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Spring AI Alibaba开发实战：从入门到高级应用

news 2025/8/29 7:43:29

1 Spring AI Alibaba框架介绍

Spring AI Alibaba是阿里巴巴开源的一个基于Spring生态的AI应用开发框架，它构建在Spring AI之上，为Java开发者提供了便捷接入阿里云通义系列大模型的能力。该框架将阿里巴巴强大的AI能力与Spring Cloud微服务生态完美结合，致力于帮助开发者快速构建具有AI功能的现代化应用。Spring AI Alibaba抽象了AI应用开发中的常见模式，如提示词管理、对话记忆、函数调用等，大大降低了AI集成的复杂度。

与Python领域的LangChain和LlamaIndex等框架类似，Spring AI Alibaba专门为Java开发者设计，提供了符合Java习惯的API设计和Spring风格的配置方式。这意味着Java开发者不需要学习新的编程范式，就能够在熟悉的环境中构建AI功能1。框架支持多种AI服务，包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音处理及数据分析等，涵盖了文本分析、智能问答、翻译、图像生成、图像识别等多种功能。

Spring AI Alibaba的核心特性包括：

  • 简单易用的集成方式：通过Spring Boot风格的自动配置机制，开发者只需少量代码配置便可快速接入阿里云的AI服务。

  • 丰富的AI服务支持：涵盖通义系列大模型、向量计算、嵌入模型等多种AI能力。

  • 高度扩展性：通过配置中心和注册中心（如Nacos），方便实现动态扩展，支持微服务架构的各种需求。

  • 企业级特性：提供提示词模板、对话记忆、函数调用等企业级功能，支持构建复杂的AI应用。

表：传统应用开发与AI原生应用的对比

特性传统应用开发AI原生应用
开发范式预定逻辑流程基于提示词和模型推理
状态管理会话状态管理多轮对话记忆管理
外部集成API直接调用函数调用工具执行
数据处理结构化数据操作非结构化文本处理

2 开发环境准备与项目搭建

2.1 环境要求

在开始Spring AI Alibaba开发之前，需要确保你的开发环境满足以下要求：

  • JDK版本：17及以上（推荐使用JDK 21）

  • Spring Boot版本：3.x及以上（推荐使用Spring Boot 3.3.3）

  • 构建工具：Maven或Gradle

  • 模型接入：阿里云百炼平台账号（用于获取API密钥）或本地部署的Ollama模型

2.2 创建SpringBoot项目

首先通过Spring Initializr或IDE工具创建一个新的Spring Boot项目。选择以下依赖：

  • Spring Web

  • Spring Boot DevTools

  • Lombok

然后，在pom.xml中添加Spring AI Alibaba依赖：

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.3</version><relativePath/>
</parent><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>1.0.0-M3.2</version></dependency>
</dependencies>

2.3 配置API密钥和应用设置

在application.yml配置文件中添加必要的配置：

server:port: 8080spring:application:name: spring-ai-demoai:dashscope:api-key: sk-your-api-key-here  # 替换为实际的API密钥chat:options:model: qwen-max  # 指定使用的模型temperature: 0.7top-p: 0.8# 日志配置用于调试
logging:level:com.alibaba.cloud.ai: DEBUGorg.springframework.ai: DEBUG

如果你是使用本地部署的Ollama模型（如llama3.2:3b或deepseek-r1:1.5b），配置会有所不同

spring:ai:ollama:base-url: http://localhost:11434chat:options:model: llama3.2:3b  # 本地模型名称

3 基础聊天应用实现

3.1 简单对话接口

首先创建一个简单的聊天控制器，实现基础的单轮对话功能。这个示例将展示如何注入和使用ChatClient与AI模型交互：

import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatOptions;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class SimpleChatController {private final ChatClient chatClient;public SimpleChatController(ChatModel chatModel) {this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel).defaultOptions(DashScopeChatOptions.builder().withTopP(0.7).withTemperature(0.7).build()).build();}@GetMapping("/simple")public String simpleChat(@RequestParam String message) {return chatClient.prompt().user(message).call().content();}
}

