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文档: Spring AI

一、Spring AI 是什么？

Spring AI 是一个由 Spring 官方团队孵化的项目，其核心目标是简化基于 Java 的 AI 应用程序开发。它提供了一套抽象的、跨不同 AI 提供商（如 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Hugging Face 等）的 API，让开发者能够以熟悉的 Spring 风格（如依赖注入、模板模式）来调用大语言模型和各种 AI 功能。

您可以将其类比为 Spring Data 在数据库领域的作用：Spring Data 为不同的数据库（MySQL, PostgreSQL, MongoDB）提供了一致的编程模型，而 Spring AI 则为不同的 AI 服务提供商提供了一致的编程模型。

二、核心目标与设计哲学

便携性：应用程序代码与底层具体的 AI 提供商解耦。你可以通过修改配置，轻松地从 OpenAI 切换到 Azure OpenAI 或其他模型，而无需重写业务逻辑。
Spring 生态集成：深度融入 Spring Boot、Spring Framework、Spring Data、Spring Security 等，让开发者能利用已有的知识和基础设施。
简化复杂操作：对常见的 AI 应用模式（如对话、文档问答）进行高级抽象，封装了复杂的细节，如提示词工程、上下文管理、向量数据库交互等。

三、核心概念与关键功能

要理解 Spring AI，需要掌握以下几个核心概念：

1. 模型抽象

这是 Spring AI 的基石。它定义了一套通用的接口来与各种 AI 模型交互。

ChatClient：用于与对话模型（如 GPT-4）交互的核心接口。
StreamingChatClient：支持流式响应的对话客户端，可以实现类似 ChatGPT 的打字机效果。
EmbeddingClient：用于处理文本向量化（Embeddings）的接口，将文本转换为数值向量，这是语义搜索和 RAG 应用的基础。
ImageClient：用于图像生成（如 DALL-E）的接口。

2. 提示词与输出

Prompt：代表一个发送给 AI 模型的请求。它不仅仅包含用户问题，还可以包含上下文、指令、示例等，通常由一个或多个 Message 对象组成。
Message：是对话中的一条消息，有类型（如 SystemMessage、UserMessage、AssistantMessage），用于区分系统指令、用户输入和 AI 的回复。
Generation / ChatResponse：代表 AI 模型的响应，包含了返回的文本内容以及元数据（如 token 使用情况）。

3. 向量存储与 RAG

这是 Spring AI 的一个杀手级功能。

RAG：检索增强生成。一种通过从外部知识库（如您的文档）检索相关信息，并将其作为上下文提供给 LLM，从而生成更准确、更具针对性的答案的技术。
向量存储：为了高效地进行语义检索，Spring AI 集成了多种向量数据库（Vector Database），如 PgVector（PostgreSQL 扩展）、Redis、Chroma、Weaviate 等。
流程：
1. 使用 EmbeddingClient 将您的文档切块并转换为向量。
2. 将这些向量存储到向量数据库中。
3. 当用户提问时，将问题也转换为向量，并在向量库中搜索最相关的文档片段。
4. 将这些片段作为上下文与原始问题一起构建 Prompt，发送给 ChatClient 得到最终答案。

4. 数据 ETL 工具

Spring AI 提供了强大的工具，可以将各种格式的文档（PDF、TXT、PPT、Word、Markdown 等）进行解析、切分，并转换为向量存储到数据库中，为 RAG 应用准备数据。

5. 函数调用

支持 OpenAI 风格的函数调用（Function Calling），允许 AI 模型根据对话内容决定并调用您预先定义好的 Java 方法，从而执行具体操作（如查询天气、下订单等），极大地扩展了 AI 应用的能力边界。

四、快速入门示例

下面通过一个简单的代码示例，展示如何使用 Spring AI 与 OpenAI 进行对话。

1. 项目设置

使用 Spring Initializr 创建一个新项目，添加 Spring AI 依赖。或者，在 pom.xml 中手动添加：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version> <!-- 请使用最新版本 -->
</dependency>

2. 配置 API 密钥

在 application.properties 中配置您的 OpenAI API 密钥：

spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY

3. 编写代码

创建一个简单的 Controller 或 Service：

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;

@RestController
public class SimpleAIController {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    @GetMapping("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hello") String message) {
        return chatClient.call(message);
    }
}

4. 运行并测试

启动应用，访问 http://localhost:8080/ai/chat?message=用Java写一个快速排序算法，你将立刻得到 AI 的回复。

五、Spring AI 的优势

降低门槛：Java 开发者无需深入学习 Python 和 AI 领域的复杂细节，就能快速构建 AI 应用。
生产效率高：利用 Spring 的便利性（自动配置、依赖注入），开发速度极快。
架构灵活：抽象层使得更换 AI 提供商变得非常简单，避免了厂商锁定。
企业级就绪：天然支持 Spring 生态中的监控、安全、配置管理等企业级特性。

六、当前状态与注意事项

早期阶段：Spring AI 目前仍在快速迭代中（版本号小于 1.0.0），API 可能发生变化。
依赖管理：建议使用 Spring AI 的 BOM（Bill of Materials）来管理其相关依赖的版本，以避免冲突。
社区活跃：由于其官方背景和解决的核心痛点，社区非常活跃，新功能和集成在不断加入。

总结

Spring AI 是 Spring 生态在 AI 时代的重要战略布局。它通过提供一套优雅的抽象 API，将复杂的 AI 能力变成了 Spring 开发者工具箱中简单易用的组件。无论是想为现有应用添加智能对话功能，还是构建一个全新的、基于 RAG 的智能知识库系统，Spring AI 都提供了一个强大而高效的起点。