

在 application.yml 里配置 API Key 或模型：

spring:ai:openai:api-key: sk-xxxx   # 你的 OpenAI Keybase-url: https://api.openai.com/v1

本地运行 Ollama：

spring:ai:ollama:base-url: http://localhost:11434model: llama3

三：快速上手：第一个 AI 接口

Spring AI 提供了 ChatClient，我们只需要注入即可使用

@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String msg) {return chatClient.prompt().user(msg).call().content();}
}

启动项目后访问：

http://localhost:8080/chat?msg=你好

就能得到模型的回复

四：Spring AI 核心功能

4.1：Prompt 模板

支持占位符和变量替换：

@GetMapping("/summary")
public String summarize(@RequestParam String text) {String template = "请用一句话总结以下文本: {input}";return chatClient.prompt().user(template, Map.of("input", text)).call().content();
}

4.2：结构化输出

让大模型输出 JSON，Spring AI 会帮你转成 Java 对象：

@Data
public class WeatherInfo {private String location;private String forecast;private int temperature;
}@GetMapping("/weather")
public WeatherInfo getWeather(@RequestParam String place) {return chatClient.prompt().user("请提供 {place} 的天气情况", Map.of("place", place)).call().entity(WeatherInfo.class);
}

4.3 向量数据库 + RAG

Spring AI 内置了 VectorStore，可接入 Milvus、PgVector、Redis 等

@Autowired
private VectorStore vectorStore;@PostConstruct
public void init() {vectorStore.add(List.of(new Document("Spring 是一个流行的 Java 框架"),new Document("Spring AI 支持 OpenAI、Ollama 等模型")));
}@GetMapping("/ask")
public String ask(@RequestParam String question) {return chatClient.prompt().user(question).options(ChatOptions.builder().withDocuments(vectorStore.similaritySearch(question)).build()).call().content();
}

这样就实现了 基于知识库的问答