Spring AI 基础实战

最新推荐文章于 2025-11-03 14:35:25 发布

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#java

Spring AI 基础实战指南

环境准备

确保已安装 JDK 8+ 和 Maven/Gradle。推荐使用 Spring Boot 3.x 版本，通过 Spring Initializr 生成项目模板，勾选 Spring Web 和 Spring AI 依赖。

配置 API 密钥

在 application.properties 中添加 OpenAI 或 Azure AI 的 API 配置：

spring.ai.openai.api-key=your-api-key
spring.ai.openai.base-url=https://api.openai.com

基础功能实现

文本生成示例 创建 AiController 类，注入 ChatClient 实现对话：

@RestController
public class AiController {
    private final ChatClient chatClient;

    public AiController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public String generate(@RequestParam String prompt) {
        return chatClient.call(prompt);
    }
}

向量数据库集成 配置 PostgreSQL 或 Redis 作为向量存储：

spring.ai.vectorstore.pgvector.driver-class-name=org.postgresql.Driver
spring.ai.vectorstore.pgvector.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/vectordb

高级功能

多模态处理 使用 ImageClient 处理图像生成请求：

@GetMapping("/ai/generate-image")
public ResponseEntity<byte[]> generateImage(@RequestParam String prompt) {
    ImageResponse response = imageClient.call(
        new ImagePrompt(prompt)
    );
    return ResponseEntity.ok(response.getResult().getOutput().getBytes());
}

流式响应 支持 SSE 流式传输结果：

@GetMapping(value = "/ai/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamResponse(@RequestParam String prompt) {
    return chatClient.stream(new Prompt(prompt))
        .map(ChatResponse::getGenerations)
        .flatMapIterable(gens -> gens)
        .map(Generation::getText);
}

性能优化

启用响应缓存：@Cacheable 注解缓存高频请求结果
限制并发请求：@RateLimiter 防止 API 过载
超时设置：配置 spring.ai.openai.timeout=30s

测试验证

使用 TestRestTemplate 编写集成测试：

@SpringBootTest(webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
class AiApplicationTests {
    @Autowired
    private TestRestTemplate restTemplate;

    @Test
    void testTextGeneration() {
        String response = restTemplate.getForObject(
            "/ai/generate?prompt=Hello", String.class);
        assertNotNull(response);
    }
}