Spring AI最完整入门指南：从依赖配置到生产部署
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai 1. Spring AI简介：解决AI工程化的最后一公里难题
你是否还在为AI应用开发中的模型集成、向量存储、分布式部署等问题头疼？作为Spring生态系统的重要扩展，Spring AI提供了一套统一的API和工具链，让Java开发者能够轻松构建企业级AI应用。本文将带你从环境搭建到生产部署，全面掌握Spring AI的核心功能与最佳实践。
读完本文后，你将能够：
- 快速配置Spring AI依赖并集成主流AI模型
- 实现基于向量存储的智能检索增强生成(RAG)应用
- 掌握分布式AI服务的部署与监控技巧
- 解决AI应用开发中的常见性能与安全挑战
2. 环境准备与依赖配置
2.1 开发环境要求
| 依赖项 | 版本要求 | 说明 |
|---|---|---|
| JDK | 17+ | Spring AI基于Java 17构建 |
| Maven | 3.6+ | 项目构建工具 |
| Spring Boot | 3.5.0+ | 基础框架支持 |
| Docker | 20.10+ | 容器化部署与向量数据库运行 |
2.2 项目初始化
通过以下命令克隆Spring AI仓库并创建示例项目：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai
cd spring-ai
./mvnw archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=spring-ai-demo -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
2.3 核心依赖配置
在pom.xml中添加Spring AI Starter依赖：
<parent>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-parent</artifactId>
<version>1.1.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
<dependencies>
<!-- Spring AI核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-spring-boot-starters</artifactId>
</dependency>
<!-- OpenAI集成 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>
<!-- Chroma向量存储 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-vector-store-chroma</artifactId>
</dependency>
<!-- RAG支持 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-rag</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring Boot Web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
3. AI模型集成：从配置到调用
3.1 OpenAI模型配置
在application.yml中添加OpenAI API密钥和模型配置：
spring:
ai:
openai:
api-key: ${OPENAI_API_KEY}
chat:
model: gpt-4o
temperature: 0.7
embedding:
model: text-embedding-ada-002
3.2 聊天模型使用示例
创建一个简单的聊天服务：
@Service
public class ChatService {
private final ChatClient chatClient;
public ChatService(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
this.chatClient = chatClientBuilder.build();
}
public String generateResponse(String userMessage) {
return chatClient.prompt()
.user(userMessage)
.call()
.content();
}
public Flux<String> streamResponse(String userMessage) {
return chatClient.prompt()
.user(userMessage)
.stream()
.map(Response::getContent);
}
}
3.3 多模型支持架构
Spring AI支持多种AI模型提供商，通过统一接口实现无缝切换：
4. 向量存储与检索增强生成(RAG)
4.1 VectorStore接口核心方法
Spring AI提供统一的向量存储操作接口：
public interface VectorStore {
// 添加文档到向量存储
void add(List<Document> documents);
// 根据ID删除文档
void delete(List<String> idList);
// 相似性搜索
List<Document> similaritySearch(String query);
// 带过滤条件的相似性搜索
List<Document> similaritySearch(String query, Filter filter);
// 带分页的相似性搜索
Page<Document> similaritySearch(String query, int pageSize, int pageNumber);
}
4.2 Chroma向量存储配置
spring:
ai:
vectorstore:
chroma:
host: localhost
port: 8000
collection-name: spring-ai-docs
4.3 RAG应用实现
@Service
public class RagService {
private final RagClient ragClient;
public RagService(VectorStore vectorStore, EmbeddingClient embeddingClient, ChatClient chatClient) {
this.ragClient = new RagClient(vectorStore, embeddingClient, chatClient);
}
public String query(String question) {
// 1. 检索相关文档
List<Document> documents = ragClient.retrieve(question);
// 2. 构建增强提示
Prompt prompt = ragClient.createPrompt(question, documents);
// 3. 调用AI模型生成回答
return ragClient.generate(prompt);
}
}
4.4 RAG工作流程
5. 高级特性与最佳实践
5.1 文档加载与处理
Spring AI提供多种文档读取器：
@Bean
public DocumentReader pdfReader() {
