Spring AI Alibaba 框架使用示例总体介绍

目录

• 1. Spring AI Alibaba 框架总体介绍
• 2. 目录分类
• 3. 案例程序名称和简介
  • 3.1 基础示例 (010-基础)
  • 3.2 模型示例 (030-模型)
  • 3.3 RAG示例 (100-RAG)
  • 3.4 MCP示例 (200-MCP)
  • 3.5 NL2SQL示例 (300-NL2SQL)
  • 3.6 多模态示例 (350-多模态)
  • 3.7 可观测性示例 (400-Observability)
  • 3.8 Agent示例 (500-Agent)
• 4. 总结

1. Spring AI Alibaba 框架总体介绍

Spring AI Alibaba 是阿里巴巴基于 Spring AI 框架开发的一套人工智能应用开发框架，它为开发者提供了便捷的接口和工具，用于构建基于阿里云 DashScope 通义大模型及其他主流大模型的应用程序。该框架整合了多种AI能力，包括文本生成、图像处理、语音识别、向量存储、RAG（检索增强生成）、Agent（智能代理）等功能，大大简化了AI应用的开发流程。

Spring AI Alibaba 框架的核心优势在于：

• 统一接口：提供一致的API接口，支持多种大模型的无缝切换
• Spring生态集成：完美融入Spring生态系统，支持依赖注入、自动配置等特性
• 丰富功能：涵盖从基础对话到复杂Agent应用的全方位AI能力
• 易于扩展：模块化设计，便于开发者根据需求选择和扩展功能
• 生产就绪：提供完整的可观测性支持，便于生产环境监控和调试

2. 目录分类

本示例集合按照功能模块分为以下几个主要类别：

• 010-基础：包含Spring AI Alibaba的基础入门示例，如Hello World、Prompt使用、Chat Memory等
• 030-模型：展示如何集成和使用不同的大模型，包括OpenAI、DeepSeek、Azure OpenAI等
• 100-RAG：检索增强生成相关示例，包括向量存储、文档检索等
• 200-MCP：模型上下文协议(Model Context Protocol)相关示例
• 300-NL2SQL：自然语言转SQL功能的示例
• 350-多模态：多模态AI应用示例，包括图像、视频、音频处理
• 400-Observability：可观测性相关示例，包括日志、指标、追踪等
• 500-Agent：智能代理和工作流相关示例

3. 案例程序名称和简介

3.1 基础示例 (010-基础)

001-Spring AI Alibaba Helloworld 示例

介绍Spring AI Alibaba框架的基础使用，包括简单对话、流式对话和Advisor增强对话功能

002-Spring AI Alibaba Prompt 示例

演示如何使用Spring AI Alibaba的Prompt功能，包括提示词模板和动态提示词生成

003-Spring AI Alibaba Mem0 示例

展示Mem0记忆系统的使用，实现AI对话的持久化记忆功能

004-Spring AI Alibaba Chat Memory 示例

演示聊天记忆功能，实现多轮对话上下文保持

005-Spring AI Alibaba Structured Output 示例

展示如何获取结构化输出，包括JSON格式响应和对象映射

006-Spring AI Alibaba Tool Calling 示例

演示工具调用功能，实现AI与外部系统的交互

007-Spring AI Alibaba Agent 示例

展示Agent基础功能，包括自主决策和任务执行

010-Spring AI Alibaba Audio 示例

演示音频处理功能，包括语音识别和语音合成

011-Spring AI Alibaba 多平台和多模型使用示例

展示如何在同一应用中使用多个AI平台和模型

012-Spring AI Alibaba Bailian 示例

演示阿里云百炼平台集成方法

013-Spring AI Alibaba Studio 示例

展示阿里云机器学习平台PAI-Studio的集成使用

014-Spring AI Alibaba Nacos Prompt 示例

演示如何使用Nacos配置中心管理提示词模板

020-Spring AI Alibaba DashScope Image 示例

展示DashScope图像生成和处理功能

021-Spring AI Alibaba OpenAI Image 示例

演示OpenAI图像生成API的集成使用

3.2 模型示例 (030-模型)

