Spring AI 入门示例

最新推荐文章于 2025-05-06 19:57:10 发布

棉花糖老丫

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分类专栏： AI人工智能文章标签： spring 人工智能 spring boot

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Spring AI 入门示例

本章节通过一个hello world简单示例演示，如何基于Spring Boot集成Spring AI 开源框架，快速集成调用阿里云的百炼大模型AI服务。

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1、概念介绍

Spring AI 项目由 Spring 官方开源并维护的 AI 应用开发框架，该项目目标是简化包含人工智能（AI）功能的应用程序的开发，避免不必要的复杂性。该项目从著名的 Python 项目（例如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并非这些项目的直接移植，该项目的成立基于这样的信念：下一波生成式 AI 应用将不仅面向 Python 开发人员，还将遍及多种编程语言。从本质上讲，Spring AI 解决了 AI 集成的基本挑战：Connecting your enterprise Data and APIs with the AI Models。

2、使用Spring AI 前提条件

JDK为17以上版本，本人使用的jdk17版本；

SpringBoot版本为3.x以上，本项目使用的是SpringBoot 3.3.3版本；

开通阿里大模型服务（目前是免费6个月），获取 API-KEY，后面代码里要使用。具体操作，请参考阿里云大模型服务平台百炼：如何获取API Key_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

3、创建SpringBoot工程

通过IDEA开发工具，创建一个普通的Java工程，注意JDK版本至少是17以上，我这里使用的是jdk17版本。

4、配置pom.xml文件

工程创建完成后，在pom.xml里添加依赖。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>    <parent>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>        <version>3.3.3</version>    </parent>    <groupId>com.wcy</groupId>    <artifactId>spring-ai</artifactId>    <version>1.0-SNAPSHOT</version>    <packaging>jar</packaging>    <description>Demo project for Spring Boot</description>    <properties>        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>        <spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>    </properties>    <dependencyManagement>        <dependencies>            <dependency>                <groupId>org.springframework.ai</groupId>                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>                <version>${spring-ai.version}</version>                <type>pom</type>                <scope>import</scope>            </dependency>        </dependencies>    </dependencyManagement>    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>            <scope>test</scope>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.springframework.ai</groupId>            <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>            <version>${spring-ai.version}</version>        </dependency>    </dependencies>    <repositories>        <repository>            <id>aliyun</id>            <name>aliyun Repository</name>            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>            <snapshots>                <enabled>false</enabled>            </snapshots>        </repository>    </repositories>    <build>        <plugins>            <plugin>                <groupId>org.springframework.boot</groupId>                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>            </plugin>        </plugins>    </build></project>

5、配置yml文件

在工程的resources目录下的application-dev.yml文件里增加如下配置：

注意：api-key要替换成自己从阿里百炼平台申请的key

server:  port: 8080spring:  ai:    openai:      api-key: sk-888888888      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode      chat:        options:          model: qwen-plus

6、创建ChatController

创建一个普通 Controller Bean类，注入 ChatClient 实例，这样你的 Bean 就具备与 AI 大模型智能对话的能力了。本示例简单演示了普通的文本输出对话和流输出对话。

package com.wcy.ai.controller;import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;import org.springframework.ai.chat.prompt.ChatOptions;import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;import org.springframework.http.MediaType;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import reactor.core.publisher.Flux;/** * @desc 聊天 * @date: 2025/3/9 * @version: 1.0 */@RestController@RequestMapping("/ai")public class ChatController {    private final ChatClient chatClient;    private final OpenAiChatModel chatModel;    public ChatController(OpenAiChatModel  chatModel) {        this.chatModel = chatModel;        // 构造时，可以设置 ChatClient 的参数        this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel)                .defaultOptions(ChatOptions.builder().topP(0.7).build()).build();    }    /**     * ChatClient 简单调用     */    @GetMapping("/chat")    public String chat(@RequestParam(value = "input") String input) {        String content = chatModel.call(input);        System.out.println(content);        return content;    }    /**     * ChatClient 简单调用     */    @GetMapping("/chat2")    public String chat2(@RequestParam(value = "input") String input) {        String content = this.chatClient.prompt().user(input).call().content();        System.out.println(content);        return content;    }    /**     * ChatClient 流式调用     */    @GetMapping(value = "/streamChat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)    public Flux<String> streamChat(HttpServletResponse response, String input) {        response.setCharacterEncoding("UTF-8");        Flux<String> content = chatModel.stream(input);        return content;    }    /**     * ChatClient 流式调用     */    @GetMapping("/streamChat2")    public Flux<String> streamChat2(HttpServletResponse response, String input) {        response.setCharacterEncoding("UTF-8");        Flux<String> content = chatClient.prompt().user(input).stream().content();        return content;    }}