return new PdfDocumentReader();
}
@Bean
public DocumentReader markdownReader() {
return new MarkdownDocumentReader();
}
@Service
public class DocumentProcessingService {
private final List<DocumentReader> readers;
public DocumentProcessingService(List<DocumentReader> readers) {
this.readers = readers;
}
public List<Document> processDocument(InputStream inputStream, String contentType) {
// 根据内容类型选择合适的读取器
DocumentReader reader = readers.stream()
.filter(r -> r.supportsContentType(contentType))
.findFirst()
.orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Unsupported content type"));
return reader.read(inputStream);
}
}
5.2 缓存策略
为提高性能，实现查询结果缓存：
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
.maximumSize(1000));
return cacheManager;
}
}
@Service
public class CachedRagService {
private final RagService ragService;
@Cacheable(value = "ragResults", key = "#question")
public String query(String question) {
return ragService.query(question);
}
}
5.3 错误处理与重试机制
@Configuration
public class RetryConfig {
@Bean
public RetryTemplate retryTemplate() {
RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
// 配置重试策略
SimpleRetryPolicy retryPolicy = new SimpleRetryPolicy();
retryPolicy.setMaxAttempts(3);
// 配置退避策略
FixedBackOffPolicy backOffPolicy = new FixedBackOffPolicy();
backOffPolicy.setBackOffPeriod(1000);
retryTemplate.setRetryPolicy(retryPolicy);
retryTemplate.setBackOffPolicy(backOffPolicy);
return retryTemplate;
}
}
@Service
public class RetryableAIService {
private final ChatClient chatClient;
private final RetryTemplate retryTemplate;
public RetryableAIService(ChatClient chatClient, RetryTemplate retryTemplate) {
this.chatClient = chatClient;
this.retryTemplate = retryTemplate;
}
public String generateWithRetry(String prompt) {
return retryTemplate.execute(context -> {
return chatClient.prompt().user(prompt).call().content();
});
}
}
6. 测试与调试
6.1 单元测试
@SpringBootTest
public class RagServiceTest {
@MockBean
private VectorStore vectorStore;
@MockBean
private ChatClient chatClient;
@Autowired
private RagService ragService;
@Test
public void testQuery() {
// 准备测试数据
List<Document> mockDocuments = List.of(
new Document("id1", "Spring AI是一个AI工程框架", Map.of("source", "docs"))
);
// 设置mock行为
when(vectorStore.similaritySearch(anyString())).thenReturn(mockDocuments);
when(chatClient.prompt()).thenReturn(new MockPromptBuilder());
// 执行测试
String result = ragService.query("什么是Spring AI?");
// 验证结果
assertNotNull(result);
assertTrue(result.contains("AI工程框架"));
}
}
6.2 集成测试
@SpringBootTest
@Testcontainers
public class ChromaVectorStoreIntegrationTest {
@Container
static ChromaContainer chroma = new ChromaContainer("ghcr.io/chroma-core/chroma:latest");
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
@Test
public void testAddAndSearch() {
// 添加测试文档
Document doc = new Document("1", "Spring AI支持多种向量存储", Map.of("type", "test"));
vectorStore.add(List.of(doc));
// 搜索文档
List<Document> results = vectorStore.similaritySearch("Spring AI支持哪些存储");
// 验证结果
assertEquals(1, results.size());
assertEquals("Spring AI支持多种向量存储", results.get(0).getContent());
}
}
7. 生产部署
7.1 Docker容器化
创建Dockerfile：
FROM eclipse-temurin:17-jre-alpine
WORKDIR /app
COPY target/spring-ai-demo.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]
7.2 Docker Compose配置
version: '3.8'
services:
app:
build: .