这个简单的控制器暴露了一个GET端点 /api/chat/simple，接收用户消息并返回AI模型的回复。ChatClient提供了流畅的API构建提示词并调用模型，.call()方法执行同步请求，返回包含内容的响应。

3.2 流式对话接口

对于需要实时交互的场景，流式响应能够显著提升用户体验，提供类似打字机的逐字输出效果。以下是流式对话的实现示例：

import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.Flux;@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class StreamChatController {private final ChatClient chatClient;public StreamChatController(ChatModel chatModel) {this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel).build();}@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message) {return chatClient.prompt().user(message).stream().content();}
}

这个流式端点使用MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE作为响应类型，允许客户端通过SSE(Server-Sent Events)接收实时流式响应。这种方法特别适合在Web前端实现打字机效果

3.3 测试API

启动SpringBoot应用后，你可以使用以下方式测试API：

  1. 简单对话测试：

http://localhost:8080/api/chat/simple?message=给我讲一个关于西游记的小故事

  1. 流式对话测试：

http://localhost:8080/api/chat/stream?message=介绍一下Spring AI Alibaba的功能

你也可以使用curl命令测试流式接口：

curl -N http://localhost:8080/api/chat/stream?message=你好

或者使用Postman等工具，选择SSE支持来查看实时流式响应。

4 高级功能实战：智能机票客服系统

在前面基础聊天功能的基础上，我们现在实现一个更复杂的智能机票客服系统。这个系统将展示Spring AI Alibaba的高级功能，包括多轮对话记忆、函数调用和检索增强生成(RAG)。

4.1 系统架构设计

智能机票客服系统的核心架构如下：

  1. AI模型层：使用通义大模型或本地模型（如通过Ollama部署的llama3.2:3b）作为推理引擎

  2. 业务逻辑层：处理对话流程、记忆管理和函数调用

  3. 工具层：提供预订查询、更改和取消等业务功能

  4. 知识库：存储航空公司规则和政策，支持RAG模式

  5. 数据层：管理预订数据和对话历史

4.2 核心代码实现

首先，我们需要定义系统提示词来设定AI助手的角色和行为准则：

public class BookingSystemConfig {private static final String SYSTEM_PROMPT = """您是"Funnair"航空公司的客户聊天支持代理。请以友好、乐于助人且愉快的方式来回复。您正在通过在线聊天系统与客户互动。在提供有关预订或取消预订的信息之前，您必须始终从用户处获取以下信息：预订号、客户姓名。在询问用户之前，请检查消息历史记录以获取此信息。在更改预订之前，您必须确保条款允许这样做。如果更改需要收费，您必须在继续之前征得用户同意。使用提供的功能获取预订详细信息、更改预订和取消预订。如果需要，可以调用相应函数调用完成辅助动作。请讲中文。今天的日期是 {current_date}.""";// 更多配置代码...
}

接下来，实现完整的智能客服控制器：

import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatOptions;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.advisor.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.time.LocalDate;@RestController
@RequestMapping("/api/assistant")
public class BookingAssistantController {private final ChatClient chatClient;private final VectorStore vectorStore;// 工具函数定义private String getBookingDetails(String bookingId, String customerName) {// 实际实现中会查询数据库return "预订信息：航班HU7801，北京-上海，时间2025-09-01 10:00，状态：已确认";}private String changeBooking(String bookingId, String changes) {// 实际实现中会更新数据库return "预订已成功修改";}private String cancelBooking(String bookingId) {// 实际实现中会更新数据库return "预订已成功取消";}public BookingAssistantController(ChatModel chatModel, VectorStore vectorStore) {this.vectorStore = vectorStore;this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel).defaultSystem(s -> s.param("current_date", LocalDate.now().toString())).defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor("booking_memory", 100), // 对话记忆new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, SearchRequest.defaults()) // RAG).defaultFunctions("getBookingDetails", "changeBooking", "cancelBooking").defaultOptions(DashScopeChatOptions.builder().withModel("qwen-max").withTemperature(0.1) // 低温度值以提高确定性.build()).build();}@PostMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String chatId, @RequestParam String userMessage) {return this.chatClient.prompt().user(userMessage).advisors(a -> a.param("chat_id", chatId)) // 使用chatId隔离不同对话的记忆.call().content();}
}

