Spring AI 是一个人工智能工程的应用框架，旨在将 Spring 生态系统的设计原则，如可移植性和模块化设计，应用于 AI 领域。

深度剖析 Spring AI

Spring AI 是什么?

Spring AI 起源于 Spring 团队对 Java 在 AI 领域发展的探索。它借鉴了 Python 生态中诸如 LangChain 和 LlamaIndex 等优秀项目的设计理念，但并非简单的移植，而是针对 Java 开发者的习惯和需求进行了深度定制。其目标是解决 Java 在 AI 集成方面的难题，为企业数据和 API 与 AI 模型之间搭建起高效的桥梁。

主要功能特性

支持主流 AI 大模型供应商，如 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google HuggingFace 等都提供了良好的支持，这使得开发者能够根据项目需求和预算，灵活选择最适合的模型。同时，支持多种模型类型，包括聊天、文本到图像、文本到声音等，极大地拓展了应用的可能性。

Spring AI的一大亮点是：支持向量数据库。它兼容 Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Redis 等主流向量数据库，方便开发者存储和管理大规模的向量数据。

Spring AI 还能够把 AI 大模型输出映射到简单的 Java 对象（POJOs）上，这一特性让 Java 开发者可以用熟悉的方式处理 AI 模型的输出，大大降低了开发难度；还支持函数调用功能，使得 AI 模型能够与外部系统的 API 进行交互，进一步增强了应用的功能性和灵活性。

多样应用场景

智能聊天机器人

在智能聊天机器人的开发中，Spring AI 展现出了强大的实力。以电商客服场景为例，利用 Spring AI 集成 OpenAI 的 GPT 模型，通过简单的代码配置，就能实现一个智能客服聊天机器人。当用户询问 “这款衣服有哪些颜色可选？”，机器人能够迅速理解问题，并从商品数据库中获取相关信息，回复用户：“这款衣服有黑色、白色、蓝色和红色四种颜色可供选择。” 这不仅提高了客户服务的效率，还能为用户提供 7×24 小时不间断的服务，大大提升了用户体验。在医疗咨询领域，智能聊天机器人可以根据患者描述的症状，提供初步的诊断建议和就医指导，为患者节省时间和精力。

智能推荐系统

在电商平台上，Spring AI 能够根据用户的浏览历史、购买记录和行为偏好，为用户推荐个性化的商品。比如，当用户频繁浏览电子产品时，系统会推荐相关的手机、电脑配件等产品；在视频平台中，根据用户的观看历史和点赞记录，推荐符合用户口味的视频内容。这种智能推荐系统能够极大地提升用户体验，增加用户的粘性和活跃度，同时也为企业带来更多的商业机会。

技术特性示例

案例一：基于大模型的对话应用开发

在开发智能客服系统时，利用 Spring AI 的ChatClient可以轻松实现与用户的智能对话。以一个简单的电商客服为例，代码如下：

package org.springframework.ai.openai.samples.helloworld.simple;
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.Map;
@RestController
public class SimpleAiController {
private final ChatClient chatClient;
@Autowired
public SimpleAiController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
@GetMapping("/ai/simple")
public Map completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
return Map.of("generation", chatClient.call(message));
}
}

在这段代码中，通过注入ChatClient，当用户发送请求到/ai/simple接口，并传递message参数时，系统会调用ChatClient的call方法，与配置的大模型进行交互，获取回复并返回给用户。这一过程展示了 Spring AI 在构建对话应用时的简洁性和高效性，开发者无需深入了解复杂的大模型交互细节，只需关注业务逻辑即可。

案例二：RAG 检索增强应用开发

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种结合检索和生成的技术，能够让模型在生成回答时参考外部知识库，从而提高回答的准确性和相关性。在一个智能问答系统中，我们可以利用 Spring AI 实现 RAG 功能。首先，需要准备知识库文本文件，如pet.txt，内容如下：

客户姓名|宠物|洗澡日期|剪毛日期

张晓丽|加菲猫|2024年3月5日|2024年3月5日

张晓丽|泰迪犬|2024年6月18日|2024年5月18日

王宏|贵宾犬|2024年6月15日|2024年4月18日

王宏|阿拉斯加犬|2024年5月12日|2024年6月12日

以及知识库规则文件pet-rule.txt：

所有宠物超过15天需要洗澡一次，超过2个月需要剪毛。

项目启动时，读取这些知识库文本文件，存入向量数据库。当用户提出问题时，系统先从向量数据库中检索相关文本，然后将其作为上下文连同问题一起发送给模型，最后模型依据上下文进行回答。相关代码如下：