030-Spring AI Alibaba OpenAI Chat 示例

展示OpenAI聊天模型的集成，包括GPT-3.5和GPT-4的使用

031-Spring AI Alibaba DeepSeek Chat 示例

演示DeepSeek大模型的集成和使用方法

032-Spring AI Alibaba Azure OpenAI Chat 示例

展示Azure OpenAI服务的集成方法

033-Spring AI Alibaba DashScope Chat 示例

演示阿里云DashScope通义大模型的集成使用

034-Spring AI Alibaba QWQ Chat 示例

展示QWQ模型的集成和使用

035-Spring AI Alibaba ZhiPuAI Chat 示例

演示智谱AI模型的集成方法

036-Spring AI Alibaba Moonshot Chat 示例

展示月之暗面Kimi模型的集成使用

037-Spring AI Alibaba Ollama Chat 示例

演示本地Ollama模型的集成和使用

038-Spring AI Alibaba VLLM Chat 示例

展示VLLM本地推理服务的集成方法

3.3 RAG示例 (100-RAG)

101-Spring AI Alibaba RAG 示例

演示基础RAG(检索增强生成)功能的实现

102-Spring AI Alibaba RAG Pgvector 示例

展示使用PostgreSQL+pgvector实现向量存储和检索

103-Spring AI Alibaba Milvus RAG 示例

演示使用Milvus向量数据库实现RAG功能

104-Spring AI Alibaba Elasticsearch RAG 示例

展示使用Elasticsearch实现向量存储和检索

105-Spring AI Alibaba Module RAG 示例

演示模块化RAG系统的设计和实现

106-Spring AI Alibaba RAG ETL Pipeline 示例

展示RAG数据处理管道的构建方法

107-Spring AI Alibaba Bailian Agent RAG 示例

演示百炼平台Agent与RAG的结合使用

108-Spring AI Alibaba Bailian RAG Knowledge 示例

展示百炼平台知识库的构建和使用

131-Spring AI Alibaba Vector Simple 示例

演示基础向量存储和检索功能

132-Spring AI Alibaba Vector Neo4j 示例

展示使用Neo4j图数据库实现向量存储

133-Spring AI Alibaba Vector Redis 示例

演示使用Redis实现向量存储和检索

134-Spring AI Alibaba Vector OceanBase 示例

展示使用OceanBase实现向量存储功能

3.4 MCP示例 (200-MCP)

200-Spring AI Alibaba BigTool 示例

演示大型工具集成和管理的实现方法

201-Spring AI Alibaba MCP Starter 示例

展示MCP(Model Context Protocol)基础框架的使用

202-Spring AI Alibaba MCP 身份验证示例

演示MCP身份验证和安全机制

203-Spring AI Alibaba MCP 配置示例

展示MCP系统的配置和定制方法

204-Spring AI Alibaba MCP Manual 示例

演示MCP手动操作和管理功能

205-Spring AI Alibaba MCP Nacos 示例

展示MCP与Nacos配置中心的集成

206-Spring AI Alibaba MCP 股票查询服务器示例

演示使用MCP构建股票查询服务

207-Spring AI Alibaba MCP Node 示例

展示MCP节点管理和通信功能

3.5 NL2SQL示例 (300-NL2SQL)

301-Spring AI Alibaba NL2SQL 示例

演示自然语言转SQL功能的基础实现

302-Spring AI Alibaba MCP NL2SQL 示例

展示MCP与NL2SQL功能的结合使用

303-Spring AI Alibaba NL2SQL 向量管理示例

演示NL2SQL系统中的向量数据管理

3.6 多模态示例 (350-多模态)

351-Spring AI Alibaba Dashscope 多模型示例

展示DashScope多模态模型的使用，包括图像识别、视频分析和音频处理

352-Spring AI Alibaba OpenAI DashScope 多模态示例

演示OpenAI与DashScope多模态模型的集成使用

353-Spring AI Alibaba ARK 多模型示例

展示ARK多模态模型的集成和使用方法

3.7 可观测性示例 (400-Observability)

401-Spring AI Alibaba Observability 示例

演示Spring AI Alibaba应用的可观测性实现，包括日志、指标和追踪

402-Spring AI Alibaba ARMS 可观测性示例

展示阿里云ARMS监控服务的集成

403-Spring AI Alibaba Observability with Langfuse 示例

演示Langfuse可观测性平台的集成使用

404-Spring AI Alibaba Graph 可观测性 Langfuse 示例

展示Graph工作流与Langfuse的可观测性集成

405-Spring AI Alibaba ObservationHandler 示例

演示自定义观察处理器的实现方法

3.8 Agent示例 (500-Agent)

501-Spring AI Alibaba Graph Reflection 示例

展示Graph工作流中的反思机制实现

502-Spring AI Alibaba Graph React 示例

演示Graph工作流中的响应式处理机制

503-Spring AI Alibaba ChatFlow 示例

展示聊天流程的设计和实现方法

504-Spring AI Alibaba 工作流审查分类器示例

演示工作流中的内容审查和分类功能

505-Spring AI Alibaba Product Analysis Graph 示例

展示产品分析Graph工作流的构建

506-Spring AI Alibaba Multi-Agent OpenManus 示例

演示多Agent系统的协作和通信

507-Spring AI Alibaba Graph Human Node 示例

展示Graph工作流中人工干预节点的实现

508-Spring AI Alibaba Graph Parallel Node 示例

演示Graph工作流中的并行处理节点

509-Spring AI Alibaba Graph Parallel Stream Node 示例

展示Graph工作流中的并行流处理节点

510-Spring AI Alibaba Graph Stream Node 示例

演示Graph工作流中的流式处理节点

511-Spring AI Alibaba Graph 智能写作助手示例

展示基于Graph工作流的智能写作助手实现

512-Spring AI Alibaba Graph 字段分类分级 示例

演示数据字段自动分类和分级的实现

4. 总结

Spring AI Alibaba框架提供了一套完整而强大的工具集，帮助开发者快速构建基于大模型的应用程序。通过本示例集合，开发者可以：

1. 快速入门：从基础的Hello World示例开始，逐步掌握Spring AI Alibaba的核心概念和使用方法。

2. 模型集成：了解如何集成多种主流大模型，包括OpenAI、阿里云通义千问、DeepSeek等，实现模型间的无缝切换。

3. 高级功能：掌握RAG、NL2SQL、多模态处理等高级AI技术，构建更智能的应用程序。

4. Agent开发：学习如何构建复杂的AI代理和工作流，实现自动化决策和任务处理。

5. 生产部署：了解如何实现可观测性、监控和调试，确保AI应用在生产环境中的稳定运行。

这些示例涵盖了从基础到高级的各种应用场景，无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中找到适合自己的学习路径和实践参考。通过这些示例，开发者可以充分发挥Spring AI Alibaba框架的潜力，快速构建出功能强大、性能优异的AI应用程序。

随着AI技术的不断发展，Spring AI Alibaba框架也在持续更新和扩展，建议开发者关注官方文档和社区动态，及时了解最新的功能和最佳实践。同时，也欢迎开发者参与社区贡献，共同推动Spring AI Alibaba生态系统的发展。

本文档基于Spring AI Alibaba框架示例集合整理，旨在帮助开发者快速了解和使用该框架。