4.3 业务功能实现

为了实现完整的业务功能，我们需要定义数据模型和相应的服务层：

@Service
public class BookingService {// 获取预订详情public Booking getBookingDetails(String bookingId, String customerName) {// 实际实现中会查询数据库return bookingRepository.findByBookingIdAndCustomerName(bookingId, customerName);}// 更改预订public Booking changeBooking(String bookingId, Map<String, Object> changes) {Booking booking = bookingRepository.findById(bookingId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("预订不存在"));// 应用更改if (changes.containsKey("flight")) {booking.setFlight((String) changes.get("flight"));}if (changes.containsKey("date")) {booking.setDate((LocalDate) changes.get("date"));}return bookingRepository.save(booking);}// 取消预订public void cancelBooking(String bookingId) {Booking booking = bookingRepository.findById(bookingId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("预订不存在"));booking.setStatus("CANCELLED");bookingRepository.save(booking);}
}

4.4 测试智能客服系统

启动应用后，可以通过以下API端点测试智能客服系统：

  1. 开始对话：

    POST /api/assistant/chat?chatId=123&userMessage=你好，我需要帮助

  2. 查询预订：

    POST /api/assistant/chat?chatId=123&userMessage=我的预订号是ABC123，姓名张三，想查询预订详情

  3. 更改预订：

    POST /api/assistant/chat?chatId=123&userMessage=我想更改预订日期

  4. 取消预订：

    POST /api/assistant/chat?chatId=123&userMessage=我需要取消预订

    系统会基于多轮对话记忆和函数调用能力，智能地引导用户完成所需操作，同时在必要时查询知识库中的规则和政策以确保回答的准确性。

5 未来发展与展望

Spring AI Alibaba作为一个快速发展的框架，未来有几个值得关注的方向：

5.1 多智能体系统(Multi-Agent Systems)

未来的Spring AI Alibaba将更加强大多智能体系统的支持，使开发者能够构建协同工作的AI智能体网络。如OpenManus项目展示的能力，多个智能体可以分工合作完成复杂任务

  • 规划智能体：负责任务分解和流程规划

  • 执行智能体：负责具体子任务的执行

  • 监督智能体：负责协调和监督整个执行过程

这种架构能够处理更加复杂的业务场景，如旅行规划、数据分析报告生成等需要多步骤协作的任务。

5.2 工具生态扩展

Spring AI Alibaba正在扩展其工具生态系统，特别是通过模型上下文协议(MCP)支持。这将允许集成更多外部工具和服务，如：

  • 浏览器自动化工具：实现自动网页浏览和信息提取

  • 代码执行环境：安全地执行代码片段生成动态结果

  • 文件操作工具：读写和管理文件系统

  • API集成工具：连接各种外部服务和数据源

5.3 可视化开发与调试工具

框架未来将提供更加丰富的可视化开发工具，降低AI应用开发难度：

  • 流编排工具：可视化工作流设计和调试

  • 提示词编辑器：可视化提示词构建和测试

  • 对话分析器：分析和优化多轮对话效果

  • 评估平台：系统化评估AI应用性能和效果

表：Spring AI Alibaba当前能力与未来规划对比

能力类别当前支持未来规划
模型支持通义系列、Ollama本地模型更多第三方模型支持
智能体能力基础ReAct模式多智能体协作系统
工具生态基本函数调用MCP协议扩展工具
开发体验代码级开发可视化编排工具

总结

Spring AI Alibaba为Java开发者提供了强大的AI应用开发能力，通过本文的示例，我们展示了从基础聊天功能到高级智能客服系统的实现过程。这个框架降低了Java生态中AI集成的门槛，使开发者能够利用熟悉的Spring编程模型构建复杂的AI应用。

关键要点包括：

  1. Spring AI Alibaba提供了简洁的API和丰富的功能，包括多轮对话记忆、函数调用和检索增强生成。

  2. 本地模型与云端模型可以灵活选择，平衡成本、性能和隐私需求。

  3. 智能体模式能够实现复杂的业务逻辑，如机票客服系统中的多轮对话和工具调用。

  4. 框架的未来发展将更加注重多智能体系统和工具生态的建设。

    http://www.dtcms.com/a/355245.html

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