深度剖析Spring AI源码（二）：Model抽象层 - “驯服”天下AI的“紧箍咒”
深度剖析Spring AI源码（二）：Model抽象层 - “驯服”天下AI的“紧箍咒”
上一章我们鸟瞰了Spring AI的宏伟蓝图，今天，我们要深入这座大厦的基石——
Model抽象层。如果说Spring AI是连接Java与AI世界的桥梁，那么Model接口就是这座桥最核心的承重结构。它定义了一套“普通话”，让我们的Java代码可以和来自五湖四海（OpenAI, Azure, Bedrock…）的AI模型们无障碍沟通。准备好了吗？让我们一起看看这套“普通-AI-话”是如何设计的。
设计目标：以不变应万变
AI领域日新月异，新的模型层出不穷，API的变更也如家常便饭。如果我们的应用代码与某个具体的模型（比如OpenAI的GPT-4）深度绑定，那么当你想切换到Anthropic的Claude，或者想“白嫖”一下本地部署的Ollama时，将面临一场伤筋动骨的重构灾难。
Spring AI的设计哲学，正是我们早已烂熟于心的面向接口编程。它在变幻莫测的AI模型和我们稳健的业务代码之间，建立了一道坚固的抽象层。这道“防火墙”将AI模型善变的“脾气”隔离开来，让你的业务逻辑能够稳如泰山，静观其变。
核心接口剖析：AI世界的“四梁八柱”
在spring-ai-model模块中，定义了几个关键的核心接口，它们共同构成了与AI模型进行标准化对话的“四梁八柱”。
1. Model<Q, R>: 抽象的“祖师爷”
这是所有模型接口的“根”，是整个抽象体系的“万恶之源”（开个玩笑）。它用最纯粹的形式定义了AI模型的核心交互模式。
// spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/Model.java
public interface Model<TReq extends ModelRequest<?>, TRes extends ModelResponse<?>> {TRes call(TReq request);
}
它运用Java最经典的泛型，优雅地解决了“输入什么，输出什么”这个宇宙终极问题之一。大道至简，一个call方法便定义了请求-响应的完整交互。
TReq: 代表请求类型，它必须是ModelRequest的子类。TRes: 代表响应类型，它必须是ModelResponse的子类。
2. ChatModel & StreamingChatModel: 对话的“双子星”
ChatModel是你与AI进行聊天式对话的主力接口，它专为对话场景而设计。
// spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/chat/ChatModel.java
public interface ChatModel extends Model<Prompt, ChatResponse> {// ... 默认方法
}
它直接继承自Model接口，并具体化了泛型：明确了在“聊天”这个场景下，输入是Prompt（提示），输出是ChatResponse（聊天回复）。
而它的“兄弟”StreamingChatModel则提供了更酷、用户体验更佳的玩法：
// spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/chat/StreamingChatModel.java
public interface StreamingChatModel extends StreamingModel<Prompt, ChatResponse> {// ... 默认方法
}// spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/StreamingModel.java
public interface StreamingModel<TReq extends ModelRequest<?>, TResChunk extends ModelResponse<?>> {Flux<TResChunk> stream(TReq request);
}
如果说ChatModel是你问一句，AI完整地回答一句，如同传统的HTTP请求-响应模式；那么StreamingChatModel则像是实时视频流，AI的回答会一个字一个字地“流”向你，极大地提升了交互的实时感。这背后，正是响应式编程的魔力在驱动。
3. EmbeddingModel: AI的“翻译官”和“度量衡”
如果说ChatModel是AI用来与世界沟通的“嘴巴”，那么EmbeddingModel就是AI用来理解和度量世界的“尺子”。
// spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/embedding/EmbeddingModel.java
public interface EmbeddingModel extends Model<EmbeddingRequest, EmbeddingResponse> {// ... 默认方法
}
它的核心职责，是将人类的语言（文本）“翻译”成机器能够理解和比较的数字“指纹”——也就是高维向量（Vector）。这是实现RAG（检索增强生成）和“以文搜文”等高级功能的关键所在，是构建AI“长期记忆”和“深度理解力”的基石。
请求与响应：沟通的“快递包裹”
光有接口（沟通渠道）还不够，数据交换还需要统一的“信封”和“信纸”。Spring AI通过一系列精心设计的DTO（Data Transfer Object）来规范这场跨物种对话的格式。
请求对象（发出的“快递”）
Prompt: 这绝不是一个简单的字符串，而是一个结构化的“剧本”。它封装了一个Message列表，共同构成了一次完整的对话上下文。Message: 这是一个消息接口，拥有多个实现，让你能够导演一出好戏：SystemMessage: “系统指令”，用于给AI设定角色和行为准则，比如“你是一个只说骚话、乐于助人的资深程序员”。UserMessage: 用户的提问，也就是我们凡人输入的指令或问题。AssistantMessage: AI助手的历史回复，用于构建多轮对话的上下文，让AI知道“前情提要”。
EmbeddingRequest: 这是发给“翻译官”（EmbeddingModel）的请求，里面包含了一批需要被转换成向量的文本。
响应对象（收到的“快递”）
ChatResponse:ChatModel的回复包裹，里面装着一个Generation列表（因为一次提问，模型可能会生成多个候选答案）。Generation: 代表AI的一次“创作成果”。除了最核心的内容（content），它还附带了一堆非常有用的“元数据”（metadata），比如模型为什么停止回答（finishReason）、这次调用消耗了多少Token（usage）等。这些信息对于成本控制和问题调试至关重要。EmbeddingResponse: “翻译官”的工作成果，包含了一批新鲜出炉的、可用于计算相似度的向量。
ChatClient: 开发者的“神兵利器”
如果说ChatModel等底层接口是需要开发者自行组装的“引擎零件”，那么ChatClient就是Spring AI官方为你精心打造好的一台“超级跑车”，它提供了极其便利的流式API，让你用最少的代码完成最常见的任务。
// spring-ai-client-chat/src/main/java/org/springframework/ai/chat/client/ChatClient.java
public interface ChatClient {static ChatClient.Builder builder(ChatModel chatModel) {return new DefaultChatClient.Builder(chatModel);}// ... call() 和 stream() 方法
}
还记得上一章我们提到的建造者模式吗？在这里它被发挥得淋漓尽致，创造出了丝滑的编码体验：
String response = ChatClient.create(chatModel).prompt().user("给我讲个关于Java的冷笑话").call().content();
这种优雅的API设计，让开发者可以完全专注于业务逻辑的实现，而无需与底层的API细节进行“肉搏”，极大地提升了开发效率和代码可读性。
小结
通过本章的探索，我们发现Spring AI通过一套设计精妙的Model接口、Prompt/`