Spring AI 快速入门：构建你的第一个AI应用

原创已于 2025-10-07 09:20:01 修改 · 902 阅读

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#spring #人工智能 #java

于 2025-10-07 09:18:56 首次发布

引言

在人工智能技术飞速发展的今天，越来越多的开发者希望将AI能力集成到自己的应用程序中。然而，对于习惯了传统Web开发的Java开发者来说，直接调用AI模型API往往意味着需要处理复杂的认证、数据格式转换、错误处理等问题。有没有一种更简单、更符合Spring生态的方式来集成AI能力呢？

答案是肯定的——Spring AI应运而生。作为Spring生态系统的新成员，Spring AI为Java开发者提供了一套简洁、统一的API来集成各种AI模型，让你能够专注于业务逻辑而不是底层实现细节。

什么是Spring AI？

Spring AI是一个AI工程领域的应用程序框架，它的目标是将Spring生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于人工智能领域。简单来说，它就像Spring Boot简化了Web应用开发一样，Spring AI简化了AI应用的开发。

Spring AI的核心优势包括：

统一的API：无论你使用OpenAI、Azure OpenAI还是其他AI服务提供商，都可以使用相同的API
模块化设计：通过starter依赖，你可以轻松集成不同的AI服务
Spring原生：与Spring Boot无缝集成，支持自动配置
易于测试：提供了Mock工具，方便进行单元测试

快速开始：创建你的第一个Spring AI应用

让我们通过一个简单的示例来演示如何使用Spring AI创建一个AI聊天应用。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下工具：

JDK 17或更高版本
Maven 3.8或更高版本
一个AI服务提供商的API密钥（我们以OpenAI为例）

1. 创建Spring Boot项目

你可以通过Spring Initializr网站（https://start.spring.io/）创建一个新的Spring Boot项目，选择以下依赖：

Spring Web
Spring AI OpenAI (如果你使用的是OpenAI)

或者，你也可以使用Spring CLI创建项目：

spring init --dependencies=web,ai-openai --name=spring-ai-demo spring-ai-demo

2. 添加依赖

如果你是手动创建项目，需要在[pom.xml]添加Spring AI的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

注意：Spring AI目前还处于预览阶段，版本号可能会有所变化。

3. 配置API密钥

在application.properties文件中配置你的OpenAI API密钥：

spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY

强烈建议不要将API密钥硬编码在代码中，可以使用环境变量：

export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

4. 创建控制器

创建一个简单的REST控制器来处理AI聊天请求：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AIController {

    private final OpenAiClient aiClient;

    public AIController(OpenAiClient aiClient) {
        this.aiClient = aiClient;
    }

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new PromptMessage(MessageType.USER, message));
        PromptResponse response = aiClient.generate(prompt);
        return response.getGeneration().getText();
    }
}

5. 运行应用

使用以下命令启动应用：

./mvnw spring-boot:run

应用启动后，你可以通过以下URL测试你的AI聊天功能：

http://localhost:8080/ai/chat?message=你好，介绍一下Spring AI

6. 更高级的示例

让我们创建一个更复杂的示例，展示如何使用系统提示和角色设定：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AdvancedAIController {

    private final OpenAiClient aiClient;

    public AdvancedAIController(OpenAiClient aiClient) {
        this.aiClient = aiClient;
    }

    @GetMapping("/guided-chat")
    public String guidedChat(@RequestParam String message, @RequestParam String role) {
        // 设置系统提示，定义AI的行为
        String systemPrompt = "你是一个" + role + "，请以专业的角度回答问题。";
        
        // 创建聊天历史
        List<PromptMessage> messages = new ArrayList<>();
        messages.add(new PromptMessage(MessageType.SYSTEM, systemPrompt));
        messages.add(new PromptMessage(MessageType.USER, message));
        
        Prompt prompt = new Prompt(messages);
        PromptResponse response = aiClient.generate(prompt);
        return response.getGeneration().getText();
    }
}

现在你可以这样测试：

http://localhost:8080/ai/guided-chat?message=请解释一下Java中的多态&role=资深Java架构师

核心概念解析

AiClient

AiClient是Spring AI的核心接口，它抽象了与不同AI服务提供商的交互。无论你使用的是OpenAI、Azure OpenAI还是其他服务，都可以通过相同的AiClient接口进行操作。

Prompt

Prompt代表发送给AI模型的输入。它不仅包含用户的消息，还可以包含系统提示、历史对话等上下文信息。

Generation

Generation是AI模型的输出结果。它包含了模型生成的文本以及其他元数据。

支持的AI服务提供商

Spring AI目前支持多种主流的AI服务提供商：

OpenAI：支持GPT系列模型
Azure OpenAI：微软Azure平台上的OpenAI服务
Amazon Bedrock：亚马逊的AI服务
Google Vertex AI：谷歌的AI平台
Hugging Face：开源模型平台

你可以通过添加相应的starter依赖来集成这些服务。

实际应用场景

Spring AI可以应用于多种场景：

智能客服：构建能够理解自然语言的客服系统
内容生成：自动生成文章、邮件、报告等内容
代码助手：帮助开发者编写和审查代码
数据分析：通过自然语言查询和分析数据
教育辅导：构建智能教学助手

最佳实践

API密钥管理：永远不要将API密钥硬编码在代码中，使用环境变量或配置服务器
错误处理：AI服务可能会出现各种错误，要做好异常处理
成本控制：AI服务通常按使用量计费，要注意控制成本
缓存策略：对于重复的请求，可以考虑使用缓存来减少API调用
测试：使用Spring AI提供的Mock工具进行单元测试

总结

Spring AI为Java开发者提供了一条通往AI应用开发的康庄大道。通过简洁的API和与Spring生态系统的无缝集成，它大大降低了在Java应用中集成AI功能的门槛。

无论你是想要构建一个简单的聊天机器人，还是一个复杂的智能助手，Spring AI都能为你提供强大的支持。随着AI技术的不断发展和Spring AI的持续完善，我们有理由相信，Java开发者将能够更加轻松地拥抱AI时代。

现在就开始你的Spring AI之旅吧！只需要几个简单的步骤，你就能构建出令人惊叹的AI应用。