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SpringAI使用总结
- 基本使用
- ChatModel和ChatClient
- 简单对话
- 流式输出
- 预设角色
- prompt（提示词）
- function call（工具调用）
- 参考
基本使用
ChatModel和ChatClient
SpringAi支持非常多的模型，为了统一处理，SpringAi声明了ChatModel接口，各个模型的starter中有ChatModel对应的实现。
当我们引入ollama的依赖后
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId></dependency>
可以在程序中搜索到OllamaChatModel
ChatClient是获取与模型进行对话获取响应的入口，需要给ChatClient提供ChatModel，ChatClient也是一个接口，不过SpringAi提供了默认的实现。
简单对话
这里调用的是本地的ollama中的模型，需要提前下载对应的模型。当然也可以通过api key调用远程的模型服务。
1、引入ollama starter依赖
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId></dependency>
2、配置
spring:ai:ollama:base-url: http://localhost:11434chat:model: deepseek-r1:14b
3、创建ChatClient
@Configuration
public class MyAiConfig {@Beanpublic ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {return ChatClient.builder(chatModel).build();}}
4、对话controller编写
@RestController
@RequestMapping("/ai-chat")
public class ChatController {@Autowiredprivate ChatClient chatClient;@GetMapping("/chat1")public String chat(@RequestParam String message) {return chatClient.prompt(message).call().content();}
}
5、测试结果，可以看到模型输出了响应。
流式输出
由于大模型生成响应可能比较慢，为了提高用户体验，所以出现了流式输出，即不等待大模型回答完成后，把输出一次性传输到客户端，而是将输出不断地传输到客户端。
@GetMapping("/chat2")public Flux<String> chat1(@RequestParam String message) {return chatClient.prompt().user(message).stream().content();}
预设角色
在创建ChatClient的时候，可以给模型设置角色，这样模型会按照设置的角色来回答问题。
通过defaultSystem方法预设角色。
@Beanpublic ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {return ChatClient.builder(chatModel).defaultSystem("你是一名医生，擅长诊断病情并提供对应的治疗方案").build();}
prompt（提示词）
SpringAi中主要有以下几类提示词模板：
- PromptTemplate：通用的提示词模板类，用于构建包含占位符的提示语句；适用于需要动态替换变量的任意提示内容；
- AssistantPromptTemplate：专门用于生成模型助手角色的提示词模板，当需要定义 AI 助手的行为或初始指令时使用；
- FunctionPromptTemplate：用于生成与函数调用相关的提示词模板；当需要模型根据特定函数描述进行推理或调用时使用；
- SystemPromptTemplate：用于生成系统级别的提示词模板，通常用于设置模型的整体行为；用于生成系统级别的提示词模板，通常用于设置模型的整体行为；
示例
通过@Value注解加载提示词模板
@Value("classpath:/my-prompt-template.st")private Resource systemResource;@GetMapping("/chat4")public String chat4(@RequestParam String message) {SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemResource);Prompt prompt = systemPromptTemplate.create();return chatClient.prompt(prompt).user(message).call().content();}
提示词模板内容
你是我的好朋友，请用东北话回答问题，回答问题的时候适当添加表情符号。
今天是 {{current_date}}。
输出：
function call（工具调用）
使用@Tool注解定义工具
public class DateTimeUtil {/*** @Tool注解：* 1、name：工具的名称。如果未提供，则将使用方法名称。AI 模型在调用工具时使用此名称来识别工具。因此，不允许在同一个类中有两个同名的工具* 2、returnDirect：工具结果是应直接返回给客户端还是传递回模型* 3、description：工具的描述，模型可以使用它来了解何时以及如何调用工具* @return*/@Tool(name = "",description = "Get the current date and time in the user's timezone")public String getCurrentTime() {return LocalDateTime.now().atZone(LocaleContextHolder.getTimeZone().toZoneId()).toString();}/*** @ToolParam注解：* 1、required：参数是必需的还是可选的。默认情况下，所有参数都被视为必需参数* 2、description：description：参数的描述，模型可以使用该描述来更好地了解如何使用它* @param time*/@Tool(name = "setAlarm", description = "Set a user alarm for the given time")void setAlarm(@ToolParam(description = "Time in ISO-8601 format") String time) {LocalDateTime alarmTime = LocalDateTime.parse(time, DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME);System.out.println("Alarm set for " + alarmTime);}}
通过tools方法添加工具，模型会自动调用工具
chatClient.prompt().tools(new DateTimeUtil()).user(message).call().content();
由于我使用的是本地的deepseek-r1不支持tool，报错了，这里就不放测试结果了。
[400] Bad Request - {"error":"registry.ollama.ai/library/deepseek-r1:14b does not support tools"}
参考
- Spring文档
- Spring Ai视频教程