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news 2025/10/7 5:55:31

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随着大模型（LLM）在各行各业的广泛落地，开发者面临一个重要选择：使用传统 AI 语言 Python，还是拥抱 Spring AI 带来的 Java 新能力？本文将从生态、能力、定位和适用场景四个维度，系统分析这两种技术栈在 AI 开发中的角色与协作方式，并纳入 Spring AI 1.0 的最新进展。

一、语言与生态：两个世界的代表

Python：AI 研究与开发的事实标准

Python 早已成为 AI 领域的事实标准语言，其核心优势包括：

开源框架丰富：PyTorch、TensorFlow、Transformers、LangChain 等。
社区活跃：几乎所有 AI 研究论文的开源实现都是用 Python 写的。
快速试验能力强：REPL + Notebook + Numpy 生态让原型迭代极快。

Python 是 AI 从 模型训练 → 推理服务 → 微调优化 的首选语言，尤其适合数据科学家、研究人员和算法工程师。

Java / Spring AI：企业应用的桥梁

Java 在企业系统中的主导地位毋庸置疑，Spring Boot 是构建现代云原生后端的主流框架。Spring AI 则填补了 Java 世界与 AI 世界之间的鸿沟，其目标是：

为 Java 开发者提供简洁统一的 AI 接口
降低企业接入大模型的门槛
整合大语言模型、向量数据库、RAG 等能力到 Spring 生态

Spring AI 背后是 Spring 团队主导开发，具有天然的生态兼容性和工程可维护性。

二、Spring AI 1.0 的最新进展（2025 年 5 月）

Spring AI 1.0 于 2025 年 5 月 20 日正式发布，标志着 Java 在 AI 应用领域迈出了重要一步。以下是其主要特性和更新：

1. ChatClient 接口

ChatClient 是与 AI 模型交互的主要接口，提供可移植且易于使用的 API，支持调用超过 20 种 AI 模型，包括 Anthropic、OpenAI、ZhiPu 等。

2. 向量数据库支持

Spring AI 提供可移植的向量存储抽象，支持从 Azure Cosmos DB 到 Weaviate 的 20 多种向量数据库，便于构建 RAG（检索增强生成）应用。

3. ETL 框架

内置轻量级、可配置的 ETL（提取、转换、加载）框架，支持多种输入源（如本地文件系统、网页、GitHub、AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、Kafka、MongoDB 和 JDBC 兼容数据库），简化数据导入向量存储的过程。

4. Advisor API

Advisor API 是 ChatClient 的关键功能，作为拦截器链，允许开发者通过注入检索数据和对话内存来修改传入的提示，实现增强型 LLM（Augmented LLM）模式。

5. AI Agent 支持

支持两种主要类型的智能体（Agent）：

工作流驱动代理：通过预定义路径编排 LLM 和工具，提供可预测性和一致性。
自主驱动代理：允许 LLM 自主规划和执行处理步骤，提供更高的灵活性。

6. Model Context Protocol (MCP) 支持

全面支持 MCP 协议，使 AI 模型能够与外部工具、提示和资源进行交互，简化 MCP 工具的使用和创建。

三、能力对比：不是替代，而是协作

能力维度	Python 生态	Spring AI
模型训练	✅ 绝对强势	❌ 基本不涉及
微调/蒸馏	✅ HuggingFace 强	❌ 暂无相关支持
推理服务部署	✅ FastAPI, Gradio 等	✅ 使用 Spring Boot 强化
向量数据库集成	✅ FAISS, Weaviate 等	✅ 支持多种向量数据库
Prompt 编排	✅ LangChain / Guidance	✅ PromptTemplate / Flow
RAG 实现	✅ LangChain 主导	✅ 内建支持
流式响应	✅ 支持 SSE/WS	✅ 原生支持流式响应
云原生集成	⚠️ 需额外配置	✅ 天然适配

总结一句话：Python 擅长“建模”，Java 擅长“落地”。

四、定位差异：两种开发者，两种使用方式

对象	Python 开发者	Java / Spring 开发者
技术背景	算法/研究	后端工程
工作职责	模型开发、实验、训练	系统集成、API 服务、数据接入
常见工具	Jupyter, PyTorch, LangChain	Spring Boot, Maven, Spring AI
使用方式	从头训练/加载模型，构建链路	配置接入模型，注入 AI 服务
目标	精准建模、快速迭代	快速集成、稳定部署

这意味着，在一个真实的 AI 项目中，Python 和 Java 往往是协同而不是竞争。

五、应用场景对比：谁更适合做什么？

Python 更适合：

语言模型的微调与蒸馏
新模型结构的研究与试验
数据驱动的实验平台
小型 AI 工具快速原型构建

Spring AI 更适合：

企业级系统接入大模型能力（如问答、摘要、翻译等）
构建 RAG 检索增强系统，整合搜索、知识库
在现有 Java 系统中嵌入 AI 助手功能
提供 SaaS 级别的 AI 服务接口

六、协同案例：如何融合 Python 与 Spring AI？

以一个“智能客服系统”为例：

模型微调、知识嵌入：Python 负责
- 使用 PyTorch 微调 LLaMA 模型
- 用 FAISS 构建本地语义向量检索
服务接口、业务逻辑：Spring AI + Java 负责
- 接入 OpenAI/Gemini/GPT-4 作为对话引擎
- 调用向量数据库检索结果，构建 RAG
- 提供统一的 REST 接口供前端调用