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1、背景
现代 AI 正以前所未有的速度改变着世界。它是基于复杂算法和强大计算能力的技术体系，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。
在日常生活中，AI 广泛应用于智能语音助手、图像识别、推荐系统等。比如，智能音箱能理解并回应语音指令，为人们提供信息查询、音乐播放等服务；图像识别技术助力医疗诊断，精准识别疾病。
在工业领域，AI 通过自动化流程提高生产效率、优化供应链管理。无人驾驶汽车的出现，更是对交通出行方式的变革性探索。
AI 的发展也带来了诸多挑战，如数据隐私、伦理问题等。但不可否认，它正不断推动人类社会向智能化迈进 ，为生活和工作带来无限可能 。
2、Spring Ai介绍
Spring AI 是一个专为 Java 开发者设计的面向 AI 大模型的开发框架。以下是对它的详细介绍：
主要特性
丰富的模型支持：集成了 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Huggingface 等多家主流的 AI 模型提供商，支持多种模型类型，如聊天机器人、文本到图像转换等，还提供了跨不同 AI 提供商的可移植 API，方便开发者在不同服务提供商之间切换
- 自然语言处理能力：提供丰富的 NLP 工具，可进行文本生成、情感分析、语音识别等，例如可以轻松地处理用户输入的文本，然后利用机器学习模型来预测用户问题的意图，最终给出相应的回答。
机器学习集成：允许开发者轻松加载、训练和推理 AI 模型，能将训练好的模型嵌入到 Spring 应用程序中，进行预测、分类、聚类等任务 - 图像处理与计算机视觉：支持图像识别、目标检测、图像分割等任务，为应用程序增加更多智能。
检索增强生成（RAG）：结合检索和生成技术，提高生成内容的准确性和相关性。 函数调用：允许开发者自定义函数，使 AI
模型能够与外部系统交互。 矢量数据库集成：覆盖了 Azure Vector
Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis
和 Weaviate 等主流的矢量数据库引擎，并提供跨 Vector Store 提供程序的可移植 API 和类似 SQL 的元数据过滤器
API
优势
简化集成流程：提供简单易用的 API 和工具，使得将人工智能功能集成到 Spring 应用程序中变得轻而易举，开发者无需深入研究 AI 技术的细节，就可以快速实现复杂的 AI 功能。
提高开发效率：利用其丰富功能和工具，可更快地开发出功能强大的应用程序，大大缩短开发周期。
增强应用智能性：通过集成自然语言处理、机器学习、图像识别等功能，使应用程序更加智能化，提升用户体验。
熟悉的开发环境：对于熟悉 Spring 框架的 Java 开发者来说，无需学习全新的工具或语言，能利用现有的开发技能和经验快速上手 AI 项目。
应用场景
- 智能客服系统：可以通过自然语言处理理解用户的问题，并给出相应的解答。
- 数据分析与预测：结合机器学习模型对大量数据进行分析和预测，如销售趋势预测、风险评估等。
- 图像识别与处理：用于图像识别、目标检测、图像分割等任务，如安防监控中的人脸识别、医疗影像分析等。
- 智能推荐系统：根据用户的行为和偏好，利用机器学习算法进行个性化推荐。
3、spring ai使用
（1）使用前准备
导依赖
【这里用open ai做例子，若要使用其他模型，可以自行导入对于大模依赖】
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>自定义</version>
</dependency>
open ai官网地址
https://openai.com/
因为openai是国外的，所以调用比较耗时，所以各位可以使用中转【中转服务可以到淘宝等电商平台购买】
以为用对接deepseek做例子实现对接【deepseek是兼容openai的springboot包】
（1）添加配置
spring:ai:openai:chat:options:model: deepseek-reasoner #【模型名称】api-key: xxxxxxxxbase-url: https://api.deepseek.com
https://platform.deepseek.com/api_keys
备注：新注册是会送￥10，若是老用户，请自行充值对接使用
| 模型名称 | 模型 |
|---|---|
| deepseek-chat | deepseek-v3 |
| deepseek-reasoner | deepseek-r1 |
（2）注入bean
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class SpringAiConfig {@Beanpublic ChatClient springAiClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {return chatClientBuilder.build();}
}（3）实现简单对话
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@RequestMapping("/ai")
@RequiredArgsConstructor
public class AiController {private final ChatClient chatClient;@GetMapping("chat")public String chat(@RequestParam("mesg") String mesg) {return chatClient.prompt