@GetMapping("/ai/query")
public Flux query(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
// 使用自然语言查询VectorStore，查找相关文档
List similarDocuments = vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.query(message).withTopK(2));
String information = similarDocuments.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining(System.lineSeparator()));
// 构建系统提示模板，包含当前时间和文档内容
var systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate("现在的时间是{date}\n" +
"你需要使用文档内容对用户提出的问题进行回复，同时你需要表现得天生就知道这些内容，" +
"不能在回复中体现出你是根据给出的文档内容进行回复的，这点非常重要。");
// 构建Prompt，包含用户问题和系统提示
Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message), new SystemMessage(systemPromptTemplate.apply(Map.of("date", LocalDateTime.now()))), new UserMessage(information));
return chatModel.stream(prompt.getContents());
}

在这个例子中，通过
vectorStore.similaritySearch方法从向量数据库中检索与用户问题相关的文档，然后构建包含系统提示和相关文档信息的Prompt，最后将其传递给chatModel进行处理，从而实现了 RAG 检索增强的功能，使模型的回答更加准确和有针对性。

程序员必备技能

掌握核心 API

Spring AI 提供了一系列强大的核心 API，熟练掌握这些 API 是开发者运用 Spring AI 的关键。以模型调用 API 为例，通过ChatClient接口，开发者可以轻松地与各种大模型进行交互。在智能客服系统中，如下代码展示了如何使用ChatClient进行简单的对话交互：

@Autowired
private ChatClient chatClient;
public String handleUserMessage(String userMessage) {
return chatClient.call(userMessage);
}

在这个例子中，chatClient通过依赖注入的方式获取实例，然后调用其call方法，将用户的消息传递给大模型，并返回模型的响应。这一过程简洁明了，极大地简化了与大模型的交互过程。

理解 AI 概念

在深入学习 Spring AI 的过程中，理解 AI 相关的概念至关重要。模型是 AI 的核心，不同类型的模型适用于不同的任务。GPT 系列模型在自然语言处理任务中表现出色，能够进行文本生成、问答、翻译等多种操作。提示（Prompt）是引导模型生成特定输出的关键输入，通过精心设计提示，可以让模型更好地理解用户的意图，生成更符合需求的回答。在开发智能写作助手时，提示可以是 “请为我创作一篇关于春天的抒情散文，字数在 500 字左右”，模型会根据这个提示生成相应的散文内容。

开发者只有深入理解AI概念，才能在 Spring AI 的开发中充分发挥其优势。

集成开发能力

Spring AI 与 Spring Boot 的集成是提升开发效率和应用性能的重要手段。通过在 Spring Boot 项目中引入 Spring AI 的相关依赖，开发者可以利用 Spring Boot 的自动配置功能，快速搭建起 AI 应用的开发环境。在pom.xml文件中添加如下依赖：


org.springframework.ai
spring-ai-openai-spring-boot-starter
0.8.0-SNAPSHOT

添加依赖后，Spring Boot 会自动配置相关的 Bean，开发者可以直接在代码中使用这些 Bean 进行开发。在实际项目中，还可以将 Spring AI 与其他 Spring 生态系统中的组件进行集成，如 Spring Data、Spring Security 等。通过与 Spring Data 的集成，可以方便地将 AI 模型的输出存储到数据库中，实现数据的持久化；与 Spring Security 的集成，则可以为 AI 应用提供安全保障，确保数据的安全性和用户的隐私。

总结与展望

Spring AI 以其强大的功能、丰富的应用场景，为 Java 开发者打开了一扇通往 AI 领域的大门。它不仅降低了 AI 开发的门槛，让 Java 开发者能够轻松涉足这一前沿领域，还为企业和个人带来了诸多商业机会。随着 Spring AI 的持续优化，Spring AI 将会在更多领域发挥重要作用，创造出更多的价值。希望广大 Java 开发者能够积极拥抱 Spring AI，开启属于自己的 AI 创新之旅。

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