ports:
- "8080:8080"
environment:
- SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
- SPRING_AI_VECTORSTORE_CHROMA_HOST=chroma
depends_on:
- chroma
chroma:
image: ghcr.io/chroma-core/chroma:latest
ports:
- "8000:8000"
volumes:
- chroma-data:/chroma/.chroma/index
volumes:
chroma-data:
7.3 Kubernetes部署
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: spring-ai-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: spring-ai
template:
metadata:
labels:
app: spring-ai
spec:
containers:
- name: app
image: spring-ai-demo:latest
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: SPRING_AI_OPENAI_API_KEY
valueFrom:
secretKeyRef:
name: ai-credentials
key: openai-api-key
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: "1Gi"
requests:
cpu: "500m"
memory: "512Mi"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: spring-ai-service
spec:
selector:
app: spring-ai
ports:
- port: 80
targetPort: 8080
type: LoadBalancer
8. 监控与可观测性
8.1 Actuator配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,info,metrics,prometheus
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
endpoint:
health:
show-details: always
8.2 自定义指标
@Service
public class AIServiceMetrics {
private final MeterRegistry meterRegistry;
private final Counter chatCounter;
private final Timer chatTimer;
public AIServiceMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {
this.meterRegistry = meterRegistry;
this.chatCounter = meterRegistry.counter("ai.chat.requests");
this.chatTimer = Timer.builder("ai.chat.duration")
.description("Time taken to process chat requests")
.register(meterRegistry);
}
public String processChat(String message) {
chatCounter.increment();
return chatTimer.record(() -> {
// 实际处理逻辑
return aiService.chat(message);
});
}
}
9. 性能优化与扩展
9.1 性能优化策略对比
| 优化策略 | 实现复杂度 | 性能提升 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 请求缓存 | 低 | 中 | 重复查询多的场景 |
| 批量处理 | 中 | 高 | 文档导入场景 |
| 异步处理 | 中 | 高 | 非实时响应场景 |
| 模型微调 | 高 | 高 | 特定领域应用 |
| 量化压缩 | 中 | 中 | 资源受限环境 |
9.2 水平扩展架构
10. 安全最佳实践
10.1 API密钥管理
spring:
ai:
openai:
api-key: ${OPENAI_API_KEY}
使用环境变量或配置服务存储敏感信息，不要硬编码在代码中。
10.2 输入验证与净化
@Service
public class InputValidationService {
public String sanitizeInput(String input) {
// 移除潜在危险字符
String sanitized = input.replaceAll("[<>\\/\\;\\'\\\"\\(\\)]", "");
// 限制长度
if (sanitized.length() > 1000) {
sanitized = sanitized.substring(0, 1000);
}
return sanitized;
}
public boolean validateInput(String input) {
// 检查是否包含禁止内容
List<String> forbiddenPatterns = List.of("敏感词1", "敏感词2");
return forbiddenPatterns.stream().noneMatch(input::contains);
}
}
11. 总结与展望
Spring AI通过提供统一的API和丰富的集成选项，大大降低了Java开发者构建AI应用的门槛。本文从依赖配置、模型集成、向量存储、RAG实现到生产部署，全面介绍了Spring AI的核心功能和最佳实践。
随着AI技术的快速发展，Spring AI也在不断演进，未来可能会增加更多模型支持、优化分布式训练能力，并进一步简化AI应用的开发流程。建议开发者持续关注项目更新，并积极参与社区贡献。
11.1 下一步学习路径
- 深入学习Spring AI的高级特性：函数调用、多模态模型支持
- 探索特定领域应用：代码生成、智能客服、文档分析
- 研究AI系统架构设计：微服务集成、事件驱动架构
- 关注MLOps实践：模型版本管理、A/B测试、持续部署
11.2 有用的资源
- Spring AI官方文档：详细API参考和示例
- Spring AI示例项目：实际应用场景的实现参考
- Spring社区论坛：提问和交流的平台
希望本文能帮助你快速上手Spring AI开发。如果你觉得本文有价值，请点赞、收藏并关注以获取更多AI工程化实践内容。下期我们将探讨Spring AI在企业知识库构建中的高级应用，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
