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Spring AI硬核攻略：235个模块解析 + 6大场景实战
文章目录
- Spring AI硬核攻略：235个模块解析 + 6大场景实战
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- 1. 引言
- 2. Spring AI 组件分类
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- 2.1. 核心功能
- 2.2. 模型支持
- 2.3. 向量存储
- 2.4. 聊天记忆
- 2.5. 自动配置
- 2.6. Spring Boot Starter
- 2.7. 文档读取
- 2.8. 测试工具
- 2.9. 其他
- 3. 实战应用场景
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- 3.1. 场景1：企业级多轮对话聊天机器人
- 3.2. 场景2：基于知识库的语义搜索系统
- 3.3. 场景3：个性化推荐系统
- 3.4. 场景4：云端AI服务集成
- 3.5. 场景5：本地知识库问答系统
- 3.6. 场景6：基于AI Agent和MCP的智能任务调度系统
- 4. 开发建议与注意事项
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- 4.1. 模块选择
- 4.2. 性能优化
- 4.3. 部署注意事项
- 4.4. 安全性与合规性
- 5. 结语
1. 引言
随着人工智能技术的快速发展，Java开发者需要一个强大且灵活的框架来构建AI驱动的应用。
Spring Framework作为Java生态的基石，其AI子项目Spring AI为开发者提供了丰富的工具集，涵盖模型集成、向量存储、聊天记忆管理、AI agent、MCP支持等多个领域。
截至2025年5月，Spring AI生态包含235个模块，覆盖从核心功能到特定AI模型支持的方方面面，适用于构建聊天机器人、语义搜索、推荐系统等多样化应用。
本文面向中国IT从业者，基于 Spring Framework AI 的最新组件列表，深入剖析Spring AI生态现状，系统分类其所有模块，并通过实战场景提供开发指南，帮助开发者快速上手并在项目中应用这些工具。
本文将按功能分类详细介绍其功能和应用场景，并以表格形式列出分类对应组件模块。同时，通过多个实战场景分析，结合具体模块表格，阐明Spring AI在实际开发中的应用方式。
内容硬核、深入，保你能从中获得实用知识。
2. Spring AI 组件分类
2.1. 核心功能
分类介绍
核心功能模块是Spring AI的基础，提供了AI编程的核心域模型、通用类、模型接口、重试机制、聊天客户端和检索增强生成（RAG