2025年，你不能错过Spring AI，那个汲取了LangChain灵感的家伙！

在我看来，Spring AI和AI的关系，就像Spring Boot和Spring的关系一样，旨在简化包含AI功能的应用程序开发，避免不必要的复杂性。

如何给Spring AI下定义呢？

在我看来，Spring AI和AI的关系，就像Spring Boot和Spring的关系一样，旨在简化包含AI功能的应用程序开发，避免不必要的复杂性。

据说，Spring AI是从著名的Python LangChain中汲取的灵感，就是为了让生成式AI应用不仅仅面向Python开发者，使Java这个伟大的语言再次伟大！

通过Spring AI，可以更行之有效地解决企业数据、API与AI模型集成的根本挑战。

图片

Spring AI 提供了一些抽象层，这些具有多种实现方式的抽象层是开发AI应用程序的基础，能够以最少的代码改动实现组件的轻松替换。

接下来我们看下Spring AI都具备哪些特性和能力。

1、主流模型支持

按照官网的说法，目前Spring AI支持所有主流的AI大模型提供商，包括：Anthropic、OpenAI、微软、亚马逊、谷歌和Ollama等。

其所支持的模型类型有：

• 聊天补全（Chat Completion）
• 嵌入（Embedding）
• 文本生成图像（Text to Image）
• 音频转录（Audio Transcription）
• 文本转语音（Text to Speech）
• 内容审核（Moderation）

图片

图片

Spring AI支持这么多的大模型，并根据项目的实际需要在各个大模型间进行秒级切换，这对研发效率的提升是非常有帮助的。

我们就以对话机器人为例，来看下代码的具体实现。

配置类及配置文件