Spring AI-17.聊天模型API：构建智能对话的坚实桥梁

Spring AI-17.聊天模型API：构建智能对话的坚实桥梁

在人工智能与软件开发深度融合的当下，智能聊天功能已成为众多应用的重要组成部分。Spring AI的聊天模型API以其强大的功能和灵活的架构，为开发者提供了构建高效、智能聊天交互的有力工具。它不仅简化了与不同AI模型的集成过程，还通过标准化接口和丰富的特性支持，让开发者能够轻松实现多样化的聊天应用场景。

一、核心架构：统一接口下的多元适配

Spring AI聊天模型API的核心在于其统一的接口设计。ChatModel和StreamingChatModel接口作为与AI模型交互的桥梁，为开发者提供了同步和流式两种编程模型。ChatModel适用于常规的聊天请求，通过call方法接收Prompt对象，返回包含生成结果和元数据的ChatResponse；而StreamingChatModel则基于响应式编程，通过stream方法实现实时、逐字输出，特别适合需要即时反馈的聊天场景，如在线客服、实时聊天机器人等。

Prompt类作为输入的核心载体，封装了对话消息列表和模型请求选项。消息列表涵盖用户消息、系统消息、助手消息和工具响应消息等多种类型，通过不同的角色定义，清晰地构建出对话的上下文。同时，ChatOptions配置允许开发者灵活设置模型参数，如温度、最大标记数等，还支持模型特定的参数配置，实现对