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【Spring AI】-Spring AI 概述与环境搭建

news 2025/10/8 11:39:55

Spring AI 概述与环境搭建

引言

在人工智能技术飞速发展的今天，将AI能力集成到企业应用中已成为提升产品竞争力的关键手段。Spring AI作为Spring生态系统中的一员新将，为Java开发者提供了一套标准、易用的API，让复杂的AI能力集成变得简单而优雅。

无论您是希望快速构建AI聊天机器人的初学者，还是寻求在现有企业应用中集成AI功能的资深开发者，Spring AI都能为您提供强大的支持。它屏蔽了不同AI模型间的差异，让您专注于业务逻辑的实现，而非底层技术的复杂细节。

本文将引导您从零开始搭建Spring AI开发环境，并构建您的第一个AI应用，为后续深入学习打下坚实基础。

什么是 Spring AI

Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个新兴项目，旨在简化 AI 应用程序的开发。它提供了一套标准的 API 和抽象，使得开发者能够以统一的方式与各种大语言模型（LLM）进行交互，而无需关心底层实现细节。

核心概念

Prompt（提示词） - 向 AI 模型发送的输入文本，是与AI沟通的语言
Model（模型） - 大语言模型，如 OpenAI、通义千问等，负责处理Prompt并生成响应
OutputParser（输出解析器） - 将 AI 模型的输出解析为结构化数据，便于程序处理

环境准备

系统要求

JDK 17 或更高版本
Maven 3.8+ 或 Gradle 7+
支持的 AI 模型 API 访问权限（如OpenAI API Key）

Maven依赖配置

使用Spring Boot 3.x项目，添加以下依赖：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- Spring AI OpenAI Starter --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency>
</dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>1.0.0-M2</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement><repositories><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases></repository>
</repositories>

使用最新版本，这里添加了Spring的仓库，如果你配置了其他仓库，请修改mirrorOf配置以排除 Spring 仓库：
<mirror><id>my-mirror</id><mirrorOf>*,!spring-snapshots,!central-portal-snapshots</mirrorOf><url>https://my-company-repository.com/maven</url>
</mirror>

第一个 Spring AI 应用

配置文件设置

在 application.yml 中添加模型配置：这里使用的质谱AI

spring:ai:openai:api-key: ${YOU_API_KEY}base-url: https://open.bigmodel.cn/api/paaschat:options:model: glm-4.5completions-path: /v4/chat/completions

核心代码实现

创建一个简单的 ChatController：

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;public ChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {this.chatClient = chatClientBuilder.build();}@GetMappingpublic String chat(@RequestParam String message) {return chatClient.prompt().user(message).call().content();}@PostMapping("/structured")public Map<String, Object> structuredChat(@RequestBody Map<String, String> request) {String message = request.get("message");String response = chatClient.prompt().system("你是一个专业的技术助手，请用简洁明了的语言回答问题").user(message).call().content();Map<String, Object> result = new HashMap<>();result.put("input", message);result.put("response", response);result.put("timestamp", System.currentTimeMillis());return result;}
}

运行测试

启动应用后，通过以下方式测试：

简单对话测试：

curl 'http://localhost:8080/chat?message=你好，Spring AI！'## 对中文字符进行 URL 编码
curl 'http://localhost:8080/chat?message=%E4%BD%A0%E5%A5%BD%EF%BC%8CSpring%20AI%EF%BC%81'

结构化响应测试：

curl -X POST http://localhost:8080/chat/structured \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"message": "Spring AI有什么优势？"}'

实际应用案例

智能客服场景

在实际项目中，我们可以构建一个智能客服系统：

@Service
public class CustomerSupportService {private final ChatClient chatClient;public CustomerSupportService(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient = builder.defaultSystem("你是一个电商平台的客服助手，需要礼貌、专业地回答用户问题").build();}public String handleInquiry(String customerQuestion) {return chatClient.prompt().user(u -> u.text("客户咨询：{question}").param("question", customerQuestion)).call().content();}
}@PostMapping("/customer-support")
public Map<String, Object> customerSupport(@RequestBody Map<String, String> request) {String question = request.get("question");String response = customerSupportService.handleInquiry(question);Map<String, Object> result = new HashMap<>();result.put("input", question);result.put("response", response);result.put("timestamp", System.currentTimeMillis());return result;
}curl -X POST http://localhost:8080/chat/customer-support \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"question": "我要差评"}'

内容生成场景

用于自动生成产品描述：

@Service
public class ContentGenerationService {private final ChatClient chatClient;public ContentGenerationService(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient = builder.defaultSystem("你是一个电商产品描述专家，擅长撰写吸引人的产品介绍").build();}public String generateProductDescription(ProductInfo productInfo) {return chatClient.prompt().user(u -> u.text("请为以下产品生成一段吸引人的描述：\n产品名称：{name}\n产品特点：{features}\n目标用户：{target}").param("name", productInfo.getName()).param("features", String.join(",", productInfo.getFeatures())).param("target", productInfo.getTarget())).call().content();}}@PostMapping("/product-description")
public Map<String, Object> generateProductDescription(@RequestBody ProductInfo productInfo) {String response = contentGenerationService.generateProductDescription(productInfo);Map<String, Object> result = new HashMap<>();result.put("input", productInfo);result.put("response", response);result.put("timestamp", System.currentTimeMillis());return result;
}curl -X POST http://localhost:8080/chat/product-description \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"name": "逸安One","features": "采用6.3英寸1.5K柔性直屏，峰值亮度3500nits，搭载逸安龙晶玻璃面板和高强度一体航空铝金属中框。搭载第五代骁龙8至尊版处理器，配备立体环形冷泵散热系统。内置7000mAh硅碳电池，支持100W有线快充和50W无线快充 。影像系统包含5000万像素徕卡三摄，配备四重光学镀膜技术。","target": "青年白领，学生，科技"}'